根据煤矿救援环境特点,采用人工鱼群算法对救援路径进行规划,在二维平面内建立环境模型,并采用威胁区域距离检测的方式处理优化约束条件。对不同数目参考点选取进行对比研究,增加参考点数目,路径长度增加,算法复杂程度提高,迭代时间延长,算法性能下降;参考点过少会导致路径规划成功率降低。仿真结果表明,设置合理的参考点数目,人工鱼群算法能在较短的迭代时间内成功规划得到最优路径。
【基于人工鱼群算法的煤矿救援机器人路径规划】
在煤矿救援这一特殊领域，路径规划是至关重要的技术之一，它涉及到如何让救援机器人在充满障碍的环境中安全、高效地找到从起点到目标点的最佳路径。煤矿救援机器人路径规划的目的是确保机器人能够避免危险，尽快到达救援现场，以最大程度地减少事故损失。
人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）是一种受到自然界鱼类群体行为启发的优化算法，常用于解决复杂的全局优化问题。在这个场景中，该算法被用来规划煤矿救援机器人的路径。在二维平面上，环境模型被构建，其中包括起点、终点以及多个表示潜在威胁的区域。这些威胁区域通常用圆来近似表示，其半径代表了威胁的范围。
路径规划的关键在于确定合适的参考点。参考点是一系列机器人在行进过程中会经过的点，它们将起点与终点之间的路径分段，使得机器人可以沿着这些点逐个移动。在本研究中，研究人员通过平行于X轴和Y轴的直线将起点和终点之间的连线分割成多段，并在每条直线上选择一个参考点。路径P由这些参考点连接而成，每个参考点的坐标(xi, yi)表示第i条平行线上的位置。
通过对比不同数量参考点下的路径规划效果，研究发现，增加参考点的数量会增加路径长度，提高算法的复杂度，延长迭代时间，从而可能降低算法性能。反之，如果参考点过少，可能会导致路径规划的成功率下降，因为机器人可能无法找到有效的避障路径。因此，选取合适的参考点数目至关重要，它能确保在较短的计算时间内找到最优路径。
仿真结果证实，利用人工鱼群算法并设置合理的参考点数目，可以在保证路径规划效率的同时，有效地规划出安全、短途的路径。这展示了人工鱼群算法在解决实际问题中的潜力，特别是在面对像煤矿救援这样具有高度复杂性和风险性的任务时。
这项研究强调了在特定环境下，如煤矿救援，利用生物启发式算法进行路径规划的重要性。人工鱼群算法能够适应环境变化，处理复杂的约束条件，为救援机器人的路径规划提供了一个有效的方法。未来的研究可以进一步探索如何优化这种算法，以适应更多变的环境和更复杂的障碍情况，提升救援机器人的智能化水平和救援效率。
