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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119820575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510160856.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法是由汪俊;卜尉航;吴翔;王元耿;荆文科;张沅设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明针对目前机械臂路径规划速度慢，效率低，不能及时应对新出现的障碍物的问题，提出一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法，包括：建立机械臂的工作空间，添加起点、目标点和障碍物；将机械臂和障碍物简化为简单几何体，并建立机械臂工作空间的人工势场；使用改进的RRT*算法结合人工势场，并经过Nurbs曲线平滑处理后规划出一条机械臂的运动路线；通过获取机械臂上深度相机和各传感器反馈的实时信号来不断控制机械臂的运动，调整路径规划和避开障碍，以到达目标位置。本发明基于人工势场，采用改进的RRT*算法结合传感器和深度相机的实时数据，可以实现机械臂的实时避障达到指定位置，从而提高机械臂运行过程中的安全性。

本发明授权一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RRT*算法的机械臂避障路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、建立机械臂的三维工作空间，在该三维工作空间中确定起点和目标点的三维坐标，并添加障碍物； S2、将机械臂和障碍物转换为简单几何体，建立机械臂的三维工作空间的人工势场，分析机械臂运动过程中在人工势场下的受力情况； S3、使用改进的RRT*算法，结合人工势场规划出机械臂的初步运动路径；再使用Nurbs曲线进行插补，对初步运动路径进行优化得到平滑的运动路径，作为机械臂的最终运动路径；步骤S3具体包括： S31、创建一个搜索树目录RRTtree，初始化机械臂的起点作为搜索树的第一个点，定义算法的探索步长为ΔS，其变化公式为： 其中，dmin、dmax为设定的步长的最小值和最大值，kgra和μ为调整参数，根据不同的工作环境设置不同的参数；Frep、Fgra分别为机械臂在人工势场下受到的斥力和引力；e为自然常数； S32、创建采样空间Sample，所有随机点都在采样空间中生成，每次生成的随机点six，y，z满足下列条件： Sample＝{six，y，z|i∈R，FrepX≤F1∪FgraX≥F2}； 其中，X＝x，y，z表示该随机点的坐标，FrepX、FgraX分别为在该随机点处机械臂受到的斥力和引力；F1、F2分别为设定的最大斥力和最小引力；当该随机点处机械臂受到的斥力FrepX＞F1时，认为该随机点无效；而当该随机点处机械臂受到的引力FgraX≥F2时，则不考虑斥力的影响，仍然保留生成的随机点； S33、在采样空间中生成一个随机点Xrand，遍历搜索树RRTtree，计算里面所有点到当前随机点的欧式距离；选择欧式距离最短的点作为最近点Xnear，以最近点与随机点的连线方向为搜索树的生长方向，以步长ΔS生成新的节点Xnew，公式表示为： 若最近点与随机点的连线与障碍物几何体有碰撞，则重新生成随机点；若成功生成新节点Xnew，则以最近点Xnear为新节点Xnew的父节点； S34、获得以新节点Xnew为球心，半径为R的范围内的所有邻近节点，依次以这些邻近节点作为新节点Xnew的备选父节点，并判断新节点Xnew经备选父节点到起点的总路径；以总路径最短的对应邻近节点作为新节点Xnew的新父节点； S35、再以新节点Xnew为所有邻近节点的备选父节点，计算每一个邻近节点经新节点Xnew到起点的总路径，若小于该邻近节点经原来的父节点到起点的总路径，则确定新节点Xnew为该邻近节点的父节点，否则保留该邻近节点的原父节点； S36、重复步骤S33-S35，直到有节点Sg到达以目标点为圆心，半径为r的球体范围内；连接Sg和目标点，并从Sg开始回溯父节点，一直回溯到起点，即形成机械臂的初步运动路径； S37、使用Nurbs曲线对机械臂的初步运动路径进行插补，获得平滑的运动路径，作为最终的机械臂运动路径，机械臂按照该路径进行运动； S4、在机械臂按照最终运动路径运动的过程中，通过传感器和深度相机实时返回数据，用以检测动态障碍物；当机械臂收到障碍物的信息后根据实际情况作不同处理，最终到达目标位置；步骤S4具体包括： S41、在机械臂末端的前一个关节两侧安装两个深度相机，在上方安装一个红外线传感器，下方安装一个定位传感器；所述深度相机、红外线传感器和定位传感器都与机械臂控制器相连； S42、调整深度相机的检测范围，并当深度相机的检测范围内出现障碍物时，令深度相机输出高电平，否则输出低电平；并通过点云数据变化将障碍物分为动态障碍物和静态障碍物；具体为： S421、定义点云数据变化率ΔP来反映路径上的障碍物情况，其公式表达为： 其中，Δt为检测时间，Pi为Δt时间内进入深度相机检测范围内的点云数量，Po为Δt时间内离开深度相机检测范围内的点云数量； S422、设置点云数据变化阈值Pt；当ΔPPt时，认为路径上的障碍物是动态障碍物；当ΔP≤Pt时，认为路径上的障碍物是静态障碍物；根据障碍物类别的不同，在步骤S43中采取不同的处理方式； S43、机械臂按照步骤S3最终运动路径运动，若深度相机输出高电平，则此时暂停机械臂的动作，并打开定位传感器和红外线传感器检测障碍物信息；根据障碍物的动静态情况分别进行处理；并进行判断：若障碍物可以避开，则在最终运动路径的基础上进行重规划以到达目标点；若障碍物不可以避开则发出警报通知操作者手动移开障碍物。

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