针对井下复杂矿难环境,传统方法建立环境地图需要大量信息,处理复杂搜索问题,提出基于机器视觉建立环境地图。算法从帧差背景中获取环境障碍物位置信息,依据机器人加速鲁棒特征定位,离散建模运动空间。实验仿真表明,通过自动机演化规则实现细胞状态分析,可实现任意起点到终点的最优路径搜索。
在矿井等地下环境中，由于环境的复杂多变和对搜救人员安全的考量，传统的人工搜救方式存在着许多限制。随着技术的发展，井下搜救机器人作为一种有效的替代手段，其路径规划技术显得尤为重要。路径规划不仅需要实时性和准确性，还需适应不断变化的井下环境。基于机器视觉的井下搜救机器人路径规划技术，正是在这一背景下诞生的创新解决方案。
为了提高搜救机器人的路径规划能力，研究者们将目光投向了机器视觉技术。机器视觉能够通过摄像头等传感器快速捕捉环境信息，并进行实时分析处理。在井下搜救机器人路径规划中，这一技术可以帮助机器人迅速识别并定位周围的障碍物，从而构建出准确的环境地图。
具体实现上，文章中提到的方法首先使用帧差背景法对环境进行分析，从而得到环境障碍物的位置信息。这一方法的出发点是通过对连续两帧图像进行差异对比，从而识别出图像中移动的物体。在井下复杂动态环境的背景下，这种差异对比可以突出变化的部分，即障碍物位置，使得机器人能够及时获取环境变化信息。然而，帧差背景法的局限性在于，其对光照和天气条件较为敏感，可能在特定环境下效果不佳。
在环境建模方面，研究者提出了一个创新的方法——将井下空间离散化为一系列规则的细胞状网格。每个网格单元代表了一个独立的区域，通过赋予不同状态值来描述其属性。状态值的设置让整个空间可以被划分为自由运动空间、障碍物、机器人当前位置和其他状态，这使得路径规划得以简化。通过这种方式，复杂的连续空间被转化为了简化的离散空间，这对于提高计算效率和规划的准确性有着显著的作用。
在机器人的定位问题上，加速鲁棒特征（SURF）算法被引入到机器视觉中，以提高机器人的定位精度。该技术基于特征点的匹配，可以迅速准确地确定机器人在场景中的位置，对于路径规划的起点和终点的设定至关重要。
最为核心的技术创新在于，文章提出了一种利用自动机演化规则进行最优路径搜索的方法。通过将环境的细胞状态进行动态演变，可以递归地找到从起点到终点的最短或最优路径，极大地提升了路径规划的效率。相比传统的路径搜索算法，这种方法避免了复杂的遍历过程，降低了计算量，同时也减少了随机性，提高了路径规划的可靠性。
实验仿真结果显示，这种基于机器视觉和自动机演化规则的路径规划技术，能够有效地实现任意起点到终点的最优路径搜索。这不仅提高了路径规划的效率和准确性，还降低了对环境预先了解的需求，使得机器人在面临未知环境时依然能够高效地完成任务。
本文的创新之处在于将机器视觉技术与路径规划相结合，创建出一个高效准确的环境模型，并通过自动机演化规则来实现最优路径的搜索。这一技术不仅适用于井下搜救场景，其对复杂动态环境的适应能力同样具有广泛的应用前景，对于提升搜救机器人的导航性能以及应对各种复杂环境下的机器人应用具有重要的理论和实践意义。随着技术的不断进步，未来的井下搜救机器人有望在路径规划方面取得更大的突破，为矿工安全提供更加有力的技术保障。
