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对瓦斯分布区域避障的煤矿机器人路径规划方法 被引量:9
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作者 马西良 朱华 《煤炭工程》 北大核心 2016年第7期107-110,共4页
由于煤矿机器人的防爆安全等级尚未到达ia本质安全,为避免引起灾害事故,煤矿机器人在执行环境探测和救援任务时不能进入瓦斯危险区域,因此,煤矿机器人需要躲避瓦斯危险区域。文章提出煤矿机器人对区域分布的瓦斯气体避障的路径规划方法... 由于煤矿机器人的防爆安全等级尚未到达ia本质安全,为避免引起灾害事故,煤矿机器人在执行环境探测和救援任务时不能进入瓦斯危险区域,因此,煤矿机器人需要躲避瓦斯危险区域。文章提出煤矿机器人对区域分布的瓦斯气体避障的路径规划方法,运用MAKLINK方法表征煤矿机器人的作业环境网络图,采用蚁群算法优化的Dijkstra算法得到的煤矿机器人作业路径,分别在仅有瓦斯危险区域分布和同时存在瓦斯危险区域分布及障碍物两种情况下进行路径规划实验研究。结果表明,本文提出的方法在满足安全距离和收敛速度条件下实现了最优路径规划,该方法对煤矿机器人快捷安全作业和提高煤矿机器人智能化具有重要意义。 展开更多
关键词 煤矿机器人 路径规划 瓦斯区域分布 DIJKSTRA算法 蚁群算法
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基于HPSO-GNN的煤矿井下瓦斯分布区域预测研究 被引量:2
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作者 马西良 《煤炭工程》 北大核心 2016年第11期88-91,共4页
为了准确预测瓦斯分布区域,给煤矿机器人提供躲避瓦斯危险区域的依据,提出了HPSO-GNN预测煤矿机器人前方10m的瓦斯分布区域的方法。结果表明,HPSO-GNN预测的平均相对误差减少到4.83%,在总体预测精度上比GNN预测方法提高了57.48%,瓦斯分... 为了准确预测瓦斯分布区域,给煤矿机器人提供躲避瓦斯危险区域的依据,提出了HPSO-GNN预测煤矿机器人前方10m的瓦斯分布区域的方法。结果表明,HPSO-GNN预测的平均相对误差减少到4.83%,在总体预测精度上比GNN预测方法提高了57.48%,瓦斯分布区域的预测结果与实测值具有较好的一致性。该方法能实现瓦斯浓度分布区域的准确预测,为煤矿机器人躲避瓦斯危险区域的提供必要依据。 展开更多
关键词 灰色神经网络 混合粒子群优化算法 瓦斯分布区域 煤矿机器人
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