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摘要
针对多自由度机械臂在三维空间中轨迹规划的高复杂性、安全性和可靠性等问题，基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees, RRT)算法在高维空间中的概率完备性和计算轻量性等优势，提出了一种基于均匀概率的目标启发式RRT(target heuristic RRT based on uniform probability, PH-RRT)方法.首先，该方法基于均匀概率的分配机制选取概率采样阈值作为节点标准，并与随机采样值进行比较.当随机采样值在设定的阈值范围内时，确定目标点为随机点进行节点扩展.当随机采样值在设定的阈值范围外时，随机生成随机点，在目标重力和随机点重力的目标启发式作用下进行节点扩展.然后，在已规划出的路径的基础上，进一步引入广度优先搜索思想，针对规划出的路径进行优化处理，提高了路径平滑度并减少了路径长度.实验结果表明，该方法能较好地解决传统RRT方法固有的盲目搜索问题，减少路径规划时间和路径长度，提高机械臂的路径规划效率.
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