矿用无轨胶轮梭车长期运行于井下工作面附近巷道内未修整的非结构化地面,狭小的巷道通过空间,梭车重载、大几何尺寸的特点, 以及在巷道群内频繁地直角转弯、避障等工况使无人驾驶梭车轨迹规划面临严峻的挑战。针对这一问题,开展基于D-Hybrid A∗和S-TEB算法的矿用梭车轨迹规划研究。首先,推导了其运动学方程,建立了运动学模型;其次,针对传统HybridA∗算法搜索节点多与存在曲率大的路径等问题,采用动态扩展步长、动态使用RS曲线的策略,提出障碍物密度的计算方法并将其引入惩罚函数中,用B样条的方法对路径平滑,将改进前后算法在双巷掘进场景下进行仿真实验,结果发现,改进后的D-Hybrid A∗算法规划时间减少了51.02%,节点扩展数量减少了41.3%,转向次数减少了36.36%,效率大幅提升, 生成的路径更加平滑;最后,针对传统TEB算法易陷局部最优并产生轨迹震荡的问题,对障碍物进行重构,对比改进前后算法的局部轨迹规划仿真结果可知:S-TEB算法可实现安全避障与停障功能,在多种场景下可规划出安全的行驶轨迹,改进后的S-TEB算法平均效率提升22.89%,平均安全性能提高为原来的2.3倍,能够满足矿用梭车的无人驾驶要求。