刘 栋，童敏明，路红蕊

(中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221008)

(*通信作者电子邮箱726770366@qq.com)

无人机多机协作探索煤矿灾变环境算法

刘 栋*，童敏明，路红蕊

(中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221008)

(*通信作者电子邮箱726770366@qq.com)

针对目前煤矿灾变环境下救援机器人探索效率低的问题，提出了一种使用无人机多机协同探索煤矿灾变环境的改进型边界探索算法。该算法在效用值边界探索算法的基础上增加了对无人机导航角度因素的考虑，同时引入分散度函数作为评判机制来构建目标函数，并使用蚁群算法对该目标函数进行求解。最后利用Matlab软件在栅格化地图上进行了仿真实验。实验结果表明，和效用值边界探索算法相比，改进型边界探索算法减少了探测过程中的重复覆盖和拥挤现象，缩短了探测时间，降低了约30%的能量消耗，提高了无人机多机系统的整体探索效率。

无人机多机；边界探索；分散度函数；环境侦测；探索效率

0 引言

煤矿灾害事故发生后，快速有效地进行抢险救援是减少人员伤亡和财产损失的重要工作。由于灾后矿井环境未知，在灾害抢险救援的决策指挥中，关键是需要快速获取灾后矿井的环境信息，采用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)进入矿井进行环境侦测可以较好地解决这一问题[1]。环境侦测的无人机不仅可以探测灾后矿井的环境信息，如瓦斯、一氧化碳等有毒气体，为救护队伍的安全提供信息，还可搜寻被困或受伤矿工的信息。……