可操作性最大化路径规划算法

避障同时保持灵巧

一种改进的RRT*路径规划算法，在生成无碰撞路径的同时最大化机械臂的全程可操作性，并兼顾路径长度。

Rui, Zhang · 刘山

2024

技术优势

全程保持灵巧

将可操作性作为先验信息引导节点搜索，使路径避开低可操作性区域。

路径更短

混合代价同时优化路径长度与可操作性，避免为追求可操作性而绕远。

无碰且可行

最终将末端路径转化为满足无碰撞约束的关节空间轨迹。

应用场景

• 机械臂运动规划：用于替代传统RRT*，在避障同时保持末端灵巧，减少奇异位形附近抖动。
• 人形机器人运动控制：用于人形机器人手臂避障操作，保持手臂可操作性以完成精细动作。
• 工业机器人作业：用于工业机械臂在复杂工装环境中的无碰撞路径生成，提高作业流畅性。
• 具身智能运动执行：为具身智能体提供可操作性感知的运动规划底层，使学习到的技能执行更稳定。