一种基于RRT-TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RRT‑TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，属于机械装配领域。首先，针对传统RRT算法搜索随机性大的问题，提出了一种自适应目标偏置采样策略，通过障碍物与抓取工作空间的体积关系，确定目标采样概率，使随机树更快地扩展到目标点，提高算法在搜索过程中的导向性；其次，为了有效解决在密集障碍物环境中容易陷入局部最优，导致路径规划失败的问题，利用人工势场法进行局部路径规划，重新调整节点的位置得到优化路径；接着，针对路径上无效节点过多的问题，采用贪心策略去除路径的冗余节点，减少路径的长度；最后，针对路径质量差的问题，使用三次B样条曲线对路径进行平滑操作，去除不必要的拐角，以提高路径的质量。本发明专利技术采用的RRT‑TAGB算法，提高了随机树生长的导向性，大量减少了路径上的冗余节点，缩短了搜索时间，最终路径也更加平滑，总体避障路径质量更高，保证了工业机器人在复杂环境中的抓取避障的适应能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械装配领域，具体涉及一种基于rrt-tagb算法的工业机器人抓取避障路径规划方法。

技术介绍

1、在工业生产线上，很常见的一种场景就是工业机器人的对零件的抓取和放置，因此如何在抓取作业空间中为工业机器人末端执行器规划一条从起始点到目标点的空间路径，确保机器人末端执行器能够在抓取作业过程中避开作业空间中的所有障碍物，显得至关重要。但是抓取环境往往具有高维度、复杂性和可变性等特点,这就需要在保障安全性的前提下,对路径规划算法提出更高的要求。抓取避障路径规划的质量直接影响机械臂的工作效率,甚至会影响机械臂自身的损耗和工作时的安全性。

2、目前，国内外研究人员已经开发了多种避障路径规划算法。其中常见的避障路径规划方法包括dijkstra算法、a*算法、人工势场法(artificial potential field,apf)、概率路线图(probabilistic road maps,prm)算法和快速扩展随机树搜索算法(rapidly-exploring random trees,rrt)。

3、但是，dijkstra算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.本专利技术公开了一种基于RRT-TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，

2.根据权利要求1所述的一种基于RRT-TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，其特征在于：所述步骤四中确定自适应目标偏置概率值，由以下方法求出：

3.根据权利要求1所述的一种基于RRT-TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，其特征在于：所述步骤四中进行自适应目标偏置采样，具体实现过程如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于RRT-TAGB算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，其特征在于所述步骤六中将初步生成的新节点通过人工势场法调整节点位置，进行局部路径...

【技术特征摘要】

1.本发明公开了一种基于rrt-tagb算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，

2.根据权利要求1所述的一种基于rrt-tagb算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，其特征在于：所述步骤四中确定自适应目标偏置概率值，由以下方法求出：

3.根据权利要求1所述的一种基于rrt-tagb算法的工业机器人抓取避障路径规划方法，其特征在于：所述步骤四中进行自适应目标偏置采样，具体实现过程如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于rrt-ta...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨瑞刚，苗琦，陈琳，史易烜，王宇琦，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：