ECA-RRT?：一种基于环境复杂性自适应启发式策略的机器人臂路径规划算法

环境复杂性自适应RRT*路径规划算法研究。提出量化环境复杂性的方法，通过层次分析法确定障碍物密度、空间曲率等权重系数，动态调整启发式函数实现路径规划效率与质量的平衡。集成路径回溯和三次B样条优化提升轨迹平滑度，实验表明算法在高速高精度场景下路径生成时间缩短32%，轨迹平滑度提升45%，环境适应指数达0.92。

　　

朱慧媛|王英学|刘丽|王欢

宁波大学机械工程与力学学院，中国宁波315211

摘要

随着机器人臂智能水平的提高，路径规划成为实现精确运动控制的关键要素。然而，现有的路径规划算法往往具有有限的环境适应能力或较低的计算效率，无法满足现代制造业对高速和高精度的要求。为了在保证稳定性和效率的同时提升整体路径质量，本研究提出了一种基于环境复杂度自适应的启发式RRT?（ECA-RRT?）算法，该算法能够根据环境复杂度的变化动态调整其启发式搜索策略。首先，本文建立了一种量化环境复杂度的方法，包括识别影响环境复杂度的关键因素，并使用层次分析法确定这些因素的权重系数。随后引入了ECA启发式函数，该函数能够动态评估量化后的环境复杂度，并实时选择或组合不同的启发式函数。这种方法增强了算法在多种环境下的适应性和效率。此外，还整合了路径回溯和三次B样条曲线优化技术，以进一步提高规划轨迹的质量。最后，通过消融实验、算法对比实验和物理实验全面验证了所提算法的有效性和可行性。结果表明，ECA-RRT?显著提升了路径规划的速度和质量，表现出优异的环境适应能力，并具有广泛的应用潜力。

部分内容摘录

1. 引言

在工业自动化和智能制造领域，路径规划是使机器人臂实现高效安全生产的关键技术之一。路径规划的主要目标是在复杂环境中为机器人臂生成无碰撞且优化的运动轨迹[1]、[2]、[3]、[4]。现有的路径规划方法主要分为两类：图搜索方法（如Dijkstra算法、A?算法）[5]。

2.1. 问题定义

在路径规划问题中，用$X$表示配置空间，其中$X_{obs}$表示障碍区域，$X_{fre}=X\backslash X_{ob}$表示无障碍区域。路径规划的目标是从起点$X_{str}$到终点$X_{gol}$找到一条完全位于无障碍区域内的路径。这条路径表示为连续函数$\sigma :\left[01\right]\to X$，其中[0,1]是路径的参数域，表示其连续变化范围。具体来说，如果一条路径满足这个条件，则称其为

4. 仿真结果

实验环境的配置如下：硬件方面，使用了配备2.90 GHz主频的Intel(R) Core(TM) i5-10400F处理器和16 GB RAM的计算设备，操作系统为64位Windows 10 Professional。仿真平台选用了MATLAB。

5. 结论

本研究针对传统RRT?算法的局限性（如盲目搜索行为、收敛速度慢以及在复杂环境中的路径质量不佳等问题），提出了一种基于环境复杂度自适应策略的改进型RRT?路径规划算法（ECA-RRT?）。该算法能够量化规划环境的复杂度，并根据环境复杂度动态调整启发式函数，从而提高了算法的效率和

CRediT作者贡献声明

王欢：项目监督、项目管理、资金申请。刘丽：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、调研、概念构思。王英学：项目监督、调研、形式化分析。朱慧媛：初稿撰写、验证、软件开发、方法论设计、形式化分析。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（项目编号52375103）和宁波市科技创新2035重点项目（项目编号2023Z061、2024Z167）的支持。