煤矸分拣机器人工作时主要通过安装有末端执行器的机械臂将煤矸流中的矸石拣出，煤矸流随带式输送机移动，待分拣煤矸石周围物体对分拣过程有一定阻挡作用；现有机械臂轨迹规划算法大多以末端执行器快速接近目标矸石或安全抵达目标矸石上方为目标，未能兼顾机械臂在动态环境中运行的安全性和分拣效率；使用机械臂对煤矸石这类移动中的大质量物体进行分拣时，还需考虑同步抓取以降低末端执行器与目标间速度差导致的冲击载荷。为保证煤矸分拣机器人工作的安全性、提升分拣效率并避免冲击载荷损伤末端执行器，以具有三自由度笛卡尔坐标机械臂的煤矸分拣机器人为研究对象，提出一种基于改进改进RRT*的煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法。首先，根据视觉识别系统获取的煤矸序列以分拣收益函数为指标将待分拣矸石任务分配至指定机械臂，结合末端执行器尺寸对障碍物进行适当膨化处理，将时间窗内其余煤与矸石建立为障碍环境，建立末端执行器与动态矸石间的同步跟踪约束关系；然后，使用人工势场法（Artificial potential fields）对RRT*算法路径扩展过程中新节点的生长方向进行引导，提升扩展的方向性，并针对人工势场法易陷入局部最优的问题提出一种环境敏感型目标偏置策略（Environment-sensitive target bias strategy），根据新节点所处位置的势场情况实时调整目标偏置概率阈值，提升路径局部特性，使用改进后的RRT*（AE-RRT*）对障碍环境中由起点前往目标矸石的避障路径进行求解并使用贪心算法对路径冗余节点进行剪枝处理；最后，考虑同步约束与机械臂各关节速度、加速度约束，使用三阶B样条曲线进行跟踪动态煤矸石轨迹规划。实验结果表明，本文提出的AE-RRT*相较于现有煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法，路径长度分别减少18.97%、3.09%，相较于传统RRT*算法路径长度平均减少5.92%、路径规划时间平均降低67.66%；本文提出的煤矸分拣机器人避障轨迹规划方法相对现有方法，在保证分拣效率的同时使机械臂末端抓取时刻位置与速度精度平均提升33.87%和51.88%，分拣动态煤矸石过程中顺利避开了移动障碍物且自身运行平稳。

1.问题描述
1.1煤矸石自动分拣机器人工作过程描述
1.2机械臂同步分拣动态煤矸石问题模型构建
1.3末端执行器与障碍物的位置关系描述
1.4同步分拣动态煤矸石避障轨迹规划原理
2基于改进RRT*的路径规划算法
2.1 RRT*算法基本原理
2.2 改进RRT*算法
2.2.1人工势场法改进RRT*
2.2.2环境敏感型目标偏置策略
2.3基于B-spline曲线的同步分拣轨迹规划
3实验
3.1仿真实验
3.2平台实验
4结论

曹现刚,藏家松,吴旭东,等.基于AE-RRT*的煤矸分拣机器人避障拣轨迹规划方法[J/OL].煤炭学报,1-12[2024-12-27].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2024.1195.