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融合RW-RRT与IAFT的矿区巡检机器人路径规划模型
1
作者
王晓燕
董金明
刘上
《金属矿山》
2025年第9期184-191,共8页
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-exploring Random Tree,RRT)与人工势场法(Artificial Potential Field,APF)的路径规划思路。以快速随机树算法(RRT...
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-exploring Random Tree,RRT)与人工势场法(Artificial Potential Field,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(Random Walk,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0.66 s。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。
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关键词
矿区巡检机器人
路径规划
避障
RRT
APF
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职称材料
题名
融合RW-RRT与IAFT的矿区巡检机器人路径规划模型
1
作者
王晓燕
董金明
刘上
机构
鹤壁能源化工职业学院电子信息工程系
出处
《金属矿山》
2025年第9期184-191,共8页
基金
国家自然科学基金项目(编号:71801195)。
文摘
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-exploring Random Tree,RRT)与人工势场法(Artificial Potential Field,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(Random Walk,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0.66 s。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。
关键词
矿区巡检机器人
路径规划
避障
RRT
APF
Keywords
minspection robot in mining area
path planning
obstacle avoidance
RRT
APF
分类号
TD67 [矿业工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合RW-RRT与IAFT的矿区巡检机器人路径规划模型
王晓燕
董金明
刘上
《金属矿山》
2025
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