关键词：避障;路径规划;快速探索随机树(RRT);机械臂
摘 要：为了解决障碍物环境下机械臂路径规划效率提升问题，这里提出了一种AGS-RRT（快速扩展随机树）算法。使用基于圆柱和球面包围盒碰撞检测模型建立机械臂和障碍物之间的碰撞检测机制，得到即时的机械手与障碍物之间最短距离。此外，这里优化了RRT算法的抽样过程，采用改进高斯约束抽样替代随机抽样，使得在采样过程中更接近障碍物之间的通道。该方法可以加速前向搜索速度。在节点扩展方面，采用了人工势场结合自适应步长的新节点约束策略。该方法充分利用了环境和节点信息，快速扩展到目标区域，减少了探索和碰撞区域的过度扩展。针对复杂、多障碍和动态环境下的路径规划平滑问题，这里采用了基于B-Spline曲线的平滑函数，利用笛卡尔空间生成树对局部路径进行重规划，修剪优化后的路径更加平滑。通过仿真实验，验证了AGS-RRT算法的有效性，证明了该方法在提高规划效率的同时具备良好的避障性能。
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