关键词：机械臂;路径规划;Informed-RRT*算法;改进人工势场;自适应步长策略
摘 要：针对Informed-RRT*算法存在目标性差、探索时间过长、迭代效率低、路径质量差的问题，提出了一种融合改进人工势场的Informed-RRT*算法的机械臂路径规划算法。在随机点探索上，提出一种引入新的斥场力函数的改进人工势场法，引导随机点的拓展，限制路径方向的随机性；在路径扩展中，提出一种自适应步长方法，通过由采样点、最优父节点和目标点构成的三角形角度θ进行判断，采用不同步长进行扩展，缩短探索时间；在路径寻优过程中，采用椭球子集采样，提高迭代效率与最终路径质量。结果表明，与Informed-RRT*算法相比，所设计的IAPFIRRT*算法规划时间减少31.56%，路径长度减少9.23%，节点利用率增加24.23%，算法的搜索效率得到显著的提升与优化。将生成的路径导入机械臂模型后，机械臂能够完成避障并平稳运行至目标点。
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