本文针对矿山智能巡检机器人在路径规划和危险识别算法方面进行了优化研究。通过分析传统路径规划算法如A算法、遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）在矿山复杂环境中的局限性，提出了结合多种算法优势的改进方法。在路径规划方面，采用融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的方法，显著提高了全局最优解的收敛速度和搜索精度。在危险识别方面，利用深度学习和图像处理技术，结合卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO和Faster R-CNN），有效提升了危险源识别的准确率。此外，针对矿山环境的实时性和稳定性挑战，引入了基于深度强化学习的Actor-Critic算法和改进的动态窗口算法（DWA），确保了算法的高效运行和鲁棒性。实验结果表明，优化后的算法在复杂矿山环境中表现出良好的性能，为矿山安全生产提供了技术支持。