郭 泰，颜 铤

(重庆应用技术职业学院，重庆 401520)

煤矿作业具有潜在危险性，利用机器人代替人类进入矿井危险区域采集信息，可保障煤矿井下作业安全性，为煤矿救援决策提供有效依据[1]。煤矿井下作业电气设备需为满足严格要求与规定的高防爆设备，煤矿救援机器人安全性需高于煤矿井下设备安全性能[2]。应用于煤矿井下救援的仪器设备应为隔爆型。煤矿救援机器人井下作业时，地理环境复杂，容易由于碰撞破坏其隔爆性能，形成煤尘火花等造成矿井二次垮塌、引爆水、火、障碍物等爆炸等二次灾害。煤矿救援机器人应用于矿井作业中时，应避开水、火、障碍物等危险区域[3]。研究煤矿救援机器人路径规划问题，可令煤矿救援机器人充分发挥其作用。规划煤矿救援机器人行驶路径时，应充分考虑矿井所具有的复杂环境，避开水、火、障碍物等危险区域，寻找无障碍最优路径[4-5]。煤矿救援机器人路径规划问题属于多障碍、高信息量的多约束问题，采用传统寻优算法容易造成求解陷入局部最优，无法获取最优全局规划路径。

目前针对机器人路径规划研究较多，徐梁等[6-8]分别利用改进ACO、粒子群算法以及负反馈机制应用于路径规划中，可有效获取路径规划的全局最优解，但存在计算过于复杂的缺陷，为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法，该算法利用蚁群优化算法获取煤矿救援机器人路径规划的最优解，障碍物分布密集区域仍可保持最优路径规划结果。……