无人装载机之动态规划避障：智能工程机械的核心技术演进
一、动态规划避障技术的背景与意义
无人装载机作为工程机械智能化转型的重要代表，其核心能力是在复杂动态环境中安全、高效、自主地完成作业任务。动态规划避障技术是实现这一目标的关键，它使无人装载机能够实时感知环境变化、预测障碍物运动轨迹、规划最优路径并执行精准避障动作。这一技术的发展和应用，不仅提升了装载机作业的自动化水平，更对提高作业安全性、降低人工成本、适应恶劣工况具有重要意义。在矿山、港口、建筑工地等典型场景中，环境具有高度动态性和不确定性，例如移动的车辆、突然出现的人员、临时堆放的物料等，都对传统预设路径的作业模式构成挑战。动态规划避障技术通过融合先进传感器、智能算法和实时控制技术，使无人装载机具备类似人类的环境感知与决策能力，能够主动适应环境变化，规避潜在风险。
二、环境感知与多传感器融合技术的基础支撑
动态规划避障的实现，首先依赖于高精度、高可靠性的环境感知系统。无人装载机通过多传感器融合技术构建对周围环境的全面认知，为路径规划和避障决策提供数据支撑。激光雷达能够生成高精度的三维点云数据，精确测量距离、构建地形模型、识别静态与动态障碍物，其优势在于测距精度高且不受光照影响，适用于昼夜连续作业。毫米波雷达利用电磁波探测目标的距离、速度与方位，具备较强的穿透能力，可在雨、雪、雾、粉尘等恶劣天气条件下稳定工作，尤其适合检测移动物体。视觉感知系统包括可见光相机与红外相机，提供丰富的纹理、颜色与语义信息，支持目标分类、车道线识别、交通标志读取与行为理解。全球导航卫星系统与惯性导航系统组合提供高精度的定位与姿态信息，确定设备在全局坐标系中的位置、航向角、俯仰角与滚转角，是路径跟踪与地图构建的基础。多传感器融合技术解决了单一传感器的局限性，通过前融合、中融合或后融合策略，整合多源信息，提升感知的完整性与可靠性。融合过程需解决时空同步、坐标系转换与不确定性建模等关键技术问题，确保不同来源的信息在时间与空间上严格对齐。
三、全局与局部路径规划算法的协同优化
路径规划是动态避障的核心环节，通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。全局路径规划基于预先建立的环境地图和任务目标，规划一条从起点到终点的最优路径。常用算法包括A算法、Dijkstra算法等，这些算法考虑地形、坡度、障碍物分布等因素，生成安全且高效的全局路径。改进的A算法通过优化评价函数，使生成的路径点远离障碍物，提高了路径的安全性和可行性。局部路径规划则针对全局路径执行过程中遇到的动态障碍物或未知环境变化，进行实时轨迹调整。动态窗口法等反应式控制算法被广泛应用，它们能够根据当前传感器数据快速生成局部
