文章-世纪中文出版社

针对煤矿对安全管理的重要性在根据NOSA管理体系提出的各种安全管理制度，而NOSA元素一直存在与书面形式，其利用信息化、数字化、智能化等相关先进技术，设计了一种AI+NOSA深度融合安全管理体系系统，多接口协议集约化汇集设计将各模块之间按照统一接口进行交互，应用实例的开发实现通过配置文件配置完成。通过AI智能化技术和NOSA管理体系，运行人员随时随地掌握井下人员现场工作规范性，快速灵活地实现对各种应用场景的全面感知、智能研判等需求。

基于矿井移动机器人路径规划的算法优化研究下载：215 浏览：1958

秦永杰刘强《矿山工程与技术》 2023年1期

摘要:

煤矿井下环境探测机器人的任务是代替工人进入潜在危险区域采集和传输井下环境信息,为矿山煤炭安全生产及救援部门提供决策依据。移动机器人要在结构复杂的矿井环境中完成探测任务首先必须具有良好的避障能力,因此研究煤矿井下环境探测机器人路径规划十分重要。本文首先对Q-learning算法进行了简单的介绍，之后阐述了依托于Q-learning算法的路径规划，并进行了仿真分析。

[1/1]

	在线客服
	客服电话：400-188-5008
	客服邮箱：service@ccnpub.com
	投诉举报：feedback@ccnpub.com