摘 要

針對(duì)煤礦井下機(jī)器人的路徑規(guī)劃效率低、靈活性差、轉(zhuǎn)折次數(shù)多等問題，提出了一種基于SSA?IDWA融合算法的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法。首先，基于激光雷達(dá)感知技術(shù)，提出了基于SSA算法的路徑規(guī)劃方法，保障了煤礦井下機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃性能；其次，為了進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)器人在井下復(fù)雜環(huán)境的動(dòng)態(tài)避障性能，在SSA算法的基礎(chǔ)上，融合了基于模糊規(guī)則動(dòng)態(tài)權(quán)重改進(jìn)的DWA算法以完成局部路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的動(dòng)態(tài)、靈活、精確避障。仿真與試驗(yàn)結(jié)果表明，所提SSA?IDWA方法相較于其他路徑規(guī)劃方法，避障能力更強(qiáng)、收斂精度更高、收斂速度更快，為煤礦井下機(jī)器人的路徑規(guī)劃提出新的解決方案。

文章來源：《智能礦山》2026年第1期“專題報(bào)道：機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用”

第一作者：司壘，副教授，博士，主要從事煤礦智能化開采裝備技術(shù)、煤礦機(jī)器人的相關(guān)研究工作。E-mail：lei.si@cumt.edu.cn

作者單位：中國礦業(yè)大學(xué)

引用格式：司壘，劉揚(yáng)，王忠賓，等. 煤礦井下機(jī)器人路徑規(guī)劃方法探討[J]. 智能礦山，2026，7（1）：72-78.

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鉆孔、巡檢、掘進(jìn)、救援等一系列典型的煤礦井下機(jī)器人，自主路徑規(guī)劃是機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)的前提，決定了機(jī)器人的作業(yè)效率、精度及智能化程度?；诖?，筆者構(gòu)建面向煤礦井下機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障算法，實(shí)現(xiàn)了煤礦井下機(jī)器人高效、穩(wěn)定且精確的路徑規(guī)劃。

由于煤礦井下環(huán)境具有特殊性與復(fù)雜性，如空氣中懸浮大量煤塵顆粒、巷道內(nèi)自然光照度極低，巷道表面材質(zhì)單一，導(dǎo)致紋理特征稀疏且存在高重復(fù)性，基于視覺傳感器的建圖方法難以滿足井下導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)地圖精度與魯棒性的要求。相比之下，基于激光雷達(dá)的建圖技術(shù)通過主動(dòng)發(fā)射激光脈沖并接收反射信號(hào)，有效規(guī)避井下環(huán)境光照與紋理特征影響。通過多線激光雷達(dá)的垂直掃描特性，實(shí)現(xiàn)巷道斷面分層建模，使用雷達(dá)水平掃描數(shù)據(jù)完成巷道軸向連續(xù)拼接，生成完整覆蓋井下巷道網(wǎng)絡(luò)的高精度三維空間模型，再結(jié)合SSA-IDWA融合路徑規(guī)劃算法，使機(jī)器人可根據(jù)井下實(shí)際情況規(guī)劃出最優(yōu)行走路徑。

現(xiàn)有路徑規(guī)劃方法存在的問題

根據(jù)原理不同，路徑規(guī)劃方法可分為傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法與智能路徑規(guī)劃方法。

（1）傳統(tǒng)路徑規(guī)劃主要包括A*算法、動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）、迪杰斯特拉算法（Dijkstra）、人工勢(shì)場法（APF）、快速隨機(jī)搜索樹法（RRT）等，存在計(jì)算速度較慢、規(guī)劃路徑方式單一等問題。

（2）智能路徑規(guī)劃是系列近似優(yōu)化算法，與傳統(tǒng)算法相比，在處理復(fù)雜優(yōu)化問題具有更大優(yōu)勢(shì)，但在解決路徑規(guī)劃問題時(shí)，存在容易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢、收斂精度差的問題，導(dǎo)致路徑規(guī)劃算法在井下實(shí)際應(yīng)用效果不理想。

井下機(jī)器人自主路徑規(guī)劃方法

（1）SSA算法基本理論

麻雀搜索（SSA）算法是一種群智能優(yōu)化算法，具有優(yōu)化速度快，精度高等優(yōu)點(diǎn)。該算法通過群體協(xié)作實(shí)現(xiàn)高效全局優(yōu)化，適用于路徑規(guī)劃問題。SSA更新策略可能會(huì)使得種群中的個(gè)體聚集在某個(gè)局部區(qū)域，難以跳出該區(qū)域去探索更優(yōu)全局解，因此需融合局部優(yōu)化算法。

（2）改進(jìn)的DWA算法

動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）是一種基于速度空間采樣的局部路徑規(guī)劃方法，通過在機(jī)器人當(dāng)前可達(dá)速度范圍內(nèi)建立動(dòng)態(tài)搜索窗口，實(shí)時(shí)評(píng)估所有可能的運(yùn)動(dòng)路徑，最終選擇最優(yōu)路徑。該算法計(jì)算效率高、硬件需求低、參數(shù)簡單，可應(yīng)用于井下機(jī)器人的局部路徑規(guī)劃。

在面對(duì)井下未知多變的環(huán)境時(shí)（工作人員、井下車輛、機(jī)械設(shè)備、電器設(shè)備等），DWA恒定不變的權(quán)重參數(shù)難以生成較優(yōu)路徑，容易導(dǎo)致與障礙物碰撞以及易陷入局部最優(yōu)值問題，規(guī)劃路徑不能滿足煤礦井下機(jī)器人的安全性和平滑性需求。DWA中權(quán)重的選取對(duì)于完成路徑規(guī)劃至關(guān)重要，因此，提出一種路徑跟蹤評(píng)價(jià)函數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重比例，使DWA算法規(guī)劃的路徑更好地貼合全局路徑。

（3）融合算法框架

SSA算法在靜態(tài)環(huán)境下可以規(guī)劃出全局最優(yōu)路徑，但在面對(duì)井下動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，無法快速調(diào)整最優(yōu)路徑。改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口法（IDWA）在面對(duì)井下動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，能及時(shí)規(guī)劃局部路徑，避免碰撞事故的發(fā)生。因此，筆者將SSA和IDWA算法融合為SSA-IDWA算法。SSA-IDWA算法路徑規(guī)劃時(shí)，首先從全局路徑中提取子節(jié)點(diǎn)，然后，IDWA算法根據(jù)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃，直至目標(biāo)點(diǎn)，SSA-IDWA融合算法框架整體框架如圖1所示。

圖1 SSA-IDWA融合算法整體框架

井下機(jī)器人SSA-IDWA算法的路徑規(guī)劃

為驗(yàn)證SSA-IDWA算法的路徑規(guī)劃性能，在不同模擬巷道環(huán)境下分別用蟻群優(yōu)化算法（ACO算法）、隱式Q學(xué)習(xí)算法（IQLA）算法、SSA算法以及SSA-IDWA融合算法做對(duì)比仿真分析。

（1）轉(zhuǎn)向巷道

在模擬井下轉(zhuǎn)向巷道地圖中，設(shè)置三角形為起點(diǎn)，圓形為終點(diǎn)，并隨機(jī)設(shè)置3個(gè)動(dòng)態(tài)障礙物和隨機(jī)的靜態(tài)障礙物來測(cè)試。模擬井下轉(zhuǎn)向巷道地圖不同算法結(jié)果如圖2所示。由圖2a可知，ACO算法雖然可以規(guī)劃出1條路徑，但遇到靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物都不能有效避障，算法避障路徑規(guī)劃失敗，而且ACO算法路徑較長、轉(zhuǎn)角個(gè)數(shù)較多，不利于機(jī)器人的行走；由圖2b可知，IQLA算法可以避開靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物，但I(xiàn)QLA存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)，且路徑平滑度低，不利于機(jī)器人行走；由圖2c可知，SSA算法和SSA-IDWA算法都能規(guī)劃出1條無碰撞路徑。機(jī)器人在井下遇到側(cè)向動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，SSA算法在障礙物前方通過可能導(dǎo)致機(jī)器人與障礙物碰撞，發(fā)生事故，而SSA-IDWA算法在障礙物后方通過，避免了機(jī)器人與障礙物碰撞，保證了機(jī)器人的安全性，并且更好地貼合全局路徑。在遇到對(duì)向障礙物時(shí)SSA算法和SSA-IDWA算法都可以避開障礙物，但SSA算法偏離了全局路徑，而SSA-IDWA算法更好地貼合全局路徑，保證了機(jī)器人行走距離更短。

圖2 轉(zhuǎn)向巷道不同算法對(duì)比結(jié)果

（2）連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道

在模擬井下連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道地圖中，設(shè)置三角形為起點(diǎn)，圓形為終點(diǎn)，并隨機(jī)設(shè)置3個(gè)動(dòng)態(tài)障礙物和隨機(jī)的靜態(tài)障礙物來測(cè)試。模擬井下連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道地圖不同算法對(duì)比如圖3所示。圖3a可知，ACO算法雖然可以在連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道地圖中規(guī)劃出1條路徑，但遇到靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物都不能進(jìn)行避障，算法避障路徑規(guī)劃失敗，而且ACO算法規(guī)劃的路徑較長、轉(zhuǎn)角個(gè)數(shù)較多，不利于機(jī)器人的行走；圖3b可知，IQLA算法可以在連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道地圖中避開靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物，但I(xiàn)QLA算法存在多個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，導(dǎo)致路徑不平滑；圖3c可知，SSA算法和SSA-IDWA算法都能規(guī)劃出1條無碰撞路徑，機(jī)器人在井下遇到對(duì)向動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，SSA算法靠近動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)才進(jìn)行避障，可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人與障礙物碰撞，發(fā)生事故，而SSA-IDWA算法遇到動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)提前進(jìn)行避障，避免機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞，保證了機(jī)器人的安全性；機(jī)器人在井下遇到側(cè)向動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，SSA算法在障礙物前方通過，可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器人與障礙物碰撞，發(fā)生事故，而SSA-IDWA算法在障礙物后方通過，避免了機(jī)器人與障礙物碰撞，保證了機(jī)器人的安全性；機(jī)器人在井下遇到同向動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，SSA算法不能自適應(yīng)地調(diào)整權(quán)重，只能跟隨動(dòng)態(tài)障礙物緩慢移動(dòng)，不能跳出，陷入局部最優(yōu)，而SSA-IDWA算法可以自適應(yīng)地調(diào)整權(quán)重，越過障礙物回到全局路徑。

圖3 連續(xù)轉(zhuǎn)向巷道不同算法對(duì)比

試驗(yàn)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證煤礦井下機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的應(yīng)用效果，搭建了煤礦井下機(jī)器人試驗(yàn)平臺(tái)，并開展了多種場景的測(cè)試試驗(yàn)。模擬巷道及試驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示，機(jī)器人參數(shù)見表1。

圖4 模擬巷道及試驗(yàn)平臺(tái)

4.1 靜態(tài)障礙物環(huán)境下路徑規(guī)劃

在模擬巷道中，選取一段L形巷道作為路徑規(guī)劃試驗(yàn)場地，并在其中放置水桶、雜物箱、標(biāo)定板、椅子等物品模擬井下靜態(tài)障礙物，試驗(yàn)場景如圖5a所示。為了測(cè)試路徑規(guī)劃算法在實(shí)際環(huán)境下的規(guī)劃效果，設(shè)計(jì)3個(gè)障礙物的擺放位置，其中，障礙物2和4擺放位置靠近巷道左側(cè)墻壁，障礙物3擺放位置靠近巷道右側(cè)墻壁。將目標(biāo)點(diǎn)設(shè)置在障礙物3的前方，理想情況下路徑規(guī)劃算法從中間位置規(guī)劃1條無碰撞路徑。利用激光雷達(dá)掃描信息井下巷道信息，獲得點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并采用Octomap Server功能包將掃描的地圖信息保存至PC端，最終保存的L形巷道地圖如圖5b所示。

圖5 靜態(tài)障礙物場景

表1 履帶機(jī)器人主要參數(shù)

在地圖中設(shè)定好起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，分別使用SSA和SSA-IDWA算法在該環(huán)境下進(jìn)行路徑規(guī)劃試驗(yàn)，L形巷道路徑規(guī)劃對(duì)比結(jié)果如圖6所示。SSA-IDWA路徑更為平滑，拐點(diǎn)更少，可以更好避開靜態(tài)障礙物。2種算法都沒有規(guī)劃機(jī)器人無法通過的路徑，與仿真結(jié)果一致。L形巷道路徑規(guī)劃試驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)見表2，相比于傳統(tǒng)SSA算法，SSA-IDWA路徑長度減少了10%，算法運(yùn)行效率提升了15%，轉(zhuǎn)折次數(shù)更少，筆者提出的融合路徑規(guī)劃方案優(yōu)于傳統(tǒng)SSA算法。

圖6 L形巷道路徑規(guī)劃對(duì)比

表2 L形巷道路徑規(guī)劃試驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)

4.2靜態(tài)-動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下路徑規(guī)劃

煤礦井下環(huán)境中經(jīng)常出現(xiàn)動(dòng)態(tài)障礙物以及靜態(tài)障礙物，利用行人充當(dāng)動(dòng)態(tài)障礙物，并且在前半段路程設(shè)計(jì)行人相向行走、側(cè)向行走和同向行走3種動(dòng)態(tài)障礙物移動(dòng)試驗(yàn)場景，后半段路程設(shè)計(jì)了相同的靜態(tài)障礙物，驗(yàn)證SSA-IDWA和SSA算法對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的避障效果和規(guī)劃效果。將避讓行人過程的某一時(shí)刻的動(dòng)態(tài)障礙物信息保存到全局地圖中。

（1）相向行走

相向行人行走試驗(yàn)場景如圖7所示，障礙物1在靠近拐角處，障礙物2和障礙物4靠近巷道墻壁，障礙物3與巷道墻壁之間保留機(jī)器人可以通行的距離。在井下環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)時(shí)，煤礦井下機(jī)器人速度通常為0.3～0.4m/s，因此本節(jié)試驗(yàn)中行人緩慢行走。

圖7 相向行人行走試驗(yàn)場景

相向行人場景SSA-IDWA算法路徑規(guī)劃過程如圖8所示，圖8a為機(jī)器人起始狀態(tài)，圖8b為SSA-IDWA算法開始規(guī)劃的路徑，圖8c為遭遇行人障礙物時(shí)避讓行人的狀態(tài)，圖8d展示出機(jī)器人遭遇障礙物時(shí)SSA-IDWA算法規(guī)劃路徑結(jié)果，圖8e為SSA-IDWA算法最終路徑規(guī)劃結(jié)果。圖8表明 SSA-IDWA算法成功避開動(dòng)態(tài)障礙物，規(guī)劃的路徑比較平緩，機(jī)器人行走穩(wěn)定，并且規(guī)劃出的最終路徑相對(duì)平滑。

圖8 相向行人場景SSA-IDWA算法路徑規(guī)劃過程

相向行人場景SSA算法規(guī)劃路徑過程如圖9所示，圖9b、圖9d和圖9e表明SSA算法成功避開動(dòng)態(tài)障礙物，但在避讓行人時(shí)，SSA算法相比于SSA-IDWA算法，規(guī)劃的路徑較為陡峭，使機(jī)器人行走時(shí)發(fā)生較大轉(zhuǎn)向，因SSA算法不能自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，導(dǎo)致在靠近障礙物距離較近時(shí)開始避障，與仿真結(jié)果現(xiàn)象一致，并且最終規(guī)劃路徑具有局部抖動(dòng)現(xiàn)象。

圖9 相向行人場景SSA算法規(guī)劃路徑過程

表3 相向行人場景兩種路徑規(guī)劃算法試驗(yàn)數(shù)據(jù)

相向行人場景2種路徑規(guī)劃算法試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3，相比于傳統(tǒng)SSA算法，SSA-IDWA算法路徑長度減少7％，運(yùn)行時(shí)間降低6％。

圖10 側(cè)向行人場景SSA-IDWA算法路徑規(guī)劃過程

（2）側(cè)向行人避障

針對(duì)側(cè)向行人通行情況，動(dòng)態(tài)障礙物從巷道右側(cè)出發(fā)向左行走，在遭遇機(jī)器人時(shí)以緩慢速度行走，側(cè)向行人場景SSA-IDWA算法路徑規(guī)劃過程如圖10所示。SSA-IDWA算法在避讓側(cè)向行人過程時(shí)，通過自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，從行人后方繞行，使得機(jī)器人一直避讓行人，避免陷入局部最優(yōu)。

側(cè)向行人場景SSA算法規(guī)劃路徑過程如圖11所示，SSA算法可以避開動(dòng)態(tài)障礙物，但在避讓行人時(shí)，該算法不能自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，因此規(guī)劃的路徑從行人前方繞行，使機(jī)器人處于一直避讓狀態(tài)，導(dǎo)致在靠近巷道墻壁距離比較近時(shí)才避讓成功，與仿真結(jié)果現(xiàn)象一致。因此SSA算法在面對(duì)側(cè)向行人規(guī)劃的路徑，容易導(dǎo)致機(jī)器人發(fā)生事故。

圖11 側(cè)向行人場景SSA算法規(guī)劃路徑過程

側(cè)向行人場景2種路徑規(guī)劃算法的試驗(yàn)結(jié)果見表4，相比于傳統(tǒng)SSA算法，SSA-IDWA算法的路徑長度減少9％，運(yùn)行時(shí)間降低10％。

表4 側(cè)向行人場景兩種路徑規(guī)劃算法試驗(yàn)數(shù)據(jù)

結(jié) 語

針對(duì)煤礦井下機(jī)器人路徑規(guī)劃問題，提出一種SSA-IDWA算法融合的路徑規(guī)劃方法。傳統(tǒng)SSA算法存在的優(yōu)化精度低、權(quán)重比例固定、易陷入局部最優(yōu)的問題，引入局部規(guī)劃方法DWA，并在其基礎(chǔ)上，利用路徑跟蹤評(píng)價(jià)函數(shù)和結(jié)合模糊規(guī)則的改進(jìn)DWA算法，提高了DWA算法的避障能力。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明，SSA-IDWA融合算法相比于ACO、IQLA、SSA的避障能力更強(qiáng)、收斂精度更高且收斂速度更快。在進(jìn)一步研究中，筆者將探討機(jī)器人在不同煤礦井下場景（如掘進(jìn)工作面、應(yīng)急救援通道等）的適應(yīng)性，以及路徑規(guī)劃算法與機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)集成的可能性。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊(duì)/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對(duì)話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報(bào)道等。

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