CN119512120A 一种基于人工智能的矿用机器人路径规划方法 （山东新巨龙能源有限责任公司）

一种基于人工智能的矿用机器人路径规划本发明公开了一种基于人工智能的矿用机过引入环境感知系数Rfx、环境变化系数Envc及半径Zbj的实时数据处理，有效解决了传统路径2根据环境感知系数Rfx的评估内容筛选出环境感知不足的矿用机器人或为矿用机器人规划S3、根据S2步骤中获取的矿用机器人环境感S5、同时对矿井子区域内的安全区域和作业区域的号为i的机器人的当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据，预测机器人完成当前任务的路径能耗评估值Nex并评估，最终确定矿用机器人能否顺利完成当前任务以着提取综合状态集合中的剩余电量值Eb、当前位置的障碍物密度Obd、矿井环境光照强度。3。若环境变化系数Envc＞预设的安全阈值Es，系统判断机器若环境变化系数Envc≤预设的安全阈值ES51、其中，矿井子区域内的安全区域和作业区域的状4高度差Alt，当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据包括每米距离电能消。10.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的矿用机器人路径规划方法，其特征在当路径能耗评估值Nex>路径能耗阈值R时，表明机器人在当前路径规划下的能耗无法满足阈值要求；此时，系统判断机器人的电能不足以支持任务完成；系统标记该机器人为5生成综合状态集合，基于综合状态集合确定矿用机器人在当前位置的环境感知系数Rfx并评估，根据环境感知系数Rfx的评估内容筛选出环境感知不足的矿用机器人或为矿用机器6合序号为i的机器人的当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据，预测机器人完成当前任务的路径能耗评估值Nex并评估，最终确定矿用机器人能否顺利完成当前任S21、每台机器人通过嵌入式传感器获取当前电量、地理位置坐标及周边环境状。7。若环境变化系数Envc＞预设的安全阈值Es，系统判断机器人当前路径存在风险，若环境变化系数Envc≤预设的安全阈值Es，系统判断机器人当前路径不存在风区域高度差Alt，当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据包括每米距离电。8当路径能耗评估值Nex>路径能耗阈值R时，表明机器人在当前路径规划下的能耗[0018]本发明提供了一种基于人工智能的矿用机器人路径规划方法。具备以下有益效（1）该一种基于人工智能的矿用机器人路径规划方法，通过引入环境感知系数半径Zbj进行无量纲处理后生成环境变化系数Envc；根据Envc与安全阈值Es的对比评估结升了矿用机器人在复杂矿井环境中的路径规划9生成综合状态集合，基于综合状态集合确定矿用机器人在当前位置的环境感知系数Rfx并评估，根据环境感知系数Rfx的评估内容筛选出环境感知不足的矿用机器人或为矿用机器合序号为i的机器人的当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据，预测机器人完成当前任务的路径能耗评估值Nex并评估，最终确定矿用机器人能否顺利完成当前任[0024]本实施例中，步骤S1通过获取矿区环境的三维电子地图并结合矿井内传感器数在S12中，系统利用激光扫描、红外传感器和超声波传感器实时采集矿井环境数S21、每台机器人通过嵌入式传感器获取当前电量、地理位置坐标及周边环境状若环境变化系数Envc＞预设的安全阈值Es，系统判断机器人当前路径存在风险，若环境变化系数Envc≤预设的安全阈值Es，系统判断机器人当前路径不存在风[0034]S3则利用任务剩余时长Rsc、任务优先级权重值Ryx和当前任务完成进度值Rjd生度和数量等参数无量纲处理，以便统一构建动态障碍数据集合；具体无量纲处理为：区域高度差Alt，当前电能消耗相关数据及矿区内的障碍物分布相关数据包括每米距离电当路径能耗评估值Nex>路径能耗阈值R时，表明机器人在当前路径规划下的能耗取值更高，设定方式通过实验或模拟评估矿用机器人在不同环境中单位路径的平均能耗，积的比例；以障碍物密度Obd和动态障碍物运动频率为核心参数，应用以下公式计算：而高度差Alt表示机器人路径规划中起点和终