煤矿救灾机器人双层路径规划

"复杂环境下煤矿救灾机器人路径规划技术的研究与应用" 在矿井灾害救援中，救灾机器人的路径规划是一项至关重要的任务。由于矿井环境的复杂性，尤其是在灾后的条件下，传统的人力救援面临着巨大风险和效率挑战。随着科技的进步，特别是机器人技术的发展，救灾机器人成为提高救援速度和降低人员伤亡的有效手段。 本研究提出的是一种双层路径规划机制，旨在解决矿井灾后复杂环境下的路径规划问题。首先，通过改进遗传算法实现全局路径规划。遗传算法作为一种优化方法，常用于静态环境的路径规划，但在处理动态环境时可能遇到困难。为解决这一问题，该研究对遗传算法进行了改进，以适应环境变化。 改进后的遗传算法作为机器人初始路径的生成器，为机器人提供了一个全局的、初步的导航路线。然而，在实际移动过程中，机器人可能会遇到未预见的障碍物。为应对这种情况，论文采用了人工势场法进行动态避障。人工势场法利用势场的概念，使机器人能够根据目标点和障碍物的相对位置自动调整方向，以避开障碍并趋向目标。这种方法简单而有效，但当障碍物直接遮挡局部目标点时，机器人可能无法正确导航。 为解决这个问题，研究中提出了“更换局部目标点”的策略。当局部目标点被障碍物覆盖时，算法将动态地选择新的局部目标点，确保机器人仍能朝着最终目标前进。这一创新策略增强了机器人在动态环境中的适应性和鲁棒性。 在MATLAB平台上进行的仿真实验验证了该双层路径规划机制的有效性。实验结果表明，结合改进遗传算法和人工势场法以及更换局部目标点的思想，能够在复杂环境下为煤矿救灾机器人提供可靠的路径规划，从而提高了其在矿井救援任务中的性能。 这项工作为矿井灾害救援提供了新的技术思路，通过结合不同算法的优势，实现了在动态且不确定环境中的高效路径规划。未来的研究可以进一步探索如何优化这些算法，以应对更加复杂和多样化的矿井灾害情况，提升救援效率和安全性。