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改进鲸鱼优化算法在矿用巡检机器人路径规划中的应用
摘要：针对矿用巡检机器人在井下搜索误差大、碰撞时间长的问题，将柯西-高斯变异原理引入鲸鱼优化算法（WOA），实现了矿用巡检机器人目标寻优的全局性搜索。经对比验证，该改进鲸鱼优化算法（MWOA）寻优轨迹更加明显，体现了其优越性。
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有效解决矿用巡检机器人避障问题和准确发现井下环境异常，可极大降低井下开采成本和提高工作效率。当前许多学者对改善矿用巡检规划最优路径展开深入研究,对规划巡检路径进行搜索，提高巡检作业的效率，确保整个巡检作业的经济性和合理性。解决实际问题的关键在于寻找最优规划路径，将优化算法应用于实际问题的解决有诸多好处，如麻雀搜索算法（SSA）、粒子群优化（PSO）算法都在一定程度上有助于寻找到最优路径。本文提出了一种改进鲸鱼优化算法（MWOA），用于矿用巡检机器人寻找最优路径，运用鲸鱼包围最优种群，结合柯西-高斯变异原理，进行轨迹路径全局搜索。将MWOA同其他5种算法对比，收敛性和全局性优良，证明了该算法用于矿用巡检寻优的高效性。
1、矿用巡检机器人结构模型及运动学分析
矿用巡检机器人结构模型如图1所示。机器人为适应矿井下爆炸性气体环境采用防爆外壳，整个机体由2个输送轮、防滑轮、永磁电机和防爆电池组构成，实现矿用巡检机器人在矿道输送线上的行走和预警反馈功能。矿用巡检机器人的巡视原理如图2所示。
图1机器人结构模型
图2机器人巡视原理
在矿道输送线上设置滑动导轨，以便矿用巡检机器人行走和维持稳定状态；在矿道输送线遇到故障带时向地面发送预警，直至无故障带即对地面发出解除应急反馈。围绕巡检机器人对巡检矿道的位姿建立坐标系。
由机器人运动方程可得其位姿矩阵
2、MWOA轨迹规划
(1）鲸鱼优化算法（WOA)
(1)初始化
矿用巡检机器人依托WOA将初步优化目标定义为座头鲸进行水下狩猎，寻找最优轨迹规划路径。WOA的初始化主要针对个体位置在搜索空间的局限位置进行寻优，鲸鱼目标初始化的种群位置
式中am、an———整个搜索空间的最小和最大边界限；
v———[0,1]区间的随机数。
(2)包围猎物
在发现猎物目标座头鲸将中心位置形成目标群进行环绕而行，选择当下最优解为目标捕捉最佳位置，包围过程的计算公式：
式中Tbest(t）———在座头鲸发现猎物时迭代t次的最优规划个体位置；
T(t+1）、T(t）———迭代初始和末端的位置；
B、C———迭代系数；
μ———迭代层[0,2]中骤减的控制参数。
(3)收缩包围
计划在关键搜索网中实现收缩，在目标骤减区域收缩范围，如图3所示，当U的波动搜索网缩小，在搜索二维空间中0≤U≤1时从（XA,YA）到（XB,YB）存在的位置皆有可能存在包围猎物目标核心区域。
图3矿用巡检机器人捕食气泡网示意图
(4)搜索猎物
发现猎物聚集区域，对于猎物不是最优的位置进行更新，对位于当前包围种群的个体目标进行多代更新，扩大搜索力度和范围，建立搜索阶段的公式
式中Tμ（t)———t次搜寻迭代中存在个体种群的随机位置。
(5)气泡网攻击
已经形成包围网的鲸鱼群沿着最优轨迹吐出气泡网对中心目标物进行巡捕，最优鲸鱼个体位置更新
巡捕距离
式中b———螺旋线控制系数；
L———[-1,1]区间的随机数。
（2）柯西-高斯变异原理
鉴于搜索范围有局限性，矿用巡检机器人无法形成全局搜索。考虑原有搜索范围的局限性，引入柯西-高斯变异原理和注入自适应权重因子，从而增大搜索范围以寻找最优因子
式中θ（0,1）———柯西分布。
注入自适应权重因子
采用动态切换概率策略，确保搜索范围的全局性。变异因数
式中vmax———最大迭代次数。
(3)MWOA算法流程
结合柯西-高斯变异原理的MWOA流程如图4所示。
图4 MWOA流程图
3、最优路径规划仿真
为验证MWOA应用于矿用巡检的优越性，本文设计模拟仿真实验，通过与其他5种算法进行对比，验证MWOA用于矿井环境下巡检机器人轨迹最优规划的可行性。
(1）仿真环境
矿用模拟环境借助MATLAB工具得以显现，设定初始种群数量N=100，最大迭代次数T=150，安全阈值为0.5，矿用巡检机器人运行最大速度10 m/s，加速度60 m/s2。
(2）实验结果分析
用于对比的天牛群优化（BSO）算法、差分进化（DE）算法、WOA、PSO算法、SSA和MWOA的初始种群数量相同，矿用巡检机器人在6种算法下的轨迹规划的始、末速度保持一致，得到的各个算法的适应值如图5所示。
图5多种算法适应值对比图
由图5可知，MWOA应用于矿用巡检机器人轨迹规划的适应值要明显比其他算法小。6种算法形成的最优轨迹路线如图6所示，由图6可知，MWOA应用于矿用巡检机器人的轨迹规划能够有效避障，具有精确性和高效性。
4、结语
针对矿井巡检的复杂环境，本文提出采用MWOA来解决矿用巡检机器人寻找最优路径问题，运用鲸鱼包围最优种群，结合柯西-高斯变异原理，进行轨迹路径全局搜索。MWOA同其他5种算法相比，收敛性和全局性优良，应用于矿用巡检机器人轨迹寻优具有高效性。
图6多种算法规划路线图
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基金资助:山西省重点研发计划项目(202102010101005);
文章来源:牛乃平,翟德华,季海涛.改进鲸鱼优化算法在矿用巡检机器人路径规划中的应用[J].煤矿机械,2024,45(06):215-217.
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2025-07-07我要评论
期刊名称：煤矿机械
期刊人气：2110
主管单位：国家煤矿安全监察局
主办单位：哈尔滨煤矿机械研究所
出版地方：黑龙江
专业分类：煤矿
国际刊号：1003-0794
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2024-06-03
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