机床与液压

作者：万程龙，周焕银，刘凯伦，龚利文，周剑照，刘国权

单位：东华理工大学机械与电子工程学院；东华理工大学机械与电子工程学院；东华理工大学机械与电子工程学院；东华理工大学机械与电子工程学院；东华理工大学机械与电子工程学院；东华理工大学机械与电子工程学院

关键词：水下机器人;三维路径规划;快速搜索随机树算法;自适应分段步长;人工势场算法

基金：江西省重点基金项目(20224ACB204022)；国家自然科学基金地区科学基金项目（62063001）；国家自然科学基金项目（62341301）；四川省重点实验室开放基金项目（2023RYY02）；四川省重点实验室开放课题项目（23kftk06）

针对传统快速搜索随机树算法（RRT）在水下机器人三维路径规划中存在随机性强、拐点过多、搜索时间长等问题，提出一种自适应分段步长RRT-APF融合算法。提出自适应分段步长RRT算法，通过增加目标采样概率和引入自适应分段步长机制，减弱随机性并减少采样次数及拐点数。将人工势场算法（APF）与改进的RRT算法相融合，利用APF算法的指向性增强RRT算法的目标导向性，提高搜索效率并缩短路径长度。通过仿真实验，在固定障碍物和随机障碍物环境下对水下机器人进行三维路径规划，以验证算法的性能。结果表明，与传统RRT算法相比，所提融合算法在三维路径规划中表现出更好的自适应性；在固定障碍物环境下，平均采样次数减少77.33%，拐点数减少92.66%，规划时间减少74.85%，路径长度减少5.26%；在随机障碍物环境下，平均采样次数减少84.42%，拐点数减少94.06%，规划时间减少74.00%，路径长度减少5.62%。

来源：2025年第9期

《机床与液压》期刊编辑部

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