基于Multi-Agent协作的井下机器人智能搜救系统

煤矿井下救援与逃生是煤矿安全生产中亟待解决的重大课题之一。发生矿难事故后,第一时间就是搜索并解救井下被困人员。传统的救援方式耗费大量的人力、物力和财力,且容易错过井下最佳救援的"黄金72小时"。通过建立基于Multi-Agent协作的煤矿井下智能搜救模型,设计出两类Agent模块,即SearchAgent和ContolAgent。利用Agent的主动性、自反应、自组织、自学习和协同沟通的特性,在矿难发生后,根据井下地图和多个SearchAgent反馈回来的路径信息进行汇总、分析与计算,精确筛选出最优、最近的搜救路线,并通知其他SearchAgent协同援助。应用多主体建模技术模拟井下救援路线,对于井下被困人员位置的定位、搜救方案的制定、救援人员的调度安排、物资的合理分配都具有十分重要的现实意义。