基于改进A*与DWA算法的井下搬运机器人自主行走路径规划
张可琨1
鲍久圣1
艾俊伟1
袁晓明2
阴妍1
王茂森1
葛世荣3
1.中国矿业大学机电工程学院,江苏 徐州 2211162.中国煤炭科工集团太原研究院有限公司,山西 太原 0300063.中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院,北京 100083
摘要：针对井下搬运过程用工多且效率低等问题以及转运环节多、转运操作难、人工转运慢等困境,以搬运机器人为研究对象,通过仿真与试验进行井下巷道路径规划方法研究.首先,对井下转运工况进行特定的需求分析,确定井下"多转运点巷道"与"最后 1km直达运输"等典型搬运场景,并分别建立自主行走策略,提升井下搬运机器人自主行走路径规划的适用性与合理性;其次,设计路径规划系统方案,对比分析常规路径规划算法的性能,分别选取A*算法与DWA算法作为井下搬运机器人的全局路径规划与局部路径规划的基本算法;然后,针对常规A*算法搜索效率低与规划路径平滑性不足的问题,依次使用指数优化法与二次B样条曲线法进行改进,同时对比分析改进A*算法的性能,仿真结果发现:改进A*算法在"最后 1km直达运输"与"多转运点自主行走"等典型井下搬运场景的路径规划时间分别缩短了 24.62%与 22.02%,路径规划效率获得了提升,且生成路径的平滑性较好;接着,针对传统DWA算法存在运行时间与路径长度欠优的问题,统筹井下巷道速度限制、移动底盘驱动电机限制与搬运机器人制动距离限制等约束性要素构建预测路径评价函数,并衡量安全性与高效性引入障碍物评价子函数改进DWA算法,仿真结果发现:基于改进DWA算法的规划路径长度与自主行走时间分别缩短了 31.27%与 42.33%,有效提升了搬运机器人动态避障能力及路径规划性能;最后,搭建试验巷道场景与搬运机器人模型开展井下搬运机器人路径规划试验,试验结果表明:改进A*-DWA融合算法在多转运点巷道自主行走A→B、A→C以及最后 1km直达运输等试验场景的路径规划效率分别提升了 21.90%、18.57%、14.67%,行驶过程实现实时有效动态避障,规划路径安全高效且具有平滑性,能够符合井下"减人、提效、增安"的目标导向以及满足搬运机器人自主行走路径规划需求.
关键词：搬运机器人井下自主行走路径规划A*算法改进DWA算法改进
分类号：TD525(矿山运输与设备)
资助基金：煤矿采掘机械装备国家工程实验室开放课题资助项目(GCZX-2023-01)江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX24_2722)中国矿业大学未来科学家计划资助项目(2024WLKXJ078)
论文发表日期：2024-11-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：17( 197-213 )
英文信息