内容概要：本文详细介绍了利用RRT（快速扩展随机树）算法为7自由度机械臂进行避障路径规划的方法。首先解释了为什么传统A*算法在这种高维空间中表现不佳，而RRT算法则更为高效。接着展示了RRT算法的具体实现，包括节点类的设计、碰撞检测、树的扩展以及路径优化等关键环节。文中提供了大量Python代码片段，帮助读者理解各个模块的工作原理。此外，还讨论了一些实用技巧，如引入偏向性采样以提高算法收敛速度，以及路径平滑处理以减少机械臂运动中的抖动。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师及有一定编程基础的学生。 使用场景及目标：适用于需要在复杂环境中进行精准操作的应用场合，如工业自动化生产线、医疗手术辅助设备等。目标是使机械臂能够在充满障碍物的空间中安全有效地完成指定任务。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括了许多实践经验和技术细节，有助于读者深入理解和掌握RRT算法及其在7自由度机械臂路径规划中的应用。

针对空间机械臂在轨操作任务需求，提出一种基于 A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征，对 机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性，根据障碍物的位姿坐标，分析机械臂各杆件与障 碍物发生碰撞的条件，进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上，利用 A*算法在空间机械臂的自由工作空 间进行无碰撞路径搜索，实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于 A*算法的空间机械臂避障路径规划 算法的有效性与可行性。

将末端姿态代入机械臂逆运动模型中，求出八组逆解角度，将八组逆解角度代入机械臂正运动学方程，判断机械臂与障碍物是否发生碰撞，进行碰撞检测，以实现机械臂避障路径规划。

结合前两部分，蚁群算法和碰撞检测，这部分将以上两部分的结果进行整合绘图展示，整体完成机械臂在通过障碍物时，保证机械臂不碰到机械臂前提下，减小路径长度，保证运动平滑，很好的完成机械臂避障工作。

本压缩包包含蚁群算法对三维空间进行路径规划，用于机械臂的避障路径规划，通过对三维空间进行栅格划分，确定可视区域，使用蚁群算法规划出避障路线。

希望对学习机械臂路径规划的大家有帮助，值得参考！！