关键词：RRT算法;人工鱼群算法;机械臂;路径规划
摘 要：为了解决快速搜索随机树（RRT）算法在高精度的机械臂的路径规划中存在的问题，如采样点随机性强、路径指向性差、路径平滑度低、路径长等。提出了一种融合的人工鱼群算法（RRT-ASFA）来优化RRT生成的路径。首先，为RRT提出了一个目标偏置策略，以减少采样点的随机性并优化目标方向；提出了步长自适应和搜索区域限制，以优化路径规划时间。对于人工鱼群算法（ASFA），提出了自适应步长和自适应视场范围以使人工鱼群更快收敛。对RRT规划的路径的转折点进行了优化，使路径更短，最后，通过Hermite样条函数对路径进行了平滑处理。通过仿真实验发现，与传统的RRT算法、目标偏置RRT算法和RRT*算法相比，结合算法规划的路径长度更短，路径节点更少，这证明了该组合算法的可行性。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取