基于人工智能算法的机械臂避障路径选择研究.pdf

２０２４年第３期九江学院学报(自然科学版)(总第１４６期)

Ｎｏ３ꎬ２０２４ＪｏｕｒｎａｌｏｆｊｉｕｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅｅｄｉｔｉｏｎ)(Ｓｕｍ.Ｎｏ１４６)

基于人工智能算法的机械臂避障路径选择研究∗

荣蓉

(山东工艺美术学院山东济南２５０３００)

摘要:针对智能化生产中的机械臂避障路径选择问题ꎬ文章提出一种基于人工智能算

法的机械臂避障路径选择优化方案ꎮ研究主要通过人工势场法实现机械臂避障路径的选

择ꎻ同时针对人工势场法容易导致局部最优的问题ꎬ用快速扩展随机树(ＲＲＴ)的方式逃

脱局部最优ꎬ保障避障路径优化的可靠性ꎮ研究以六自由度机械臂模型为基础进行运动学

分析ꎬ并构建相应的势场函数ꎬ通过ＲＲＴ算法避免局部最优ꎮ经过仿真实验验证:基于

人工智能算法的机械臂避障路径选择相比粒子群算法以及单纯使用人工势场法进行避障路

径选择ꎬ具有明显的优势ꎬ避障成功率高达９８.９％ꎬ路径规划更加平滑高效ꎬ机械臂运

行能耗更少ꎮ

关键词:六自由度机械臂ꎬ避障路径ꎬ人工势场法ꎬ快速扩展随机树

中图分类号:ＴＰ２４２文献标识码:Ａ文章编号:－－－

１６７４９５４５(２０２４)０３００９４(０５)

ＤＯＩ:１０１９７１７/ｊｃｎｋｉｊｊｕｎ２０２４０３０２０

随着科学技术的不断发展ꎬ工业生产向自动陷入局部最优的问题ꎬ采用快速扩展随机树避免

[３]

化以及智能化快速转变ꎬ机械臂被广泛应用于生局部最优ꎬ通过将快速扩展随机树与人工势场

产制造的各个方面ꎮ机械臂的实际工作场景往往法相结合ꎬ保证避障路径选择的可靠性与平滑性ꎮ

复杂多变ꎬ这也导致机械臂在运行过程中ꎬ容易１机械臂避障基础

由于障碍物的存在不得不改变既定路径ꎬ重新进１１机械臂结构基础

[１]选取常用的六自由度机械臂进行机械臂运动

行路径选择以及路径规划ꎮ因此ꎬ如何在机械

臂运行过程中ꎬ避免与工作环境中可能出现的障学分析ꎮ六自由度机械臂的结构示意图可以表示

碍物发生碰撞ꎬ进行更合理的避障路径选择ꎬ成为图１ꎮ

为业内研究的热点问题ꎮ目前针对机械臂避障路

径的优化选择ꎬ主要通过蚁群算法、遗传算法、

粒子群优化算法等实现ꎮ但此类单一算法进行机

械臂避障路径选择时ꎬ存在一定的局限性ꎮ如遗

传算法容易导致局部最优ꎻ粒子群优化算法对参

数选择要求较高ꎻ蚁群算法收敛速度较慢ꎬ运算

量较大ꎮ

人工势场法相比较其他算法ꎬ具有更好的平

[２]

滑性和实时性ꎮ同时ꎬ人工势场法的运算参数

较少ꎬ利于实时调整优化ꎮ针对人工势场法容易图１六自由度机械臂结构示意

∗基金项目:教育部高等学校大学物理课程教学指导委员会２０２３年度教学研究项目(编号ＤＪＺＷ２０２３２１ｈｄ)的研究成果

之一ꎮ

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收稿日期:２０２４７２９

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作者简介:荣蓉(１９８１)ꎬ山东荣成人ꎬ硕士ꎬ讲师ꎬ研究方向:人工智能ꎮＥｍａｉｌ:ｒｏｎｇｒｏｎｇ＿ｓｄａｄａ＠１６３ｃｏｍꎮ

第３期荣蓉:基于人工智能算法的机械臂避障路径选择研究