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摘要
在机器人的路径规划问题中，相较于基于搜索的算法和基于人工势场的算法，基于采样的路径规划算法能在高维状态空间中表现出良好的实时性。基于采样的路径规划算法对空间的探索通常是完全随机的，这不利于快速搜索路径。探讨了一种更高效的路径规划算法，用于帮助机器人在有障碍环境中完成避障作业。提出的Informed RRT*SR(Informed RRT*with Smart Rope)算法总体分为无碰路径的搜索和路径优化这两个步骤，路径搜索过程的算法实现与Informed RRT*算法相同。通常，Informed RRT*搜索得到的无碰路径是蜿蜒曲折的，结合路径优化算法能够进一步对路径进行优化，从而提高路径搜索效率。Informed RRT*SR算法在路径优化过程中使用了启发式的路径探索规则，能够有效压缩搜索空间以提高搜索效率。机械臂的路径规划仿真实验结果表明，Informed RRT*SR算法能够在相同时间内搜索到一条更便捷的路径，搜索得到的路径距离相较于Informed RRT*算法将缩短7%-16%。
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