关键词：机械臂;路径规划;动态采样区域;变步长
摘 要：为使机械臂在障碍物环境下快速规划较优路径，提出了一种基于动态区域采样的改进RRT^*-DR路径规划算法，将整个规划过程分为快速探索路径和优化初始路径两个步骤。首先利用半目标导向扩展快速探索，找到连接起始点和目标点的路径。随后利用动态区域采样方法，始终在当前最优路径的周边范围内采样，优先密化当前最优路径附近的节点树，节省计算资源，使初始路径经过迭代快速向渐进最优路径收敛。同时，提出一种近障碍节点变步长机制，有选择性地缩短靠近障碍节点的扩展步长，可有效减少碰撞检测失败次数，提高算法效率。最后，在MATLAB和ROS系统下进行路径规划算法仿真，结果表明RRT^*-DR算法可在更短时间内实现路径规划，同时有效缩小路径代价。进一步通过实体机器人路径规划避障实验，验证了该算法的实用性和有效性。
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