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作者：王利民;孙瑞峰;翟国栋;张佳伟;徐弘;赵杰;化一行;
单位：中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院;煤炭资源与安全开采国家重点实验室;
摘要：为提高煤矿足式机器人路径规划算法的运行效率、搜索精度及避障灵活性，提出了一种融合改进A*算法与动态窗口法（DWA）的煤矿足式机器人路径规划方法。首先对A*算法进行改进，通过去冗余节点策略减短规划路径的长度，通过改进邻域搜索方式和代价函数提高路径规划速度，采用分段二阶贝塞尔曲线进行路径平滑。将改进A*算法规划出的路径节点依次作为局部路径规划DWA的局部目标点进行算法融合，筛选邻近的障碍物节点，从而再次缩短路径长度，并通过调整DWA代价函数中的权值比例提升避障性能。针对机器人遇到无法避开的障碍物而陷入“假死”状态的问题，以当前初始点为起点，重新调用融合算法，即重新进行全局路径规划，将得到的新节点代替原有的局部目标点，按照新路径进行后续工作。仿真结果表明：在保证机器人行走安全稳定的基础上，改进A*算法较传统A*算法的计算时间缩短了65%，路径长度缩短了24.1%，路径节点数量减少了27.65%，最终得出的路径更为平滑；融合算法进一步提升了全局路径规划能力，在多障碍物环境下能够绕开新增的动态和静态障碍物；机器人遇到“L”型障碍物进入“假死”状态时，在“假死”位置重新进行全局路径规划，更新行走路径，成功到达了最终目标点。基于融合算法的JetHexa六足机器人路径规划实验结果验证了融合算法的有效性和优越性。
关键词：煤矿足式机器人;路径规划;A~*算法;动态窗口法;复杂环境避障;全局路径规划;局部路径规划
基金资助：煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目（SKLCRSM21KFA12）
