煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

基于物联网技术的矿井安全动态信息监测系统研究

为了感知和控制采矿过程中的复杂的风险点,物联网技术已应用于煤矿生产。煤矿安全管理高度越来越依赖于物联网技术的可靠性。物联网技术可降低劳动强度、事故和伤亡,同时提高地下煤矿的采矿效率。随着物联网的广泛引用,在中国矿井内逐步实现了先进的采矿方法。在本研究中,基于IoT技术的地下煤矿建立了一种动态安全信息平台。该平台旨在通过组合4个子系统来满足潜在用户的各种目标,包括数据采集、传输、分析和应用系统。该物联网平台可以监控和记录煤矿生产系统的工作条件数据以及地下设备的实时监测信息,以确保生产安全和有效性。