煤矿救援蛇形机器人环境建模：模糊神经网络融合算法

"煤矿救援蛇形机器人环境建模方法研究" 本文深入探讨了煤矿救援蛇形机器人在环境建模中的关键技术，特别是在复杂且危险的井下环境中的应用。煤矿救援机器人的研究对于提高煤矿事故救援效率和保障人员安全具有重大意义。文章分析了当前救援机器人的环境建模技术现状，并提出了一种创新的解决方案——基于变结构模糊神经网络的多传感器数据融合算法。 在煤矿事故中，救援蛇形机器人需在恶劣环境下进行环境识别和建模，以确定最佳救援路径。该算法利用超声波传感器、红外测距传感器和激光雷达传感器等多元传感器组合，获取井下环境中的障碍物距离、位置以及环境类型等关键信息。这些传感器的数据融合是通过模糊神经网络来实现的，其核心是模糊规则的自动调整和优化。 模糊神经网络在这里起到了关键作用，它能够处理非线性和不确定性问题，适应井下环境的复杂性。改进的BP算法用于训练网络，通过调整网络权重，选择最优的模糊规则，使网络结构能自动适应变化的环境条件。具体来说，根据机器人接近障碍物时的八种典型环境特征，模糊神经网络可以识别出障碍物的形状，从而构建出环境模型。 通过实验数据的仿真，该算法显示出了强大的环境适应性和准确性，能够自动生成适应不同环境的模糊隶属函数，并优选模糊规则。这表明，这种算法对于煤矿救援蛇形机器人的环境识别和建模提供了切实可行的方法，适用于处理复杂的非线性系统问题。 关键词：煤矿救援蛇形机器人；多传感器数据融合；环境建模；模糊神经网络 文章分类号：TP242；文献标志码：A 总体来说，该研究为煤矿救援机器人的环境感知能力提升提供了新的理论和技术支持，有助于推动救援机器人的智能化发展，进一步提高井下救援的效率和安全性。