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在当今的自动化和智能制造领域，机械臂的应用已经变得越来越广泛。机械臂不仅需要具备精确的操作能力，还需要能够在复杂环境中安全地移动，以避免与障碍物发生碰撞。为了达到这个目的，路径规划技术起到了至关重要的作用，其中快速随机树（RRT）和其变体RRT*在这一领域内尤其受到重视。 RRT是一种基于树状结构的路径规划算法，它可以快速地在高维空间中探索路径，特别适用于复杂环境中的动态路径规划。而RRT*作为RRT的一种改进，可以在保证路径可行的同时，进一步优化路径长度和质量，使其更加平滑和短小。在机械臂避障仿真中，这两种算法的应用能够显著提升机械臂的操作安全性和灵活性。 Pybullet是一个用于机器人学、游戏开发、图形学和物理模拟的Python库。它提供了与Bullet Physics库相同的物理引擎功能，允许开发者利用Python编程语言进行机械臂等复杂物理模型的仿真。Pybullet具有较为友好的API，支持包括UR5在内的多种机械臂模型，并且可以轻松地集成到Python脚本中。在本项目中，Pybullet将作为RRT/RRT*算法实现的核心仿真工具。 本项目通过Python语言编写，实现了一套机械臂UR5在具有障碍物环境中的路径规划和避障仿真系统。系统的核心文件包括rrtstarManipulator.py、rrtManipulator.py和visualize.py等。rrtstarManipulator.py和rrtManipulator.py文件分别封装了RRT*和RRT算法的实现细节，这些文件会根据机械臂的工作空间和障碍物分布生成避障路径。visualize.py文件则负责将规划出的路径以及机械臂的运动情况以可视化的方式展现给用户。 robot.py文件定义了UR5机械臂的模型，包括其尺寸、关节限制以及运动学等属性。env.py文件则可能用于设置仿真环境，如定义障碍物的位置和形状等。utils.py文件包含了一些辅助性的功能，比如路径的优化处理、坐标转换等。main.py文件是整个项目的入口文件，它整合了以上所有功能，负责运行整个仿真流程，并输出最终的仿真结果。 整个仿真系统允许用户通过修改程序参数，例如障碍物的位置、机械臂的起点和终点，来测试在不同场景下的避障效果。该系统不仅具有良好的实验性和重复性，同时也提供了一个直观的平台来验证RRT/RRT*算法在机械臂避障问题上的应用效果。 通过本项目的实现，可以进一步推动机械臂在复杂动态环境中的应用，增强其自主决策和运动规划的能力。这对于提高工业自动化水平、开发更加智能的机器人系统具有重要的意义。此外，本项目的研究成果也为相关领域的研究人员提供了一个强有力的仿真工具，有助于他们进行算法的测试和验证。

基于七轴的机械臂，第七轴为伸缩关节轴，使用RRT避障算法在球群中抓取小球，五次多项式和4-3-4轨迹规划运送小球至目标点。

维RRT避障路径规划算法.zip

在3维空间内创建一个峰面障碍物，给定起始点和终止点，通过RRT搜索可以有效避开障碍物找到一条可行路线。

在二维平面内通过RRT算法，从起点到终点，避开障碍物，搜索出一条有效路径

从起始点和末端点同时搜索的RRT算法，可以快速有效找到避障路径，在复杂地图环境中任然有效。