基于改进A∗ 算法的地下自动驾驶铲运机路径规划

为解决自动驾驶铲运机路径规划的安全和效率问题,提出一种基于改进A? 算法的地下自动驾驶铲运机路径规划方法。该方法通过将A? 节点扩展限制在巷道骨架范围内,使得规划路径分布于巷道中央区域,并采用矿山的真实地图数据进行了对比试验和路径跟踪应用。结果表明,使用曼哈顿距离作为算法的启发函数表现最优,且相较于传统A? 算法,改进A?算法的规划路径更接近巷道中央、平均耗时减少约76.0％,在安全性和规划速度方面具有优越性.现场应用中,自动驾驶铲运机的平均跟踪偏差为0.26 m,能够根据规划路径安全抵达终点.研究结果可为地下矿无人驾驶系统的建设提供参考。