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作者：付有震;廖道争;文斌;
单位：三峡大学电气与新能源学院;
摘要：已有的无人矿车路径规划方法存在路线曲率变化范围大且变化频繁的问题，同时规划中较少考虑运输路线的安全性，针对以上问题，对传统的人工势场法进行改进，再将其作为启发式，进一步引导Informed-RRT*算法的随机树生成，提出一种基于改进APF-Informed-RRT*算法的无人矿车路径规划方法。首先对Informed-RRT*中的超椭球随机采样范围添加安全约束；然后引入虚拟目标区域来解决人工势场法的局部最优解问题，利用“黑洞函数”消除目标不可达问题，在此基础上将改进后的人工势场法作为启发式引入Informed-RRT*，并通过递增采样率来减少无效随机树生成；最后采用自适应步长来优化总体路径。仿真结果显示，与APF-RRT*算法和Informed-RRT*算法相比，在保证安全距离的情况下，所规划路线横摆角幅度与曲率变化明显降低。通过真实微缩车辆搭建环境进行矿场运载可行性验证，较APF-Informed-RRT*算法，改进后随机树生成数量减少约47%，规划时间缩短26%，且未出现陷入局部最优的情况，验证了所提方法的有效性。
关键词：无人矿车;;路径规划;;Informed-RRT*;;人工势场;;自适应步长;;超椭球约束;;局部最优解;;虚拟目标区域
基金资助：湖北省自然科学基金联合基金项目（2024AFD409）
