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作者：祁云;于开旺;李绪萍;汪伟;白晨浩;任晓鹏;
单位：内蒙古科技大学矿业与煤炭学院;山西大同大学煤炭工程学院;内蒙古同盛色连煤炭开发有限公司;
摘要：为了提升矿井应急救援无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)路径规划的效率和精度,提出了一种结合智能冠豪猪算法(Crested Porcupine Optimizer,CPO)与动态窗口法(Dynamic Window Approaches,DWA)的路径规划方法。CPO算法用于去除冗余节点、缩短路径长度并避开障碍物,DWA则用于进一步优化路径并提升避障性能。针对无人机可能遇到的“假死”状态,提出重新调用融合算法以继续路径规划。通过对比试验,在四种不同参数环境下,CPO较粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)路径长度分别缩短了10.4%、12.4%、7.5%、10.9%,CPO较麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)路径长度分别缩短了35.6%、45.5%、47.1%、45.7%。此外,CPO生成的路径较为平滑,融合算法在复杂三维障碍环境中表现出高效的避障能力。试验结果证实了该融合算法的有效性。
关键词：安全工程;;矿井灾害;;应急救援;;全局路径规划;;局部路径规划;;无人机
基金资助：国家自然科学基金地区基金项目(52464020);; 内蒙古自然科学基金项目(2024LHMS05012)
