控制与决策

作者：杨健健,唐至威,王子瑞,韩松,郭一楠,吴淼

单位：中国矿业大学北京 机电与信息工程学院，北京100083,,中国矿业大学北京 机电与信息工程学院，北京100083,,中国矿业大学北京 机电与信息工程学院，北京100083,,中国矿业大学北京 机电与信息工程学院，北京100083,,中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116,,中国矿业大学北京 机电与信息工程学院，北京100083,

关键词：掘进机;行为约束;环境建模;行为规则栅格网络;粒子群算法;路径规划

基金：国家973计划项目(2014CB046306)；中央高校基本科研业务费专项基金项目(800015FC).

为解决部分断面悬臂式掘进机行进路径规划问题,实现掘进机的无人化掘进,提出基于变异自适应粒子群算法(VSPSO)和行为规则栅格网络(A-G)的掘进机动态路径规划方法.通过分析掘进机行进特征和煤矿井下巷道特征,建立基于行为规则的栅格网络模型和代价模型,给定代价函数的类型及耗费系数的取值范围,以巷道模拟数据为基础,通过所提出的VSPSO算法和6种改进型PSO算法进行掘进机行进路径规划并对结果进行比较.比较结果表明,在测试函数下,VSPSO算法收敛速度更快、收敛精度更高,在行为规则栅格网络模型下,VSPSO算法的收敛速度与精度最高,且能够规划出符合掘进机行为特征的最优行进路径.

来源：2019年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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