SCARA robot path planning based on the adaptive goal-biased heuristic-guided probabilistic RRT algorithm
Автор: Guo Qihui, Zhang Zihan, Kholodilin I. Yu., Grigorev M. A., Kushnarev V. A.
Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика @vestnik-susu-power
Рубрика: Электротехнические комплексы и системы
Статья в выпуске: 2 т.25, 2025 года.
Бесплатный доступ
To address the challenges of high-dimensional computational complexity, path safety, and planning stability in SCARA robot trajectory planning, this paper proposes an Adaptive Goal-biased Heuristic-guided Probabilistic RRT (AGHP-RRT) algorithm based on spatial grid indexing and a gravity-guided mechanism. Building upon the traditional RRT framework, this method introduces a Gravity-guided Heuristic Point (GHP) mechanism. By incorporating the directional guidance between the goal and the current sampling point, it enables more goal-oriented expansion and reduces randomness in path generation. An adaptive goal-bias probability model is also designed, allowing the sampling strategy to flexibly adapt to varying environmental complexities and significantly improve search efficiency. During the search process, the proposed spatial grid indexing acceleration structure partitions the high-dimensional space into uniformly spaced grids, which accelerates the retrieval of neighboring nodes and substantially reduces search redundancy. Experimental results show that the proposed algorithm significantly reduces path length, improves path smoothness, and demonstrates superior stability and repeatability, offering a more efficient, safe, and robust path planning solution for SCARA robotic arms.
Scara robot, path planning, obstacle avoidance algorithm
Короткий адрес: https://sciup.org/147251240
IDR: 147251240 | УДК: 68-83 | DOI: 10.14529/power250204
Планирование траектории робота SCARA на основе адаптивного вероятностного алгоритма RRT с эвристическим направлением и смещением к цели
Для решения проблем, связанных с высокой вычислительной сложностью в многомерных пространствах, безопасностью траектории и устойчивостью планирования при построении траектории для робота SCARA, в данной работе предлагается алгоритм адаптивного вероятностного RRT с эвристическим направлением и смещением к цели (AGHP-RRT), основанный на пространственной сеточной индексации и механизме гравитационного наведения. Метод основан на традиционной структуре RRT и дополняется механизмом эвристических точек, направляемых «гравитацией» (GHP). Введение направленного взаимодействия между целью и текущей точкой выборки позволяет осуществлять более целенаправленное расширение и снижает степень случайности при генерации траектории. Также разработана адаптивная модель вероятностного смещения к цели, которая позволяет стратегии выборки гибко подстраиваться под различную сложность окружающей среды, значительно повышая эффективность поиска. В процессе поиска предложенная структура ускорения с использованием пространственной сеточной индексации делит многомерное пространство на равномерно распределённые ячейки, что ускоряет поиск соседних узлов и существенно снижает избыточность поиска. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм существенно сокращает длину пути, улучшает его плавность, а также демонстрирует высокую устойчивость и воспроизводимость, обеспечивая более эффективное, безопасное и надёжное решение задачи планирования траектории для роботизированных манипуляторов SCARA.
