基于Wd-RRT^*算法的井下自动驾驶矿车泊车路径规划方法

摘要

自动驾驶矿车为井下矿区的安全生产、高效运输提供了有效解决方案，井下矿车在上料区的低速行驶过程可以当作泊车行为，由于井下矿区具有空间狭束和多坡急弯等特征，地面场景的泊车路径规划方法在井下矿区应用时存在实时性不足与碰撞检测精度不高等问题。因此，在传统路径规划算法RRT^*算法的基础上研究了适用于井下矿区场景的Wd-RRT^*算法。基于Wd-RRT^*算法构建了包含结合人工势场的节点生成、引入Reeds-Shepp（RS）曲线的路径生成与平滑、车辆行进扫掠区域生成与碰撞检测3个过程的井下自动泊车路径规划框架。为了更适应井下矿区场景，与传统的矩形框碰撞检测策略不同，将内外轮差与规划出的路径结合生成车辆行进扫掠区域，并基于车辆行进扫掠区域进行车辆碰撞检测，以保证安全和提升效率。研究分别开展了数值仿真试验、1∶1模拟巷道实车试验和井下实际巷道实车试验，共收集180条试验数据。仿真试验结果表明：Wd-RRT^*算法相较于Informed-RRT^*算法，平均规划时长减少了28.67%，平均路径长度缩短了5.76%，平均节点个数减少了3.95%，能够更好地满足井下泊车路径规划的实时性需求。实车试验结果表明：矿车距离跟踪误差不超过40 cm，航向角跟踪误差不超过0.2 rad，距离障碍物最小距离为65.32 cm。Wd-RRT^*算法规划出的路径曲率平滑且可跟踪性良好，同时满足井下泊车安全性要求。

关键词

智能交通 / 井下矿区 / 自动泊车 / 路径规划 / Wd-RRT^*算法

基金资助

国家自然科学基金项目（52072288）; 湖北省重点研发计划项目（2022BAA078）; 武汉市科技计划项目（2023010402040022）资助