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作者：郑学召;刁呈泽;蔡国斌;文虎;杨博;侯宗宣;牟浩伟;
单位：西安科技大学安全科学与工程学院;国家矿山救援西安研究中心;城市安全与应急救援陕西省高等学校重点实验室;陕西西矿智通科技有限公司;
摘要：为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度，提出了基于改进人工水母搜索（IJS）算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索（JS）算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新，以避免陷入局部最优；应用高斯函数变异，以减少种群中的劣质个体数量；引入Lévy飞行扰动策略优化随洋流漂移（全局搜索）和追踪食物源（局部搜索）阶段的位置公式，以提高无人机路径规划效率。无人机路径规划模拟实验表明：在障碍物占比为14.56%情况下，IJS算法与遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）算法和JS算法相比，路径规划时间分别减少了72.27%,66.12%,70.87%，路径长度分别缩短了2.67%,3.95%,1.36%，路径中拐点数量分别减少了47.37%,50%,28.57%；在障碍物占比为32.20%情况下，IJS算法相比GA和PSO算法，路径规划时间分别减少了62.50%,55.61%，路径长度均缩短了4.03%，路径中拐点数量分别减少了15.38%,18.52%，与JS算法相比路径长度增加了3.89%，但规划时间缩短了57.32%，拐点数量减少了8.33%。建立灾后井下巷道实验平台，进行无人机路径规划实验，结果表明：IJS算法与GA,PSO,JS算法相比，路径规划时间分别减少了60.77%,58.70%,51.52%，路径长度分别缩短了9.62%,7.58%,7.50%，路径中拐点数量分别减少了40%,30.77%,25%，验证了IJS算法在复杂环境下具有更优的路径优化能力和计算效率。
关键词：矿井救援;;无人机路径规划;;人工水母搜索算法;;多策略融合优化;;动态避障
基金资助：国家重点研发计划项目子课题（2023YFC3010905）;; 国家自然科学基金面上项目（52174197）;; 陕西省科协青年人才托举计划项目（20240205）
