1.课题概述
基于RRT优化算法的机械臂路径规划和避障，先通过RRT优化算法，计算避障路线，然后将机械臂根据规划好的路径进行移动。
2.系统仿真结果
3.核心程序与模型
版本：MATLAB2022a
```% 结尾添加终点
Path_sm=cat(1,Path_sm,xyz2);
subplot(133);
scatter3(xyz1(1),xyz1(2),xyz1(3),"filled","g");
scatter3(xyz2(1),xyz2(2),xyz2(3),"filled","b");
func_Obstacles([200 30 100],[0 -15 -25],1,[1 0.6 0]);
axis equal
hold on;
plot3(path(:,1),path(:,2),path(:,3),'LineWidth',2,'color','y');% 绘制原始路径（黄色）
plot3(Path_sm(:,1),Path_sm(:,2),Path_sm(:,3),'LineWidth',2,'color','m');% 绘制平滑路径（绿色）
hold on;
grid on
% 控制机械臂模型相关设置与绘图
mdl_puma560;% 加载PUMA560模型
p560.links(2).a = 100;
p560.links(3).a = 10;
p560.links(3).d = 20;
p560.links(4).d = 100;
figure;
func_Obstacles([200 30 100],[50 -15 -25],1,[1 0 0]);
hold on;
plot3(Path_sm(:,1),Path_sm(:,2),Path_sm(:,3),'LineWidth',2,'color','m');
grid on
view([107,11]);
% RRT平滑路径的关节角度计算与插值
Qsm=[];
Dist_all=0;
for i=1:length(Path_sm)-1
distance=func_dist(Path_sm(i,1:3),Path_sm(i+1,1:3));% 计算两点间距离
Dist_all=Dist_all+distance;% 累加距离
t1=[0:0.5:distance/5.0];% 生成时间序列
Start1=p560.ikine6s(transl(Path_sm(i,:)));% 计算起始点逆运动学解
End1=p560.ikine6s(transl(Path_sm(i+1,:)));% 计算终点逆运动学解
Qsm=[Qsm;mtraj(@tpoly, Start1, End1, t1)];% 插值得到关节角序列
end
p560.plot(Qsm);% 绘制机械臂轨迹
view([107,11]);
60
```
4.系统原理简介
基于快速随机搜索树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）的优化算法在机械臂路径规划与避障中扮演着关键角色。RRT算法通过随机生成的树状结构来探索高维空间，尤其适合于解决连续空间中的路径规划问题。对于机械臂而言，该算法需在确保末端执行器能够到达目标位置的同时，避开环境中存在的障碍物。
RRT算法的基本思想是从起点出发，以随机方向不断生成试探点，并检查这些点是否与环境中的障碍物相交。如果试探点位于无障碍区域，则将其作为树的一个新节点，并连接到树上最近的节点。这一过程反复进行，直到生成的树触及目标区域，从而形成一条从起点到终点的路径。
为了提高路径的质量和规划效率，多种优化策略被提出，其中包括但不限于：
在RRT系列算法中，避障机制通过简单的直线扩展与障碍物碰撞检测实现。对于机械臂，避障逻辑可能更加复杂，需要考虑机械臂的关节限制、连杆间碰撞等问题。通常，会将机械臂的工作空间映射到一个障碍物分布的配置空间中，确保生成的路径不仅在物理空间中可行，而且符合机械臂的动力学和几何约束。
基于RRT优化算法的机械臂路径规划与避障，通过迭代生成随机树结构，不断优化路径，同时结合启发式信息和避障策略，能够在复杂的环境中高效地为机械臂规划出无碰撞的运动轨迹。随着算法的不断演进，如引入更高级的启发式方法、自适应采样策略等，其在实际应用中的性能将进一步提升。
