融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRU和RRT算法的機(jī)械臂路徑規(guī)劃

摘要： 針對(duì)求解機(jī)械臂最優(yōu)路徑規(guī)劃問題，提出一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRU的RRT~*算法(GRU-RRT~*)。將門控循環(huán)單元GRU應(yīng)用于采樣的規(guī)劃器(GRU＿Sampler),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃器為快速探索隨機(jī)樹提供節(jié)點(diǎn)，預(yù)測(cè)下一次隨機(jī)采樣最有希望的可達(dá)狀態(tài)，顯著降低了算法的運(yùn)行時(shí)間，提高了改進(jìn)的RRT~*算法的規(guī)劃效率。此外，采用自適應(yīng)可變步長(zhǎng)，利用環(huán)境信息生成合適的步長(zhǎng)，避免因固定步...