金属矿山

作者：王晓燕董金明刘上

单位：1. 鹤壁能源化工职业学院电子信息工程系,河南鹤壁458030;2. 安阳学院计算机科学与数学学院,河南安阳455000;3. 郑州大学水利与交通学院,河南郑州450000

关键词：矿区巡检机器人, 路径规划, 避障, RRT, APF,

基金：国家自然科学基金项目(编号:71801195)。

矿区巡检机器人的路径规划面临复杂环境、动态障碍和不确定因素等挑战,为此提出了一种融合改进快速随机树算法(Rapidly-exploringRandomTree,RRT)与人工势场法(ArtificialPotentialField,APF)的路径规划思路。以快速随机树算法(RRT)为基础,引入随机游走法(RandomWalk,SW)进行寻优策略优化。 在此基础上,为进一步提升动态障碍环境下的适应性与避障能力,对 APF 算法中的引力和斥力参数计算方法进行了优化改进,最终提出了一种融合 SW-RRT 和 IAPF 的矿区巡检机器人路径规划模型(SW-RRT-IAPF 模型)。 试验结果表明:SW-RRT-IAPF 模型路径规划成功率最高为 97. 13%,路径平滑度最高为 93. 61%,路径平均规划时间最短为 0. 66s。 在矿区复杂环境中相比传统方法缩短了约 35%的路径规划时间,同时路径平滑度提升了 22%。 所提模型在白天和夜晚环境中均能优化路径规划效率,有效避开动态障碍,为矿区巡检机器人路径规划提供了新方案。

来源：2025年第9期

《金属矿山》期刊编辑部

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