本技术介绍了一种先进的机械臂避障路径规划系统和方法,涉及设定机械臂的起始点与目标点,构建起点树和终点树,以及初始化碰撞检测失败次数。该方法通过动态调整采样策略,结合约束条件和随机性,优化路径规划过程,以提高机械臂的避障效率和路径的可行性。
背景技术
近年来,机械臂技术在制造业、医疗、服务等多个领域展现出了广泛的应用前景。路径规划技术作为机械臂工作中的关键环节,其核心任务是在给定环境中,根据路径长度、规划时间等多个性能指标,生成一条从起点到终点的无碰撞可行路径。
然而,在复杂的作业环境中,如何确保机械臂能够高效、安全地避开障碍物并找到一条从起始点到目标点的最优路径,是机械臂路径规划技术的核心难题。传统的路径规划方法往往依赖于静态的环境模型和固定的采样策略,这在动态或复杂多变的环境中可能导致规划效率低下,甚至无法找到可行路径。
特别是,在存在大量障碍物或空间狭窄的场景下,机械臂的路径规划需要频繁进行碰撞检测,以确保生成的路径不会与任何障碍物发生碰撞。然而,传统的采样策略往往缺乏自适应性,无法根据碰撞检测的结果动态调整采样策略,从而可能导致在复杂环境中采样效率低下,路径规划成功率不高。
此外,传统的路径规划方法通常只采用单向搜索策略,即从起始点向目标点单向扩展树结构,这种策略在复杂环境中可能导致搜索空间过大,消耗大量的计算资源,且规划效率低下。同时,传统的路径规划方法往往缺乏对树结构的优化策略,生成的路径可能不是最优的,即路径长度可能较长,增加了机械臂的运动时间和能量消耗。
实现思路