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分析了井下钻孔机器人避障中超声波传感器的局限性，并提出解决的方案。着重指出对超声波进行温度、湿度补偿，尝试用Elman反馈神经网络逼近函数。Elman网络隐含层采用“Tansig”激活函数，输出层用“Pureline”激活函数，保证了只要有足够多的隐含层神经元个数，网络就可以任意精度逼近任意函数。经实验验证：对超声测距进行温度、湿度补偿后，其测量精度提高了2个数量级。大大改善系统中避障模块的工作效率，提高了钻孔机器人躲避障碍物的能力。