【摘 要】
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在现代工业生产、医疗手术、科学研究等领域,使用六自由度机械臂来完成高重复性、高危险性以及高精度性的任务已经成为一种趋势。不仅如此,在机器人技术的发展和应用深入推进的同时,机械臂路径规划问题也成了机器人领域中一个非常重要的研究方向。论文主要研究了六自由度机械臂路径规划问题,旨在提高机械臂的路径规划精度和效率,进一步推动机器人技术的发展和应用。首先,针对A*算法耗时长且精度不高的问题,通过对代价函数、
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在现代工业生产、医疗手术、科学研究等领域,使用六自由度机械臂来完成高重复性、高危险性以及高精度性的任务已经成为一种趋势。不仅如此,在机器人技术的发展和应用深入推进的同时,机械臂路径规划问题也成了机器人领域中一个非常重要的研究方向。论文主要研究了六自由度机械臂路径规划问题,旨在提高机械臂的路径规划精度和效率,进一步推动机器人技术的发展和应用。首先,针对A*算法耗时长且精度不高的问题,通过对代价函数、启发函数、搜索步长以及动作代价的改进提出了改进A*算法,并在2维障碍空间和3维障碍空间进行了多组对比试验,分析实验数据验证改进措施的有效性。其次,为了解决快速扩展随机树算法（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法的节点冗余和资源浪费问题,论文提出了偏置概率改进RRT算法,并结合不同障碍空间与RRT算法及其衍生算法进行了多组实验。实验结果和实验数据验证了改进算法的优越性。最后,在论文中总结尝试了使用强化算法融合改进A*算法和偏置概率改进RRT*算法。算法通过将连续控制问题转化为离散控制问题,减少了算法实现的难度,并在MATLAB平台创建机械臂仿真避障环境,与上述算法进行了性能指标对比仿真实验。实验结果显示,融合算法性能指标最优,所用时间也最短,节点利用率最高。综上所述,本论文对机械臂路径规划问题进行了深入探讨,并提出了实用性强的改进算法。这些研究成果对于推动机器人技术的进一步发展和应用具有一定的参考价值,对相关领域的研究也可以提供有价值的思路和理论支持。
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