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[1]王海洋,曹勇敢,汪小巍,等.基于概率采样的EIT*算法与人工势场法的柚类采摘双臂机器人运动规划研究[J].浙江理工大学学报,2025,53-54(自科五):720-730.
　WANG Haiyang,CAO Yonggan,WANG Xiaowei,et al.Research on motion planning of two arm pomelo picking robots based on probabilistic sampling EIT* algorithm and artificial potential field method[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2025,53-54(自科五):720-730.
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基于概率采样的EIT*算法与人工势场法的柚类采摘双臂机器人运动规划研究()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第53-54卷
期数:
2025年自科第五期
页码:
720-730
栏目:
出版日期:
2025-09-10

文章信息/Info

Title:
Research on motion planning of two arm pomelo picking robots based on probabilistic sampling EIT* algorithm and artificial potential field method
文章编号:
1673-3851 (2025) 09-0720-11
作者:
王海洋; 曹勇敢; 汪小巍; 陈浩龙; 张雷
浙江理工大学，a.机械工程学院；b.浙江省农业智能感知与机器人全省重点实验室，杭州 310018
Author(s):
WANG Haiyang; CAO Yonggan; WANG Xiaowei; CHEN Haolong; ZHANG Lei
 a.School of Mechanical Engineering; b.Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Sensing and  Robotics for Agriculture, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
采摘机械臂; 柚类采摘; 路径规划; EIT*算法; 人工势场法
分类号:
S238
文献标志码:
A
摘要:
针对双臂机器人在非结构环境下进行采摘时存在路径规划效率低、路径质量差等问题，提出了一种基于概率采样的EIT*算法与人工势场法的柚类采摘双臂机器人运动规划算法。首先，将环境分割为多个区域，通过构建环境信息评价函数来计算每个区域的采样概率并进行采样，在此基础上通过非对称双向路径规划进行主臂路径规划；然后，利用四元数确定从臂姿态，建立考虑环境信息与抓取要求的人工势场进行从臂路径规划；最后，通过二维与三维仿真环境试验进行仿真分析，以验证该算法的可行性和有效性。结果表明：在二维仿真试验中，概率采样的EIT*算法在3种环境中的路径成本均为最优，其中最高比RRT算法低23.60%，最低比EIT*算法低0.24%；时间成本最高比RRT和RRT*算法分别低0.6915、1.4337 s。在CoppeliaSim仿真平台上建立的仿真环境中规划出双臂运动路径，表明该算法在采摘作业中具有可行性。该研究可为柚类采摘机器人的研发提供一定的试验依据，也可为双臂采摘机器人路径规划研究提供一定的理论参考。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2025-01-07
网络出版日期： 2025-04-03
基金项目： 国家自然科学基金项目(32372005)
作者简介： 王海洋(2000—)，男，山东泰安人，硕士研究生，主要从事农业机器人路径规划方面的研究
通信作者： 张雷，E-mail：lzhang@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2025-09-16