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摘要
针对RRT*-Connect算法在机械臂运动规划过程中存在效率低、精度差等问题，本文提出一种基于自适应步长的启发式RRT*-Connect机械臂运动规划算法。引入目标偏向策略进行椭球子集约束采样，使采样点能够更快地收敛到最优值。在扩展节点时，设计一种自适应步长策略以减少算法的迭代次数，并有效缩短规划路径的长度。当搜索树中总节点数大于预设阈值时，通过搜索树优化剪枝方法对搜索树进行剪枝，删除无效的采样点，进一步降低运行时间。为了验证本文算法的优势，在多种规划场景下分别与RRT*、RRT*-Connect、IRRT*算法进行了Matlab仿真对比。仿真结果表明，本文算法在规划过程中收敛速度更快，精度和效率更高。为了验证本文算法的实用性，构造了不同障碍物实验场景，在Sawyer机械臂实验平台进行实验验证。实验结果表明，本文算法在不同障碍环境下具有较强的适应能力。
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