基于改进RRT算法的煤矿锚杆支护钻臂智能路径规划OA

【目的】在煤矿智能化开采背景下,实现井下锚杆支护作业自动化已成为提升巷道掘进效率与作业安全性的核心需求,然而在复杂井下环境中钻臂路径规划存在自动化程度低、钻臂姿态调整繁琐、作业稳定性不足且钻孔精度不达标的问题。【方法】针对上述问题,提出一种改进RRT(rapidly exploring random tree)算法的煤矿锚杆支护钻臂智能路径规划方法。首先,采用目标偏向引导策略缩小采样范围,建立基于碰撞检测的更新列表以实现步长的高效自适应调整,并提出一种自适应方向权重更新策略,完成采样方向的灵活调控。通过建立钻臂关节约束模型,实现非传统多自由度机械臂逆运动学高效求解,并将约束条件嵌入采样环节完成采样点的实时约束与动态修正。最后,通过冗余节点裁剪和路径平滑策略优化路径质量,结合关节约束模型求解得到全局最优路径规划方案,确保钻机始终垂直于巷道顶板作业,从而兼顾钻孔精度与作业效率的提升。【结果和结论】相较于RRT及其改进算法,本文算法在3D避障规划中搜索时间为0.18 s、最终路径长度为338.04 mm、成功率为100%,均为最优;引入关节约束后使钻臂在路径规划长度上减少19.71%,搜索时间缩短48.89%;钻臂规划实验中其相较RSA-RRT路径长度缩短45.19%、耗时降低15.54%;物理实验验证钻臂末端位置偏差在1.1~2.9 cm、钻孔角度误差在1.9°~3.9°,实现了稳定可靠的钻孔精度,具备更优异的综合性能与工程应用价值。