DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2025.03.001
基金项目：江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（22KJB460020）
作 者：陈 亚 1 ，韩之恒 1，2 ，梁 栋 2 ，丁 力 2 ，马 瑞 2 ，韩锦锦 2
（1. 常州太行星光电气技术有限公司，江苏 常州 213001；2. 江苏理工学院机械工程学院，江苏 常州 213001）
摘 要：【目的】开发一种高效且鲁棒性强的井下无人车路径规划方法，以应对路径狭窄、障碍物多且分布杂乱的井下环境。【方法】文章提出一种融合改进A*算法和动态窗口法的路径规划算法。首先，从改进评价函数、优化搜索方向、删除冗余节点三个方面对传统的A*算法进行改进。其次，建立无人车的全向运动学模型，将改进A*算法的关键节点作为局部目标点，对动态窗口法的评价函数进行改进，并在此基础上实现了改进A*算法和动态窗口法的融合。最后，通过仿真算例对比验证了该融合算法的有效性。【结果】1）在20*20栅格图下，改进A*算法的路径总长度比传统A*算法减少了1.03%，遍历栅格数减少了25%，总弯折角度减少了45.44%；在30*30栅格图下，改进A*算法路径总长度减少了1.62%，遍历栅格数减少了39.02%，总弯折角度减少了90.40%。2）在无未知障碍物、一个静态未知障碍物、两个静态未知障碍物、两个静态未知障碍物加一个移动障碍物四种工况下，无人车均通过融合算法成功抵达目标点。【结论】融合算法可以快速有效地避开各种障碍物，生成的路径平滑流畅，显著提升了路径规划的性能。后续研究可以根据实际障碍物分布情况调整融合算法各项权值的比重，提高算法对不同环境的适应能力。
关键词：井下无人车；路径规划；改进A*算法；动态窗口算法
引文信息：[1]陈亚，韩之恒，梁栋，等.井下无人车路径规划研究[J].南方农机，2025，56(3)：1-6+18.
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