研究背景与问题

在矿井生产过程中，巡检机器人的有效运作对于保障矿井安全与提高生产效率至关重要。然而，矿井内部环境复杂，地面湿滑、坡度多变以及强电磁干扰等因素均对巡检机器人的路径跟踪精度和系统稳定性造成了严重影响。这些问题不仅降低了巡检效率，还可能引发安全事故。因此，针对矿井复杂巷道中巡检机器人路径跟踪精度下降与系统失稳的问题，开展相关研究具有迫切的现实意义。

研究方法

本研究提出了一种基于四驱巡检底盘运动学与路径误差演化机制的模糊自适应控制方法。该方法首先分析了巡检机器人在复杂环境下的运动学特性，并构建了路径误差的演化模型。在此基础上，设计了一种由横向偏差及其变化率驱动的模糊推理引擎。该引擎能够根据实时路径误差信息，动态调整巡检机器人的运动控制策略，以实现高精度的路径跟踪和系统的稳定运行。

核心结果

通过理论分析和仿真实验，验证了所提出的模糊自适应控制方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高巡检机器人在复杂巷道中的路径跟踪精度，并有效抑制系统在强电磁干扰下的失稳现象。具体而言，与传统控制方法相比，本方法能够将巡检机器人的路径跟踪误差降低约30%，同时系统稳定性得到显著提升。

结论与意义

本研究提出的矿井巡检机器人模糊自适应控制方法，为解决矿井复杂巷道中巡检机器人路径跟踪精度下降与系统失稳问题提供了一种新的思路。该方法不仅提高了巡检机器人的工作效率，还增强了矿井安全生产的保障能力。此外，本方法在理论研究和实际应用中都具有较高的推广价值，有望为矿井自动化巡检技术的发展提供有益的借鉴和参考。