关键词：机械臂运动规划;渐进最优快速搜索随机树;避障规划;路径优化
摘 要：针对机械臂路径规划过程中节点生成容易陷入局部最小值、算法收敛速度慢等问题，以目标引力函数渐进最优快速扩展随机树（P-RRT^*）为基础，提出一种基于KNN快速查找的自适应步长的改进RRT^*算法（KNN-RRT^*）。首先，在目标引力的基础上引入AdaGrad方法来调整自适应步长系数，降低随机点采样陷入局部最小值的问题；其次，利用KDTree来存储节点并利k邻近快速搜索查找相邻节点，提高算法的效率，并结合三次B样条曲线优化搜索路径的质量；最后，基于KNN-RRT^*算法在不同障碍物环境下进行实验，实验结果表明该算法在路径搜索时间、路径质量等方面有显著提升，提高算法的稳定性。
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