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.