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基于 RRT 算法的三维机械臂避障路径规划研究
一、引言
在机器人技术中，机械臂的路径规划是一个重要的研究领域。特别是在三维空间中，机械臂需要能够
避开障碍物，以达到目标位置。本文将重点关注球体障碍物，采用四种不同的 RRT 算法（Rapidly-
exploring Random Trees）来进行三维机械臂的避障路径规划，并使用 MATLAB 进行仿真实验。
二、四种 RRT 算法简介
1. 基础 RRT 算法：基础 RRT 算法是一种基于随机采样的路径规划算法，通过在状态空间中随机扩
展树结构来寻找路径。
2. 改进型 RRT 算法：在基础 RRT 算法的基础上，通过引入目标偏置、k 近邻等策略，提高算法的
效率和路径质量。
3. 动态 RRT 算法：该算法能够在运行过程中根据机械臂的状态和障碍物的分布动态调整树的扩展
策略，以提高避障能力和路径规划效率。
4. 结合局部优化的 RRT 算法：在 RRT 算法的基础上，结合局部优化策略，如局部搜索、局部重布
线等，进一步提高路径的质量和避障能力。
三、球体障碍物处理
在机械臂的路径规划中，球体障碍物是一种常见的障碍物类型。在处理球体障碍物时，我们首先需要
确定障碍物的位置和半径，然后在三维空间中构建机械臂的避障模型。通过将球体障碍物的信息融入
到 RRT 算法中，可以有效地避免机械臂与障碍物的碰撞。
四、Matlab 机械臂路径规划仿真
在 MATLAB 中，我们可以使用 Robotics System Toolbox 来构建三维机械臂模型，并使用
Simulink 进行仿真实验。通过将四种 RRT 算法应用到三维机械臂的路径规划中，我们可以观察到不
同算法在避障和路径规划方面的表现。此外，我们还可以通过调整算法的参数和机械臂的状态来进一
步优化路径规划和避障效果。
五、《基于改进 RRT 算法的六自由度机械臂避障路径规划研究》第四章、第五章中三维空间机械臂避
障
在第四章中，我们将详细介绍四种 RRT 算法在三维空间机械臂避障中的应用。我们将通过理论分析和
仿真实验来探讨不同算法的优缺点，以及在不同场景下的适用性。在第五章中，我们将进一步研究如
何结合局部优化策略来提高路径的质量和避障能力。此外，我们还将探讨如何将该研究应用于实际的
三维机械臂系统中。
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