井下多机器人联合搜救的生物刺激神经网络设备及其方法

摘要

本发明属于多机器人搜救技术领域，是人工智能与机器人技术相结合的应用，特别是涉及一种井下多机器人联合搜救的生物刺激神经网络设备及其方法，设备包括机器人、射频阅读器、摄像机、超声波传感器、无线通讯系统、存储设备、位置射频标签以及地面搜救决策系统；其方法是将射频标签应用到井下位置标记中，并利用生物刺激神经网络方法实现多机器人联合搜救，当发生矿难时，可以快速完成井下的搜索，构建井下实时地图，并制定最佳搜救路径，本发明在煤矿等井下事故人员搜救中具有极大的现实意义和应用价值。

主权项

一种用于井下多机器人联合搜救的生物刺激神经网络方法，其特征在于包括如下步骤：(1)、利用位置射频标签标记出井下巷道各处的坐标(x,y,z)；每名矿工携带身份信息的射频标签；机器人携带射频阅读器、摄像头、超声波传感器和无线通讯系统进行搜救工作；(2)、井下发生事故时，可以通过不同的井口派出多个机器人进行搜救；每个机器人根据自己所识别的射频信息，进行搜索；(3)、机器人每经过一个射频标签，读取该位置的坐标信号，并将该位置对应的区域标记为已搜索；同时将该信息通过无线通讯系统广播给其他机器人；(4)、当机器人发现障碍物的时候，标记障碍物的位置，同时将该信息通过无线通讯系统广播给其他机器人；(5)、当机器人发现受困或遇难矿工，标记位置，读取矿工所携带的射频信息，并通过无线通讯系统广播该信息；(6)、当井下所有人员被发现或者所有可达区域已经被搜索完毕，各机器人根据步骤(3)、(4)、(5)所得到的井下实时信息，利用生物刺激神经网络模型，建立井下实时地图，并计算最佳返程路径，回到地面；所述生物刺激神经网络模型是指：(a)、基于生物刺激神经网络模型构建实时地图的方法如下，先根据位置射频标签的识别距离，将环境空间离散化，其中每个离散点是一个4维空间，分别由(x,y,z,s)构成，(x,y,z)是该离散点的地理位置坐标，通过射频标签读取；s是生物刺激神经网络神经元的活性值，由下式计算：$\frac{d{s}_i}{\mathrm{dt}}=-A{s}_i+(B-s_i)({\left[I_i^e\right]}^{+}+\underset{j=1}{\overset{k}{\Sigma }}{w}_{\mathrm{ij}}{\left[s_j\right]}^{+})-(D+s_i){\left[I_i^o\right]}^{-}$在这个方程中，k表示与该神经元有连接的神经元个数，w_ij表示连接权值，和分别表示求解刺激性输入和抑制性输入的阈值函数；A、B和D都是常数；(b)、生物刺激神经网络模型中的刺激性输入和抑制性输入和分别来自于所要搜寻的矿工和搜索过程中发现的障碍物，其计算公式如下：$I_i^e=\left\{\begin{array}{ccc}E,& \mathrm{if}& \mathrm{dist}(p_i,p_e)<=L\\ \frac{E}{\mathrm{dist}(p_i,p_e)}& \mathrm{if}& L<\mathrm{dist}(p_i,p_e)<=R_e\\ 0,& \mathrm{if}& \mathrm{dist}(p_i,p_e)>=R_e\end{array}\right.$$I_i^o=\left\{\begin{array}{ccc}-E,& \mathrm{if}& \mathrm{dist}(p_i,p_o)<=L\\ \frac{-E}{\mathrm{dist}(p_i,p_o)}& \mathrm{if}& L<\mathrm{dist}(p_i,p_o)<=R_s\\ 0,& \mathrm{if}& \mathrm{dist}(p_i,p_o)>=R_s\end{array}\right.$在这个方程中，dist(·)为计算两个坐标点之间距离的函数；E是一个常数,且远小于B，R_e是矿工射频标签的有效识别距离；L是矿井位置射频标签的有效辐射距离；R_s是机器人超声波传感器的有效探测范围；(c)、根据生物刺激神经网络模型计算每个神经元的动态活性值，可以保证在有障碍物的地方，神经元的动态活性值最小，而在有矿工被发现的位置，神经元的动态活性值最大，这样机器人根据每个神经元的动态活性值的大小可以实时计算出最佳返程路径，该路径即可保证机器人的安全返回，又可以为地面搜救人员制定搜救方案提供参考；机器人返回时，路径实时计算过程如下：(θ_r)_t+1＝angle(p_r,p_n)$p_n\Leftarrow s_{p_n}=\max \{s_j,j=\mathrm{1,2},...,k\}$其中，(θ_r)_t+1是机器人下一步行动的方向角，angle(p_r,p_n)是计算机器人当前位置p_r和神经元p_n两点间夹角公式，而p_n是机器人探测范围内所有神经元中动态活性值最大的那个，根据该公式，机器人的最终返程路径将是一条能自动绕开障碍物，又能快速到达搜救矿工位置的最佳路径；(7)、地面工作人员根据各机器人实时传回图像和安全返回机器人所存储的相关信息，并参考生物刺激神经网络模型制定的最佳路径，制定救援方案，开展救援工作。