本项目采用PyBullet库在Python环境中搭建了UR5机器人的仿真环境，并实现了基于RRT和RRT*算法的路径规划及避障功能。
在当今的自动化与智能制造领域，机械臂的应用日益广泛。为了确保其操作精确且能在复杂环境中安全移动以避免碰撞，路径规划技术显得尤为重要。快速随机树（RRT）及其改进版RRT*算法，在这一领域中备受青睐。
RRT通过构建树状结构来探索高维空间中的路径，并特别适用于动态环境下的路径规划问题。而作为其升级版本的RRT*，不仅保证了路径的有效性，还能进一步优化路径长度和质量，使其更加平滑且短小。在机械臂避障仿真中使用这两种算法能够显著提升操作的安全性和灵活性。
Pybullet是一个用于机器人学、游戏开发及物理模拟的Python库，它基于Bullet Physics引擎提供强大的功能，并支持多种机械臂模型如UR5等的仿真。本项目将利用该工具实现RRT/RRT*路径规划和避障仿真的核心部分。
该项目通过编写Python代码构建了一套针对具有障碍物环境中的机械臂（具体为UR5）进行路径规划及避障模拟系统。其中，rrtstarManipulator.py与rrtManipulator.py文件分别实现了RRT*和RRT算法的核心逻辑，并根据工作空间及障碍分布生成最优避开路线；visualize.py则负责以直观方式展示这些计划的路径以及机械臂的动作。
robot.py定义了UR5机械臂的具体模型参数，包括尺寸、关节限制等信息。env.py可能用于设定仿真环境中的障碍物属性，而utils.py包含了一些辅助函数如坐标转换和路径优化处理程序。main.py作为整个项目的启动点，整合并运行所有功能以完成最终的模拟测试。
该系统允许用户通过调整代码参数来适应不同的实验场景，提供了一个可靠的平台用以评估RRT/RRT*算法在机械臂避障问题上的应用效果，并具备良好的重复性和直观性。这不仅有助于提升工业自动化水平和开发更智能的机器人系统，也为相关领域的研究者提供了强有力的测试工具。
通过本项目的实施与推广，可以进一步推动复杂动态环境中的机械臂使用效率和技术发展，从而增强其自主决策能力及运动规划功能。这对于提高生产智能化程度有着重要意义，并为后续的研究工作打下了坚实的基础。
5星
