瓦斯巡检机器人的自适应安全路径规划方法

本发明涉及一种瓦斯巡检机器人的自适应安全路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域。该方法首先通过改进A星算法生成全局路径并优化平滑性，接着融合多传感器数据感知环境，采用动态窗口法进行局部实时避障规划，并引入深度强化学习模型实现动态决策。本发明有效解决了现有技术在动态复杂环境中路径规划僵化、避障不及时以及无法自适应规避高风险区域的问题，能够显著提升路径规划的效率和安全性，增强机器人在井下复杂环境中的自主运行能力和智能决策水平。