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融合图神经网络和注意力机制的矿山无人运输车辆路径规划
1
作者
王桃
王霞
米宏军
《金属矿山》
北大核心
2025年第10期159-165,共7页
针对矿山无人运输车辆在复杂动态环境下路径规划效率低、实时性差、安全性不足等问题,提出了一种融合图神经网络(GNN)和注意力机制的路径规划方法。首先构建了基于道路拓扑的动态图结构,利用GNN对路网特征进行深度提取;其次,设计多头注...
针对矿山无人运输车辆在复杂动态环境下路径规划效率低、实时性差、安全性不足等问题,提出了一种融合图神经网络(GNN)和注意力机制的路径规划方法。首先构建了基于道路拓扑的动态图结构,利用GNN对路网特征进行深度提取;其次,设计多头注意力机制捕获路段间的长程依赖关系,并引入时空注意力模块处理动态环境信息;最后,基于强化学习框架实现路径规划的端到端训练。仿真试验表明:与传统A^(∗)算法相比,所提方法计算耗时减少45.3%,路径长度缩短12.7%;与Transformer方法相比,规划成功率提升19.1%,避障准确率提高14.4%。在实际矿区测试中,该方法能够有效应对复杂地形和动态障碍物,平均规划时间仅需0.3 s,为矿山无人运输车辆的安全高效运行提供了参考。
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关键词
矿山无人运输车辆
路径规划
图神经网络
注意力机制
强化学习
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题名
融合图神经网络和注意力机制的矿山无人运输车辆路径规划
1
作者
王桃
王霞
米宏军
机构
西安建筑科技大学华清学院
陕西华电榆横煤电有限责任公司
出处
《金属矿山》
北大核心
2025年第10期159-165,共7页
基金
陕西省科技厅青年项目(编号:2024JC-YBQN-0607)
陕西省2024年大学生创新创业训练计划项目(编号:S202413679028)
+1 种基金
西安建筑科技大学华清学院2024年度校级课程思政示范项目(编号:J20241106)
西安建筑科技大学华清学院院级课题(编号:21KY01)。
文摘
针对矿山无人运输车辆在复杂动态环境下路径规划效率低、实时性差、安全性不足等问题,提出了一种融合图神经网络(GNN)和注意力机制的路径规划方法。首先构建了基于道路拓扑的动态图结构,利用GNN对路网特征进行深度提取;其次,设计多头注意力机制捕获路段间的长程依赖关系,并引入时空注意力模块处理动态环境信息;最后,基于强化学习框架实现路径规划的端到端训练。仿真试验表明:与传统A^(∗)算法相比,所提方法计算耗时减少45.3%,路径长度缩短12.7%;与Transformer方法相比,规划成功率提升19.1%,避障准确率提高14.4%。在实际矿区测试中,该方法能够有效应对复杂地形和动态障碍物,平均规划时间仅需0.3 s,为矿山无人运输车辆的安全高效运行提供了参考。
关键词
矿山无人运输车辆
路径规划
图神经网络
注意力机制
强化学习
Keywords
mining autonomous transport vehicles
path planning
graph neural network
attention mechanism
reinforcement learning
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
融合图神经网络和注意力机制的矿山无人运输车辆路径规划
王桃
王霞
米宏军
《金属矿山》
北大核心
2025
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