摘要
本发明公开了一种基于人工智能的矿用机器人路径规划方法,涉及人工智能技术领域,通过引入环境感知系数Rfx、环境变化系数Envc及动态障碍监测机制,结合动态障碍物总数Zzs、障碍物距离Zjj、障碍物相对速度Zsd和机器人转向半径Zbj的实时数据处理,有效解决了传统路径规划无法适应矿井环境突发变化的问题;通过动态评估环境变化系数Envc,生成避障路径,提升路径规划的安全性与适应性;同时计算评估任务紧急程度系数Urg,优先生成路径调整方案,提高了紧急任务响应效率;此外,通过路径能耗评估值Nex的计算评估,判断是否启动路径优化模式,保障任务顺利完成并减少能耗风险;整体提升了矿用机器人路径规划的动态适应性、任务分配效率及能耗管理能力。