关键词：机械臂;路径规划;椭球采样;RRT;目标导向
摘 要：针对渐进最优快速扩展随机树（RRT^*）算法在机械臂避障路径规划中存在随机性较大、效率低、路径不光滑等缺点，提出了一种基于目标导向策略并结合双向扩展的改进RRT^*算法。在传统RRT^*算法基础上，添加一个目标偏置函数，增加目标点的采样概率，同时引入双向扩展机制，加速扩展过程。在扩展新节点时，进行重复性检测，删除重复节点，首次找到路径后采用椭球子空间采样策略，缩小采样空间，最后采用缩短路径策略和B样条优化路径。在MATLAB中仿真结果表明，相比RRT^*算法，搜索时间提升76.9%,规划路径缩短5.6%,采样节点数减少86.87%,平均路径节点数减少45.45%,机械臂顺利平滑避障，且运动过程中关节处参数无突变。在实体机械臂进行避障实验，进一步证实了该算法在实际应用中的可行性。
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