【摘 要】
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为解决6R机械臂在运动规划中路径搜索随机性强，成功率低，生成轨迹平滑性差的问题提出一种改进型渐进最优快速随机扩展树（RRT*）算法用于路径规划，并使用非均匀五次B样条函数结合遗传算法进行轨迹规划。首先对RRT*算法进行改进，使用自适应目标偏置策略，局部节点拒绝策略和基于Sobol序列的滑动采样池策略以提高规划效率，然后，将非均匀五次B样条函数用于路径平滑，并结合遗传算法优化运行时间及冲击，从而实现
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB2003801）； 安徽建筑大学校引进人才及博士启动基金项目（2019QDZ16）； 安徽省高校优秀青年人才支持计划项目（gxyqZD2018058）； 安徽省高校协调创新项目（GXXT-2019-020）；
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为解决6R机械臂在运动规划中路径搜索随机性强，成功率低，生成轨迹平滑性差的问题提出一种改进型渐进最优快速随机扩展树（RRT*）算法用于路径规划，并使用非均匀五次B样条函数结合遗传算法进行轨迹规划。首先对RRT*算法进行改进，使用自适应目标偏置策略，局部节点拒绝策略和基于Sobol序列的滑动采样池策略以提高规划效率，然后，将非均匀五次B样条函数用于路径平滑，并结合遗传算法优化运行时间及冲击，从而实现轨迹优化，保证机械臂运行安全平滑且快速。仿真结果表明，机械臂成功避障并到达目标位置的同时各关节运动轨迹具有高阶连续性，且路径规划时间和机械臂运行时间均大幅缩短，最后通过实验验证了算法的有效性。
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