El soporte permanente de las carreteras en minas de carbón profundas ahora depende del brazo de perforación del robot de perforación y anclaje. La planificación de la trayectoria del brazo de perforación utilizando el algoritmo RRT (árbol aleatorio de rápida expansión) convencional es ineficiente y presenta caminos torcidos y ásperos. Para mejorar la precisión de la planificación de la trayectoria, proponemos un algoritmo RRT mejorado. En primer lugar, se estableció el modelo cinemático del brazo de perforación del robot de perforación y anclaje, y se resolvieron los parámetros de solución DH mejorados y la solución positiva de la cinemática del brazo de perforación. Se calculó el espacio de trabajo alcanzable del efector final utilizando el enfoque de Monte Carlo. Además, para abordar el problema de la baja velocidad de ejecución del algoritmo RRT, se introdujo un factor de campo potencial artificial para construir campos de fuerza virtuales en puntos de obstáculos y objetivos y calcular el mapa de campo potencial para todo el espacio de trabajo alcanzable con el fin de mejorar la velocidad de los puntos de muestreo cercanos al punto objetivo. Al mismo tiempo, se utilizaron simultáneamente el enfoque codicioso y el método de ajuste de curvas B de tres veces para eliminar puntos innecesarios y llevar a cabo un procesamiento de trayectoria suave con el fin de mejorar la calidad de la trayectoria del brazo de perforación. Esto se llevó a cabo para resolver el problema de los caminos ásperos generados por el algoritmo RRT. Finalmente, se realizaron 50 experimentos de comparación de muestreo temporal en mapas 2D y 3D. Los resultados experimentales mostraron que el algoritmo RRT mejorado aumentó la velocidad de muestreo promedio en un 20% y redujo la longitud promedio de la trayectoria en un 14% en comparación con el algoritmo RRT, lo que verificó la viabilidad y efectividad de este algoritmo RRT mejorado. El algoritmo RRT mejorado genera caminos más eficientes y suaves, lo que puede mejorar la inteligencia del proceso de soporte al integrar y automatizar la perforación y el anclaje, proporcionando un soporte confiable para la inteligencia en las minas de carbón.