[发明专利]一种矿井救援机器人路径规划模拟测试方法及系统

权利要求书

1.一种矿井救援机器人路径规划模拟测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、基于矿井历史事故大数据获取多组矿井历史事故场景，并对矿井历史事故场景进行场景特征的提取，再对多组矿井历史事故基于场景特征进行离散性分析以得到救援场景特征；

步骤S2、根据救援场景特征构建出救援模拟场景，并在救援模拟场景中标记出矿井救援机器人的事故救援点和安全点；

步骤S3、将矿井救援机器人的多组路径规划算法基于救援模拟场景进行救援路径规划以得到多组救援规划路径，将多组救援规划路径进行安全性和效率性分析得到每组路径规划算法的模拟测试评估值，以实现对矿井救援机器人的路径规划功能进行场景性模拟测试；

步骤S4、基于模拟测试评估值将多组救援规划算法对救援模拟场景进行适应性匹配，以实现矿井救援机器人的多场景化救援作业。

2.根据权利要求1所述的一种矿井救援机器人路径规划模拟测试方法，其特征在于：所述对矿井历史事故场景进行场景特征的提取，包括：

依次在每个矿井历史事故场景提取出地质结构特征、矿井结构特征、事故原因特征、事故现场人员分布特征、矿井任务进展特征、救援通道结构特征、事故现场气象特征、事故现场结构特征；

在所述地质结构特征、矿井结构特征、事故原因特征、事故现场人员分布特征、矿井任务进展特征、救援通道结构特征、事故现场气象特征以及事故现场结构特征中进行主成分分析依次得到每个特征项的信息贡献值；

将信息贡献值高于预设阈值的特征项均作为场景特征。

3.根据权利要求2所述的一种矿井救援机器人路径规划模拟测试方法，其特征在于：所述对多组矿井历史事故基于场景特征进行离散性分析以得到救援场景特征，包括：

设定救援场景特征的期望值，并将救援场景特征的期望值与多组矿井历史事故的矿井历史事故场景特征进行离散性量化得到场景特征离散度，所述场景特征离散度的计算公式为：

式中，σ_X表征为场景特征离散度，X_i表征为第i个矿井历史事故的矿井历史事故场景特征的向量形式，X_E表征为救援场景特征的期望值的向量形式，|X_i-X_E|表征为X_i和X_E的欧氏距离，N表征为矿井历史事故总数量；

构建救援场景特征的期望值的求解约束条件，所述求解约束条件为：

X_E,j∈[min(X_(1,N),j),max(X_(1,N),j)]；

式中，X_E,j表征为X_E中的第j个特征分量，X_(1,N)表征为第1到N个矿井历史事故的矿井历史事故场景特征，表征为X_(1,N)中的第j个特征分量，表征为，min(X_(1,N),j)、max(X_(1,N),j)分别表征为在X_(1,N),j中获取第j个特征分量最小值的函数和获取第j个特征分量最大值的函数；

基于所述求解约束条件对所述场景特征离散度进行最小化求解得到救援场景特征的均衡期望值，基于所述求解约束条件对所述场景特征离散度进行最大化求解得到救援场景特征的极端期望值，其中，所述救援场景特征的均衡期望值是对多个矿井历史事故的矿井历史事故场景特征的均衡性表达，所述救援场景特征的极端期望值是对多个矿井历史事故的矿井历史事故场景特征的极端性表达。

4.根据权利要求3所述的一种矿井救援机器人路径规划模拟测试方法，其特征在于：所述根据救援场景特征构建出救援模拟场景，包括：

基于所述救援场景特征的均衡期望值构建出均衡性救模拟场景，以及基于所述救援场景特征的极端期望值构建出极端性救援模拟场景。