关键词：路径规划;机械臂;快速扩展随机树;自适应步长;正运动学
摘 要：针对传统快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Tree,RRT）算法在多维环境下固定步长调试耗时长、搜索效率低的问题，提出了一种适用于机械臂的范数自适应步长RRT算法。建立6自由度UR5机械臂的运动学模型并进行正运动学分析，得到其雅可比矩阵；结合范数不等式和雅可比矩阵，建立机械臂工作空间与关节空间的步长映射关系，在动态改变关节空间搜索步长的同时，保证碰撞检测的有效性。仿真分析结果表明，范数自适应步长RRT算法比传统固定步长RRT算法搜索效率高且无需手动调试步长，路径搜索时间缩短了29.32%，提高了机械臂路径规划的效率。
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