六轴机械臂避障运动全记录：从路径搜索到运动控制

六自由度机械臂RRT路径规划算法梯形速度规划规划，实现机械臂避障。并绘制相关曲线： 1.经过rrt算法规划得到的路径； 2.关节角度变化曲线、关节速度曲线； 3.机械臂避障动图。代码有详细注释，自己学习后进行了标注和改进

在实验室折腾了半个月的机械臂运动规划终于跑通了，咱们直接来看这个让机械臂丝滑避障的组合技：RRT路径规划+梯形速度控制。先放个效果镇楼------机械臂在障碍物丛中穿梭的瞬间（动图见文末）。

一、RRT路径搜索实战

先上改进版RRT核心代码，重点在采样策略优化：

python 复制代码

class Improved_RRT:
    def __init__(self, start, goal, obstacles, step_size=0.2, max_iter=5000):
        self.step_size = step_size * 1.5  # 增大步长提升搜索效率
        self.adaptive_step = True  # 新增自适应步长标志
        self.goal_sample_rate = 0.1  # 每10次采样中1次直接采样目标点

    def planning(self):
        for _ in range(self.max_iter):
            # 动态调整采样策略：当接近目标时提高采样精度
            if self.nearest_node and distance(self.nearest_node, self.goal) < 2*self.step_size:
                rand_node = self.get_random_node(precision_mode=True)
            else:
                rand_node = self.get_random_node()
            
            # 新增方向引导向量，加速收敛
            if random.random() < 0.3:
                rand_node = self.goal + (rand_node - self.goal)*0.5
                
            # 碰撞检测简化版（实际需调用模型计算）
            if not self.check_collision(new_node):
                self.add_node(new_node)

改进点主要在三个方面：动态步长调节、方向引导采样、碰撞检测预筛选。实际测试中路径生成速度提升约40%，特别是在复杂障碍环境中表现更稳定。

二、路径平滑处理

原始RRT路径存在锯齿现象，咱们用三次样条插值进行平滑：

python 复制代码

from scipy.interpolate import CubicSpline

# 将路径点转换为关节角度序列
path_points = np.array([node.joint_angles for node in path])
t = np.linspace(0, 1, len(path_points))

# 创建样条曲线对象
cs = CubicSpline(t, path_points, bc_type='natural')  # 自然边界条件
smoothed_path = cs(np.linspace(0, 1, 100))  # 插值成100个点

经过平滑处理后，机械臂各关节的角度变化曲线明显顺滑许多，这对后续速度规划至关重要。

三、梯形速度控制

速度规划直接影响运动平稳性，来看梯形速度的核心计算：

python 复制代码

def trapezoidal_speed(t_total, q_start, q_end, a_max):
    delta_q = q_end - q_start
    t_acc = np.sqrt(abs(delta_q)/a_max)  # 加速段时间
    if 2*t_acc > t_total:  # 三角形速度曲线
        t_acc = t_total/2
        v_max = a_max * t_acc
    else:  # 梯形速度曲线
        v_max = delta_q/(t_total - t_acc)
    
    # 生成时间序列
    t = np.linspace(0, t_total, 100)
    q = np.zeros_like(t)
    
    for i in range(len(t)):
        if t[i] < t_acc:
            q[i] = q_start + 0.5*a_max*t[i]**2
        elif t[i] < t_total - t_acc:
            q[i] = q_start + 0.5*a_max*t_acc**2 + v_max*(t[i]-t_acc)
        else:
            q[i] = q_end - 0.5*a_max*(t_total - t[i])**2
    return t, q

这个函数会自动根据距离和最大加速度选择梯形或三角形速度曲线，实测关节运动冲击减小明显。