1. 引言
矿山作为重要的工业生产基地，在保障生产安全和提高生产效率方面具有重要意义。然而，传统的矿山巡检方式主要依赖于人工巡检，这种方式不仅人力成本高、巡检效率低，还存在显著的安全风险[1]。尤其是在环境恶劣的矿山场景中，人工巡检往往难以全面覆盖所有区域，且容易受到极端天气、地质灾害等因素的影响[11]。随着智能技术的快速发展，智能巡检机器人逐渐成为解决上述问题的有效手段。通过引入智能巡检机器人，不仅可以减少人工巡检频率，降低工人劳动强度，还能显著提升巡检效率与安全性。因此，研究矿山智能巡检机器人的路径规划与危险识别算法优化，对于提高矿山巡检技术水平、确保矿山安全生产具有重要的现实意义与应用价值[1][11]。
2. 智能巡检机器人算法综述
2.1 路径规划算法
路径规划是矿山智能巡检机器人实现自主导航的核心技术之一，其目标是在复杂环境中为机器人设计出一条从起点到终点的最优或次优路径。A算法作为一种经典的启发式搜索算法，通过结合启发函数与代价函数来评估节点优先级，从而快速找到最短路径。然而，在矿山场景中，A算法可能因环境动态变化而导致路径重新规划的时间开销较大[1]。遗传算法（GA）通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，能够在全局范围内搜索最优解，但其局部寻优能力相对较弱，容易陷入局部最优解[5]。蚁群算法（ACO）则通过信息素积累机制实现路径优化，具有较强的鲁棒性和适应性，但在复杂矿山环境中收敛速度较慢且易陷入局部最优[2]。因此，单一路径规划算法难以满足矿山巡检的实际需求，需要结合多种算法的优势进行改进。
2.2 危险识别算法
危险识别是矿山智能巡检机器人的重要功能之一，其主要依赖于深度学习和图像处理技术。基于深度学习的危险识别算法通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，能够对矿山环境中的危险源（如瓦斯泄漏、顶板坍塌等）进行高效识别。例如，利用YOLOv5模型对深度相机采集的图像进行处理，可实现火焰的实时识别[9]。然而，深度学习模型在矿山场景中的应用面临诸多挑战，包括光照不足、粉尘干扰等因素可能导致识别准确率下降。此外，传统的图像处理算法虽然计算复杂度较低，但对复杂环境适应能力较弱，难以应对矿山中多样化的危险场景[3]。因此，如何结合深度学习与图像处理技术的优势，提升危险识别算法在矿山环境中的性能，仍是当前研究的重要课题。
3. 路径规划算法优化
3.1 结合矿山特征的算法改进
矿山环境的复杂性和动态性对智能巡检机器人的路径规划提出了极高的要求。复杂的地形地貌、随机分布的障碍物以及动态变化的工作环境，使得传统路径规划算法难以满足实际需求。为适应矿山环境的特点，研究者们提出了多种改进算法。例如，文献[8]中提出了一种改进的A算法，通过调整启发函数的权重和迭代更新方式，显著提升了算法在复杂场景中的判断力和路径平滑性。实验结果表明，在搜索面积相似的情况下，改进后的A算法能够减少路径长度，提高路径规划效率。此外，文献[5]提出了一种基于GA-PSO融合算法的路径规划方法，该方法通过引入随机惯性权重模型优化标准粒子群算法，并结合遗传算法的选择、交叉和变异操作，有效解决了局部寻优能力不足的问题。仿真结果显示，新算法在路径成功率和长度上均优于单一算法，进一步验证了多算法融合的有效性。文献[4]则从深度强化学习的角度出发，提出了一种基于Actor-Critic算法的路径规划方法，通过实时计算转向角和行进方向，显著提高了路径规划的效率。同时，该方法以能量消耗最小化和避免碰撞为目标，能够在动态环境中学习最优路径，展现出良好的适应性和鲁棒性[4][5][8]。
3.2 优化算法的验证
为验证优化后路径规划算法的有效性与可行性，研究者们通过实际案例或模拟实验对其性能进行了全面评估。文献[2]中对比了优化后的蚁群算法（ACO）与标准ACO算法的性能指标，实验结果表明，优化后的算法在收敛速度上加快了59.09%，最优路径缩短了11.98%。这一显著提升不仅验证了算法优化的效果，也证明了其在复杂环境中的实时规划能力。类似地，文献[10]提出了一种改进的动态窗口算法（DWA），并通过仿真实验验证了其在复杂环境中的表现。实验结果显示，在障碍物密度较高的环境中，改进算法所规划的路径更为合理，且分段数量明显减少，从而提升了机器人的工作效率。此外，文献[4]通过仿真实验验证了基于Actor-Critic算法的路径规划方法，结果表明，该算法能够在动态环境中以98%的成功概率完成巡检任务，同时显著降低能量消耗。这些实验结果充分证明了优化算法在实际应用中的有效性和可行性[2][10]。
4. 危险识别算法优化
4.1 利用新技术提升识别准确率
在矿山智能巡检中，危险源的准确识别是保障安全生产的关键环节。传统的危险识别方法往往依赖于人工经验和简单的传感器数据，难以应对复杂多变的矿山环境。近年来，随着深度学习和图像处理技术的快速发展，这些先进技术被广泛应用于矿山危险源的识别任务中，并取得了显著成效。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像和数据中提取特征，从而实现对瓦斯泄漏、顶板坍塌等危险源的精准识别[3]。此外，基于图像处理技术的目标检测算法，如YOLO和 Faster R-CNN，通过引入注意力机制和多尺度特征融合策略，进一步提高了识别准确率并降低了误判率[13]。然而，在实际应用中，单一的技术手段可能无法满足矿山环境的多样性需求，因此需要结合多种先进技术以提升整体性能。例如，将深度学习模型与传统的机器视觉算法相结合，可以在保持高准确率的同时提高算法的鲁棒性。与此同时，通过对数据集进行增强处理，如添加噪声或调整光照条件，可以进一步提升模型在复杂环境下的适应能力[3][13]。
4.2 应对复杂环境的策略
矿山环境以其复杂性和多变性著称，其中光照不足、粉尘干扰等因素对危险识别算法的性能提出了严峻挑战。针对这些问题，研究者提出了多种策略以增强算法的稳定性和可靠性。首先，在低照度环境下，采用基于直方图均衡化或Retinex算法的图像增强技术，可以有效提升图像的质量，从而改善危险源的识别效果[14]。其次，针对粉尘干扰导致的图像模糊问题，引入去雾算法和小波变换等信号处理方法，能够在一定程度上恢复图像的清晰度，进而提高识别精度。此外，为了应对动态变化的环境条件，研究人员还设计了一种自适应参数调整机制，该机制能够根据实时采集的环境数据动态调整算法参数，以确保算法在不同场景下的适用性[14]。值得注意的是，煤矿井下巡检机器人通常配备多种传感器，如RGBD相机和激光雷达，这些传感器的多模态数据融合也为应对复杂环境提供了新的解决方案。例如，通过融合视觉数据和惯性测量单元（IMU）数据，可以在光照不足或粉尘严重的情况下实现更可靠的定位与识别[14]。综上所述，通过综合运用图像增强技术、信号处理方法和多传感器数据融合策略，可以有效提升危险识别算法在复杂矿山环境中的稳定性和可靠性。
5. 实际应用挑战与策略
5.1 实时性挑战与应对
在矿山智能巡检机器人的实际应用中，实时性是路径规划和危险识别算法面临的重要挑战之一。由于矿山环境复杂且动态变化，机器人需要在短时间内完成对环境信息的处理、决策制定以及执行动作，以确保巡检任务的高效完成[4]。例如，在动态障碍物出现或环境条件突然改变的情况下，算法必须快速调整路径规划方案，避免碰撞并维持巡检任务的连续性。为提高算法的运行速度，可以采用基于深度强化学习的Actor-Critic算法，通过策略网络和价值网络的实时更新，显著减少计算时间并提升决策效率[4]。此外，改进动态窗口算法（DWA）也是一种有效的策略，通过优化速度限制范围和路径分段数量，减少评价次数，从而加快路径规划速度[10]。这些方法能够在保证路径安全性和合理性的同时，满足实时巡检的需求。
5.2 稳定性挑战与应对
矿山复杂工况下的传感器数据干扰、光照不足以及粉尘干扰等因素，对智能巡检机器人算法的稳定性提出了严峻挑战。例如，传感器数据的不准确性可能导致定位误差，进而影响路径规划和危险识别的精度[13]。为了应对这些问题，可以利用RFID标签和信道状态信息（CSI）指纹库相结合的方法，实现高精度的实时定位。通过构建合适的滤波器对机器人位置、速度进行估计，并以轨道上RFID路标拟合的轨道形状为约束条件进行二次优化，从而降低传感器数据干扰的影响[13]。此外，针对光照不足和粉尘干扰等环境问题，可以采用基于深度学习的图像增强技术，通过对低质量图像进行预处理，提高危险识别算法的鲁棒性和可靠性。这些策略能够有效提升算法在复杂工况下的稳定性，确保巡检任务的顺利执行。
6. 结论与展望
6.1 研究总结
本研究通过对矿山智能巡检机器人路径规划与危险识别算法的优化，显著提升了机器人在复杂矿山环境中的工作效率与安全性。在路径规划方面，融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的方法被证明能够快速收敛到全局最优解，同时提高搜索精度和收敛速度[1]。此外，针对复杂环境下的矿用巡检机器人，改进的蚁群算法通过优化信息素更新规则和期望启发式因子，进一步加快了收敛速度并缩短了最优路径长度[2]。在危险识别方面，基于深度学习和图像处理的技术展现了较高的识别准确率，尽管在光照不足和粉尘干扰等复杂环境下仍存在挑战，但通过引入先进的模型和技术策略，误判率得以降低。这些优化成果不仅为矿山智能巡检提供了技术支持，也为实现“少人化”甚至“无人化”的煤矿生产奠定了坚实基础。
6.2 未来发展趋势
随着5G、物联网等新兴技术的快速发展，矿山智能巡检机器人的路径规划与危险识别算法将迎来更多创新机遇。5G通信技术的高带宽和低延迟特性将使机器人能够实时传输大量感知数据，从而支持更复杂的算法运行和更精准的决策制定[7]。物联网技术则可以通过连接多种传感器和设备，为机器人提供更全面的环境信息，进一步增强其环境感知能力和自主决策能力。此外，结合人工智能与大数据分析，未来的算法有望实现更高层次的智能化，例如通过历史数据学习预测潜在危险区域，并动态调整路径规划方案。这些技术的融合不仅将推动矿山智能巡检机器人的性能提升，还将促进“数字化”矿山的整体建设目标的实现。
参考文献
[1]聂秀珍;焦迎雪;张霞.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[J].金属矿山,2023,(7):248-253.
[2]李洁静;吴倩;耿轶钊;翟冬.复杂环境下矿用巡检机器人的路径规划方法[J].煤炭技术,2023,42(10):236-239.
[3]王斌;田宝雄;赵明辉.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[J].金属矿山,2023,(11):221-227.
[4]陈骋;苏成杰.面向煤矿巡检机器人的高能效路径规划方法[J].煤矿安全,2024,55(6):211-216.
[5]刘子厚;姜媛媛.基于GA-PSO的矿井巡检机器人路径规划[J].新余学院学报,2022,27(6):17-23.
[6]王利民;孙瑞峰;翟国栋;张佳伟;徐弘;赵杰;化一行.融合改进A^(*)算法与动态窗口法的煤矿足式机器人路径规划[J].工矿自动化,2024,50(6):112-119.
[7]杨春雨;张鑫.煤矿机器人环境感知与路径规划关键技术[J].煤炭学报,2022,47(7):2844-2872.
[8]赵红菊.煤矿场景巡检机器人路径规划研究[J].煤矿机械,2022,43(6):45-47.
[9]席浩哲.矿区安全巡检机器人设计[J].内蒙古煤炭经济,2023,(14):67-69.
[10]闫萍.复杂环境中煤矿智能机器人巡检路径动态规划[J].微型电脑应用,2022,38(1):145-149.
[11]齐海龙.智能巡检机器人在选煤厂的应用研究[J].内蒙古煤炭经济,2024,(4):130-132.
[12]刘惠中;邓浩宗.智能选矿摇床巡检机器人的路径规划[J].有色金属（选矿部分）,2023,(2):133-141.
[13]杨少封.复杂环境下巡检机器人智能感知与风险预警技术研究[J].通信电源技术,2023,40(9):75-77.
[14]王鹏;赵红菊.煤矿场景下基于RGBD的视觉导航技术[J].煤矿安全,2022,53(11):136-140.
[15]张强;鲁守银;张家瑞;姜哲;于世伟;李志鹏.融合安全A^(*)算法和改进人工势场法的巡检机器人路径规划[J].计算机时代,2022,(11):29-33.
作者简介：谢斌（1973—），男，汉族，陕西省渭南市人，大专，研究方向为通风余安全。
