梯度-坐标轮换法提升煤矿搜救机器人全球路径规划效率

本文主要探讨了煤矿搜救机器人在执行任务时面临的路径规划挑战，特别是如何在复杂的地下环境中找到一条既避开障碍物又实现全局最优的路径。针对这个问题，作者提出了基于梯度-坐标轮换法的煤矿搜救机器人最优路径规划算法。该算法的核心思路是通过分步骤进行：首先，机器人依据梯度-坐标轮换法移动，这种方法允许它沿着最陡峭的方向前进，逐步接近目标区域，同时对当前路径进行动态调整。 在路径规划过程中，算法首先执行全局搜索，利用梯度方向来确定机器人的移动方向，这有助于减少对障碍区间的直接碰撞。然后，通过局部路径优化，机器人会根据已经走过的一部分路径进行微调，以适应不断变化的环境条件。在每一步优化后，都会对新规划的局部最优路径进行可行性分析，确保其不仅避免了障碍，而且不会陷入死胡同或形成循环。 通过这个迭代过程，算法能够在保证机器人安全的同时，逐步逼近全局最优解，直到找到一条从起点到目标点没有障碍区间的完整路径。这样，不仅提高了路径规划的效率，也确保了规划路径的合理性，使得机器人能在复杂的煤矿环境中有效地进行搜救工作。 本文的关键词包括煤矿搜救机器人、最优路径规划、梯度-坐标轮换法、全局最优路径和局部路径优化，这些关键词揭示了论文的核心技术和方法。整个算法的设计与实施对于提升煤矿搜救任务的成功率和安全性具有重要意义，对于工业自动化和矿山机器人技术领域的发展具有积极的推动作用。通过仿真结果，作者证实了该算法的有效性，为未来类似领域的研究提供了有价值的参考。