【摘 要】
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在复杂地形的煤矿巡检中，针对多个机器人联合控制过程中能耗较高问题，对多机器的联合控制方法逐渐成为可能。提出基于工业物联网的煤矿巡检多机器人低能耗控制方法。通过工业物联网中的无线传感器采集多个机器人的状态数据，利用物联网特征开展机器人的联合动力学分析，确定不同机器人运动时的驱动力矩，并以此计算每个机器人作业时的相关能耗值。根据能耗值制定机器人最低能耗约束条件，利用递归模糊神经网络计算能耗值，可以提高
【基金项目】
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山西省基础研究计划项目：晃动基座下掘进装备捷联惯导系统对准方法研究（202103021223461）；
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在复杂地形的煤矿巡检中，针对多个机器人联合控制过程中能耗较高问题，对多机器的联合控制方法逐渐成为可能。提出基于工业物联网的煤矿巡检多机器人低能耗控制方法。通过工业物联网中的无线传感器采集多个机器人的状态数据，利用物联网特征开展机器人的联合动力学分析，确定不同机器人运动时的驱动力矩，并以此计算每个机器人作业时的相关能耗值。根据能耗值制定机器人最低能耗约束条件，利用递归模糊神经网络计算能耗值，可以提高能耗值非线性求解的速率。将计算的数值输入到构建的巡检能耗控制模型，完成巡检机器人的低能耗控制。测试实验结果表明：对比蚁群优化算法和强化学习方法，使用该方法控制巡检多机器人时，30 s内上坡、下坡移动速度均低于10 m/s。在200 unit范围时，移动步数可达39 mm,能耗控制效果较好。
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