煤矿救援机器人在非结构化井下巷道环境中进行搜救任务，传统的路径规划算法用于搜索空间较大或者复杂度较高的非结构化环境时，可能会面临效率低、非最优路径和平滑度较差等问题；此外，巷道存在复杂的交叉口等环境特征，机器人在该区域容易偏离预设路线或与路口壁面发生剐蹭。为了克服这些问题并提高机器人的导航精度，提出了针对轮式煤矿救援机器人路径规划算法改进方案：①改进启发式全局路径规划A*算法，通过分层邻域搜索与剪枝的方法改进邻域搜索方式，优化代价函数以更好地平衡实际代价和启发式代价的影响，更准确地评估每个节点的代价，使其适应实际情况且缩减了计算量，并利用B样条方法对路径进行平滑处理；②利用随机样本一致算法（RANSAC）构建煤矿巷道壁面的几何模型，以便提取交叉路口特征点坐标纳入规划系统，利用B样条曲线基函数的局部支撑性优化路径，当后续添加路径优化点时，仅影响相应区间的曲线形状，对路径的其余部分不产生影响；③根据构建的环境几何模型和提取的特征点建立综合局部势场，引入调整系数优化势场分布，并使用粒子群算法（PSO）优化的PID算法实现运动控制，增强机器人针对巷道交叉口等复杂环境通行的适应能力。通过仿真分析和试验验证了算法原理与应用的可行性，结果表明该方法可以实现在复杂交叉环境中路径规划、自主行驶等功能。

王宏伟，女，1977年7月生，黑龙江勃利人，中共党员，教授，博士生导师。现任太原理工大学国内交流合作办公室(校友工作办公室)主任、山西省煤矿智能装备工程研究中心主任，智能采矿装备技术全国重点实验室副主任，新疆智能装备研究院常务副院长、山西省科协第九届委员会常务委员，中国能源学会专家委员会副主任，山西省专家学者协会副秘书长，中国煤炭工业协会煤炭工业技术委员会委员，山西省煤炭学会千人智库高级专家，《工矿自动化》杂志第五届编委委员。