基于多智能体强化学习的煤矿瓦斯巡检协同决策系统及方法

本发明涉及一种基于多智能体强化学习的煤矿瓦斯巡检协同决策系统及方法，属于煤矿安全信息化领域。该系统利用巡检机器人通过传感器实时采集巷道内瓦斯浓度和巷道结构参数；边缘计算层利用改进的MADDPG算法框架进行数据处理与分析，实现动态任务分配；数字孪生系统利用灰色关联分析模块评估环境风险系数，基于巷道三维数字孪生模型进行动态路径规划，基于LSTM网络构建三维动态瓦斯扩散预测模型；决策执行与反馈：将决策结果分发至巡检机器人执行，并通过卡尔曼滤波实时修正机器人位姿与环境参数。本发明能够在复杂地质条件下自主完成瓦斯监测，具有良好的适应性和预测能力，提高了煤矿瓦斯巡检效率和准确率。