【摘 要】
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机器人技术的进步加速了智能工厂的发展,机械臂作为机器人的执行部件,其路径规划已被无数学者深入研究。然而传统的人工示教方法准确性有限,当环境发生变化时要重新进行示教,非常繁琐,也不够灵活,因此这种方法不能适应复杂多变的环境。为解决这一问题,本文依赖于珞石公司的六轴机械臂,探索RRT（Rapidly Exploring Random Tree）算法的改进及其在珞石机械臂上的应用,本文的主要工作如下:（
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机器人技术的进步加速了智能工厂的发展,机械臂作为机器人的执行部件,其路径规划已被无数学者深入研究。然而传统的人工示教方法准确性有限,当环境发生变化时要重新进行示教,非常繁琐,也不够灵活,因此这种方法不能适应复杂多变的环境。为解决这一问题,本文依赖于珞石公司的六轴机械臂,探索RRT（Rapidly Exploring Random Tree）算法的改进及其在珞石机械臂上的应用,本文的主要工作如下:（1）确定了路径规划实验的总体控制方案,在对路径规划的总体任务进行分析后,根据需求确定了硬件设备,并对硬件设备进行分析,结合设备自身的特性确定了通信方法,之后确定出了实验方案,用于证明所提出算法的优越性。（2）对珞石机械臂的运动学原理与障碍物信息的获取方法进行了深入研究。首先利用DH法描述出珞石机械臂,并推导出了正逆运动学的公式,求出了珞石机械臂实际的可达空间。然后提出了一种基于ZED2双目相机的障碍物定位方法,进行相机标定后采用Faster R-CNN算法识别并定位出空间中的障碍物,经坐标变换和手眼标定得到了障碍物相对于机械臂基坐标系的位置,最后还简化了碰撞检测的计算过程。（3）考虑到RRT算法的不足,在双向扩展的基础上提出三点改进策略对其进行改进,提出了一种IBI-RRT（Improved Bidirectional Rapidly Exploring Random Tree）算法:采用随机点择优思想来减小扩展的随机性,利用引力可调节步长策略来加快搜索速度,还使用二次B样条函数来平滑初始路径。经过Matlab的仿真证明改进算法花费的时间更少,并且得到的路径更短且更平滑。（4）搭建了珞石机械臂的实验平台来实现路径规划,在Matlab中运用IBI-RRT算法得到一条无障碍路径,然后利用socket建立起Matlab与珞石机械臂之间的通信,将规划得到的路径信息发送给机械臂,控制机械臂运动至目标点,结果证明了IBI-RRT算法的可行性。
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