融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的矿山巡检机器人路径规划

矿山作为重要的工业生产基地,对于保障生产安全和提高生产效率具有重要意义。传统的矿山巡检方式主要依赖于人工巡检,具有人力成本高、巡检效率低、存在安全风险等不足,因而,研究自主巡检的矿山巡检机器人路径规划算法对于提高矿山巡检技术水平具有重要意义。提出了一种融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的矿山巡检机器人路径规划方法。该方法首先利用遗传算法对机器人路径进行优化,然后将优化后的路径作为蚂蚁搜索的初始路径。在蚂蚁搜索过程中,根据当前路径长度变化情况调整蚂蚁的步长,以适应不同路径长度的搜索。同时,引入了启发式信息和信息素更新策略,增强了蚂蚁搜索的局部和全局搜索能力。试验表明:与单一算法相比,所提方法可以更快地找到较优解,并且具有更好的鲁棒性和稳定性。该方法通过融合变步长蚁群算法和遗传算法的优点,可以快速收敛到全局最优解,同时提高了搜索精度和收敛速度,对于提高矿山巡检机器人路径规划效率,确保矿山安全高效生产具有一定的意义。

融合场景理解与机器视觉的矿山巡检机器人导航避障研究

近年来,随着机器人技术和人工智能技术的迅猛发展,越来越多的矿山企业开始采用机器人进行巡检和监测,以提高生产效率和降低人工巡检成本。然而,由于矿山环境复杂多变,存在大量的障碍物和危险因素,传统的巡检机器人往往不能满足实际需求,需要引入一些先进的场景理解和机器视觉技术,以提高机器人的导航和避障能力。提出了一种基于融合场景理解与机器视觉的矿山巡检机器人导航避障方法。首先,通过机器视觉技术对矿山环境进行识别和定位,获取当前机器人所处的位置和周围场景信息。然后,利用场景理解技术对矿山场景进行分析,包括识别各种矿石、设备和人员,并对矿山环境中的障碍物进行检测和分类。最后,将融合后的场景理解和机器视觉信息应用于机器人的导航和避障控制。试验结果表明:所提方法能够有效提高机器人在复杂矿山环境下的导航和避障能力,对于推动智能矿山建设、提高矿山生产效率、降低巡检成本具有一定的意义。