基于LoRa与蚁群算法的煤矿安全巡检车系统_中国煤炭行业知识服务平台

基于LoRa与蚁群算法的煤矿安全巡检车系统

作者

孙霞赵厚群朱上运
单位

安徽理工大学
摘要

针对煤矿井下开采与生产中主要依赖人工巡检的安全问题，设计了基于LoRa与蚁群算法的煤矿安全巡检车。该巡检车系统通过搭建LoRa无线传感网络，利用巡检车所应用的多个低功耗传感器，直接采集井下煤矿开采中复杂环境的安全数据，并将收集的数据传送到监测中心。另外，矿井下的环境多变且不可控，基于此通过蚁群算法处理检测超过警戒值的数据，规划巡检的最优路径，使得巡检车传输至监测中心的数据更为可靠。
关键词

LoRa蚁群算法巡检车无线传感网络煤矿安全
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金项目(51874010)；
文章目录

0 引言
1 煤矿安全巡检车系统总体设计
2 煤矿安全巡检车系统硬件设计
3 煤矿安全巡检车系统软件设计
3.1 系统算法模型设计
3.2 系统传输软件设计
4 煤矿安全巡检车系统测试
（1）连接性测试
(2）路径优化测试
5 结语
引用格式

孙霞,赵厚群,朱上运.基于LoRa与蚁群算法的煤矿安全巡检车系统[J].煤炭技术,2022,41(04):116-118.DOI:10.13301/j.cnki.ct.2022.04.028.