基于多元信息评估的矿井火灾救援路径优化

针对目前煤矿井下火灾救援模型过于复杂、对巷道安全因子的研究不够深入、未考虑灾后巷道交通网络连通度的问题,建立了基于多元信息评估的矿井火灾救援路径优化模型。对火灾后巷道内温度、瓦斯浓度、烟雾能见度等环境安全因子进行量化分析和计算,以安全性和可靠性为约束条件,结合巷道交通网络通行权重和连通度构建了矿井火灾救援路径优化模型,并运用Dijkstra算法得到最优路径。以淮南某矿为例,对考虑节点连通度及安全因子的最短路径、仅考虑安全因子的救援路径及不考虑安全因子及连通度的救援路径进行对比分析,结果表明,最安全、疏散最有效的路径是考虑巷道安全因子及节点连通度所求得的路径。     

DP-B样条移动机器人路径光滑算法

针对快速扩展随机树算法(RRT)产生的路径冗余点过多与路径转折点较多的问题,提出了一种基于Douglas-Peucker算法及B样条函数的路径光滑算法。首先,利用Douglas-Peucker(DP)算法从RRT算法产生的路径节点中提取出若干节点作为关键路标;然后,采用B样条函数拟合关键路标,得到一条曲率连续的光滑路径,实现规划路径的光滑化。通过在不同环境中进行实验和与其他路径光滑算法实验进行对比,结果表明,该算法能够明显缩短优化路径的路径长度,明显减少优化路径转折次数,大幅度提升优化路径的光滑度,有利于减少机器人在单次航程中的能量消耗,完成更多任务,有效提升机器人的工作效率。