1.一种基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、读取空间障碍物位置信息，对障碍物进行简化球模型包络，设定机械臂终点位姿信息，建立机械臂D‑H参数模型，同时根据给定机械臂末端执行器的终点位姿进行机器人运动学逆解，判断该状态下的关节值是否在机械臂可运动范围内，设置与障碍物的安全距离 ；

步骤二、在关节空间内设置机械臂预置树，将机械臂可能存在的位姿，在保持与初末位姿具备一定联系的前提下，尽可能地遍布整个空间，接着在关节空间下建立机械臂双向快速随机搜索树，在起点位姿与终点位姿同时生成随机树，并利用贪婪策略保证第二棵树新生成的节点始终向第一棵树中距离最近的节点进行扩展；在双向树随机生成节点的过程中，使用目标偏置策略，根据双树交换次数 以及目标偏置系数 与随机生成数 的关系，决定第一棵随机扩展树的终点指向以及第二棵随机扩展树的终点指向；在双向树的探索过程中，采用变步长策略，大步长探索，小步长搜寻，快速获得一条由起点指向终点的无碰撞路径；

所述步骤二中在双向树的探索过程中，采用变步长策略，大步长探索，小步长搜寻，快速获得一条由起点指向终点的无碰撞路径，包括以下步骤：S2.1初始化随机树，将预置树所生成的无碰点集，对应存入 、 中；

S2.2生成一个 内的随机数 ，根据 和目标偏置参数 的关系，获得一组关节采样值 ，选取 中距离 最近的一组数据 ，令 向 步进单位 获得新的点 ；

(7)

S2.3进行机器人运动学正解，获取 对应的笛卡尔位置，并由连杆碰撞检测判断六轴机器人是否产生空间碰撞，由机械臂本体碰撞判断是否产生本体自碰，若发生碰撞则返回步骤2.2，重新生成点直到不碰撞，之后将 存入 ；

S2.4选取 中距离 最近的一组数据记为 ，令 向 步进单位

获得新的点 如下式：

(8)

进行机器人运动学正解，判断 对应的笛卡尔位置是否产生上述碰撞，若碰撞则交换双树，重新进行步骤S2.2，否则判断 与 之间的距离是否小于收敛条件值 ，若小于则示为找到路径，否则利用贪婪策略、变步长策略加速前进；

步骤三、利用循环剪枝算法，不断将搜寻到的节点进行优化，从起点位姿与终点位姿交替进行剪枝操作，获得一段局部最优的无碰撞路径。

2.根据权利要求1所述的基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法，其特征在于，所述步骤一具体包括以下步骤：S1.1依据D‑H参数表建立机械臂模型，同时获得各个关节末端对应的旋转变换矩阵：设各关节轴向为z轴，与下一关节两轴轴向公法线方向为x 轴，再根据右手定则确定y轴，是沿着 轴，从 到 的移动距离； 沿着 轴，是从 到 的移动距离；

是参考坐标系下，绕着 旋转，从 到 的旋转角度； 是绕着 轴，从 到

的旋转角度，任意两相邻关节对应的变换矩阵表达式如公式（1）所示，不同关节相对于机械臂基座坐标系的位姿旋转变换矩阵如公式（2）所示：(1)

(2)

其中，为关节序号值， 、 分别为第 个关节的z轴、x 轴；第 关节末端位置表示在矩阵的第四列的一至三行元素中；

S1.2将各障碍物包络，其包络模型设置为球体，将各杠杆包络，其包络模型设置为圆柱体；

S1.3根据公式（1）和（2）的旋转变换矩阵逆解六轴关节角度，判断对应状态下的关节值是否具有可达性，所述的可达性是指目标点位六轴关节值是否超出机械臂本体的软限位，目标点位六轴关节值是否与空间障碍物产生碰撞、是否产生连杆自碰。

3.根据权利要求2所述的基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法，其特征在于，所述步骤二中在关节空间内设置机械臂预置树，将机械臂可能存在的位姿，在保持与初末位姿具备一定联系的前提下，尽可能地遍布整个空间，接着在关节空间下建立机械臂双向快速随机搜索树，在起点位姿与终点位姿同时生成随机树，并利用贪婪策略保证第二棵树新生成的节点始终向第一棵树中距离最近的节点进行扩展，具体的：记起点六轴关节值并存入 ，记终点六轴关节值 并存入 ，预置树指向位 =1，表示此时指向 ，当 =2时，表示当前状态指向 ，步进长度 =0.5，为六轴关节值移动的总欧拉距离，计算出起点六轴关节值 和终点六轴关节值 之间的方向向量 ，根据函数获取单位向量 符号的正负性，并在该方向向量的各个元素后随机加上一个与同向的波动值 作为新的方向向量，其中 是一个一行六列的数组，且各元素为0到1内的随机值，其组成的新方向向量如式（4）所示：(3)

(4)

(5)

表示根据 符号正负性获取的偏移随机向量， 表示即将探索的随机单位向量，以该方法获得两个方向向量 ，并记 ，此时 的取值为1，2，3即表示由起点指向终点的三组方向向量 、 ，不断从初始位姿步进，对新生成的节点，进行机械臂运动学正解，获得笛卡尔空间下映射位姿，同时通过包围圆柱体与包围球碰撞检测算法以及两包围圆柱体自碰检测算法，判断该点是否产生碰撞，若不发生碰撞则将该点，以及中距离该点最近的点的行号存入 中，继续步进 ，不断进行碰撞检测，直至关节值超过软限位、机械臂发生自碰或碰撞障碍物本体，否则进行下一方向的预置树布置，即 = +1，当 =4时，表示由起点向终点探索的预置树布置完成，令预置树指向位 = +

1，进入第二组预置数搜索，并复位 为1，同理求取由终点指向起点的单位方向向量 ，根据式（5）获取另外两组单位方向向量 ，并记 ，重复上述步骤，不断步进的同时进行碰撞检测，将符合要求的点存入 中，当完成三组方向上的预置树布置，即当 =4时，表示由终点向起点探索的预置树布置完成，令预置树指向位 = +1，当 =3时结束预置树布置，进而开始改进快速扩展随机树的路径规划。

4.根据权利要求3所述的基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法，其特征在于，所述步骤二中在双向树随机生成节点的过程中，使用目标偏置策略，根据双树交换次数以及目标偏置系数 与随机生成数 的关系，决定第一棵随机扩展树的终点指向以及第二棵随机扩展树的终点指向具体为：设目标偏置参数为 ，取 ，随机生成一个内的数 ，若 ，则在关节软限位内随机生成采样节点，反之生成固定目标，作为采样节点；固定目标的生成取决于双树失败交换次数 ，记初始双树交换次数 为1，每交换一次 加一，当 为奇数时，固定目标指向终点 ，当 为偶数时，固定目标指向起点 ；

(6)

同时始终对双向树的 使用贪婪策略及变步长策略，不断令 中新生成的

节点 向 中距离其位置最近的点步进步长 ，若未发生碰撞则令新步长

快速增加步长，碰撞则令 ，交换双树重新进行搜索。

5.根据权利要求4所述的基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划方法，其特征在于，所述步骤三包括以下步骤：S3.1令 ， ，为路径集合行数；在获取初始路径的基础上，在路径关节值与路径关节值 之间进行插值，每次步进长度为 ，插值函数的表达式如下：(9)

S3.2 对两点内的所有插值点进行机器人运动学正解，获得笛卡尔空间映射下的位置，判断两点内的所有插值点是否产生空间障碍物碰撞或机械本体碰撞，若产生碰撞则令，否则将其存入最终路径集合，令 ， ，进行下一次搜索；

S3.3将所得最终路径集合离散，同时进行倒序操作，接着重新进行剪枝操作；

S3.4反复进行步骤S3.2至步骤S3.3直至正向剪枝离散长度与反向剪枝离散长度的路径序列长度相同，示为找到最终路径。