煤矿救援机器人地图构建与路径规划关键技术

"这篇硕士学位论文主要探讨了煤矿救援机器人的地图构建与路径规划技术，针对我国煤矿安全问题，强调了救援机器人的自主性在矿难救援中的关键作用。论文作者为程新景，导师为朱华教授，研究方向为救援技术与装备，属于机械设计及理论领域。" 在煤矿救援机器人领域，地图构建与路径规划是核心组成部分。地图构建是指通过传感器数据，如激光雷达或摄像头，实时构建和更新矿井环境的三维模型，以便机器人能准确理解周围环境。这一过程涉及到SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）技术，使机器人能够在未知环境中定位自身并构建地图。SLAM技术结合概率算法，如蒙特卡洛定位和卡尔曼滤波，确保在复杂、动态且可能存在视线遮挡的矿井环境下，机器人的定位和建图精度。 路径规划则关乎如何设计出一条安全、高效的路径，使救援机器人能从起点到达目的地。常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法和RRT（ Rapidly-exploring Random Trees，快速探索随机树）算法等。在煤矿环境中，路径规划需考虑诸多因素，如巷道的狭窄程度、瓦斯浓度、坍塌风险等，确保机器人能在恶劣条件下找到可行的救援路径。 论文可能还深入研究了特定的煤矿环境特征，如矿井的几何形状、光照条件、通信限制以及可能遇到的障碍物类型。这些因素都会影响机器人的感知和决策过程，因此需要定制化的解决方案。此外，救援机器人通常还需要具备一定的自主决策能力，比如在突发情况下的应急响应策略，以适应不断变化的救援场景。 朱华教授的指导下，程新景可能还研究了救援机器人的硬件设计，包括传感器融合、动力系统和执行机构的选择，以及如何提高机器人的稳定性和耐久性。论文可能还包括了实际测试和实验验证部分，以证明提出的地图构建和路径规划方法在模拟和真实矿井环境中的有效性和可靠性。 这篇学位论文对于提升我国煤矿救援效率，减少矿难损失，保障矿工生命安全具有重大意义。它不仅推动了救援机器人的技术创新，也为未来智能救援系统的开发提供了理论基础和技术参考。