随着我国矿山智能化建设的不断推进，运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域，地形环境复杂且存在较多障碍物，无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具，由于其体型、载重大等特性，在该场景下的路径规划具有较大难度。针对无人矿卡在路径规划时绕行过多导致行驶效率低、路径质量差的问题，提出了一种基于优化蚁群算法的“类三维”路径规划方法，并通过仿真和试验验证了算法的有效性。首先，设计了一种基于激光点云的类三维地图构建方法，对滤波和配准后的有效点云数据进行栅格化处理并计算栅格高度，得到了包含障碍物高度信息的类三维地图。其次，以无人矿卡为研究对象，设计了一种三维碰撞检测方法，可在横向和纵向上分别判断障碍物与车体的冲突关系，并根据矿卡结构特征与道路工况制定了一种绕跨并行通行策略，直接跨越对车辆无威胁的障碍物，可在保证安全性的前提下有效提高矿卡的通行效率。然后，优化蚁群算法的初始信息素分布，提高算法的目标导向性，在改进信息素更新策略中考虑最优最差路径，以提高路径搜索的性能和效率；引入自适应多步长移动方式，并设计了一种引入跨障评价的多目标启发函数，仿真结果发现：优化后的蚁群算法在较少和较多障碍物场景搜索到的路径长度分别缩短了16.53%、16.79%，且路径拐点的减少有效提高了路径质量，使得算法生成的路径更符合实际需求。最后，通过搭建多障碍物场景模拟露天矿非结构化区域开展实车模拟试验，结果表明：搭载优化蚁群算法的无人矿卡试验车能跨越部分障碍物，在较少障碍物场景中的通行效率提升20.53%，在较多障碍物场景中的通行效率提升31.62%，且未与障碍物发生刮蹭。因此，所提出的基于优化蚁群算法的绕跨并行类三维路径规划方法可有效缩短路径长度，提高搜索效率与路径质量，在保证安全性的前提下充分发挥无人矿卡宽体高底盘特性。研究结果为露天矿卡无人驾驶技术开发及应用提供了理论参考。

0. 引言
1. 基于激光点云的类三维地图构建
1.1 激光雷达有效检测范围划分
1.2 数据滤波处理
1.3 点云配准
1.4 类三维地图构建
2. 类三维环境下的蚁群算法优化策略
2.1 三维碰撞检测方法
2.2绕跨并行通行策略
2.3 蚁群算法优化策略
2.3.1 优化初始信息素分布
2.3.2 考虑最优最差路径的信息素更新策略
2.3.3 自适应多步长移动方式
2.3.4 引入跨障评价的多目标启发函数设计
2.4 优化蚁群算法实现流程
3. 类三维路径规划试验及结果分析
3.1 仿真试验
3.2 模拟实车试验
4. 结论

高明宇,鲍久圣,阴妍,等.基于优化蚁群算法的露天矿无人矿卡绕跨并行类三维路径规划[J/OL].煤炭科学技术,1-13[2024-10-08].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2402.TD.20241008.0949.004.html.