基于多智能体技术的虚拟煤矿安全行为建模及仿真研究

研究和探索煤矿开采环境的新方法成为当前解决煤矿安全生产的新课题，虚拟现实技术为煤矿安全生产提供了新的思路与方法，多智能体引入增强了虚拟环境的智能性。.项目通过构建虚拟煤矿中多智能体的定义、构造方法与组织模型，特别是井下危险源、危险事件等智能体的安全行为模型；研究智能体的自主行为与交互行为，建立虚拟煤矿的安全行为表现整体框架，对体现虚拟环境智能性的虚拟人进行建模，构建具有感知、运动、行为、认知等综合能力的虚拟矿工模型；探索虚拟矿工的行为控制模型，建立虚拟矿工行为推理机制，将不确定推理技术应用于行为变化中，使得矿工模拟更加智能化，有效实现虚拟矿工的行为控制，以及井下典型作业的行为仿真；拓展虚拟煤矿中井下物理自然环境的行为表现方法，以有效集成井下物理环境知识，提高虚拟煤矿的应用价值。.本项目的研究对煤矿安全生产具有重要意义，相关成果可以推广应用于有色、冶金等其它矿山领域。

煤矿虚拟环境是一个典型的复杂系统，随着社会的进步和科技的发展，对煤矿虚拟环境进行建模和仿真的需求日益增大，而且对于模型的智能性和仿真的真实性的要求也越来越高，传统的几何建模方法已经不能满足虚拟环境交互性仿真任务的需求，需要有新颖的、更为有效的虚拟环境建模方法，此时基于Agent的建模方法就应运而生了。基于Agent建模法就是将煤矿虚拟环境划分为与之相对应的多种Agent，依据Agent智能体结构对煤矿虚拟环境中的个体建立模型，是一种自底向上的建模方式，将复杂煤矿虚拟环境在微观上的行为和在宏观上的涌现性有效地结合起来。Agent模型一般能够自主地感知外部信息，并根据自身的知识结构，智能地执行交互动作，对外界环境产生影响，其建模思想直观、贴近真实世界，不仅可以清晰地刻画真实煤矿生产的模型系统，而且还可以使煤矿生产模型具备智能性，使对煤矿安全生产的研究更加有效。本项目主要进展和阶段性成果如下：1.利用多智能体技术, 给出了复杂煤矿虚拟环境系统的建模方法, 成功地完成了复杂煤矿虚拟环境系统的三层体系模型建模及其形式化描述，该模型由数据层、多智能体层和人机界面层组成。建立了用于虚拟环境下具有规划决策能力的虚拟矿工(Virtual Miner)模型，虚拟矿工模型集成了感知、信息处理、学习、行为、规划、决策、知识库等组件,能产生逼真的拟人行为。并对复杂煤矿虚拟环境多智能体系统（MAS）进行一致性协议的分析，阐述了虚拟环境中智能体安全操作一致性形成的原因。并采用面向对象技术, 在PC机上实现了虚拟矿工 Agent 的复杂行为控制和复杂煤矿虚拟环境中多智能体的交互式仿真。 2.针对现有的无线煤矿环境监测系统存在的冗余数据传输量大，多种环境参数的监测处理相互独立等问题，利用多智能体技术，构建了基于多智能体系统的复杂煤矿环境监测系统模型，开发了基于多智能体的复杂煤矿环境监测系统，并从硬件和软件方面进行了系统的实现。各智能体间通过协作交互算法进行相互合作和协调工作，可以有效提高数据传输的实时性和可靠性，进而优化了复杂煤矿环境监测系统的结构，提高了煤矿环境监测系统的时效性和准确性。仿真实验证明基于多智能体技术的复杂煤矿环境监测系统在煤矿环境监测方面具有较好的应用前景。