我国煤矿以井工矿开采为主，数量约占90%，井下作业劳动强度大、危险系数高，作业人员超过100 万人，而煤矿辅助作业机器人是替代矿工高强度施工、远离危险区域的重要手段，其研发与应用迫在眉睫。但煤矿井下辅助作业工序多、工艺复杂，煤矿辅助作业机器人研发应用面临精细化、智能化、仿人化作业等巨大挑战，相关研究处于起步阶段，辅助作业机器人应具备实现工艺参数化与工程机械智能化的有机结合。

现阶段，煤矿井下辅助作业以人工为主，矿工处于高粉尘、高危险区，劳动强度大、职业病多发。部分先进矿井辅助作业工序已采用工程机械化设备，但不具备导航定位、视觉识别AI 算法、智能探测识别、无线通信、自主决策等智能系统，导致作业效果差、场景融合性弱且高度依赖人工操作。

目前，煤矿井下通常喷浆作业采用人工操作半机械化湿喷设备，存在混凝土回弹率高、喷浆效率低且材料浪费严重等问题；清淤作业采用人工清挖并用罐车将煤泥运出井外，存在设备操作复杂、清挖效率低且效果差等问题。因此，尽管现有辅助作业方面已有部分研究和产品应用，但由于煤矿井下环境的特殊性和极端复杂性，尚无法支撑巷道辅助作业少人、无人化要求。

辅助作业机器人技术架构及理论体系搭建

辅助作业装备机器人必须综合考虑煤矿井下实际环境与作业特征。煤矿井下典型特征为高粉尘、低照度、无GPS定位、空间狭小、非结构化地形等作业特征，作业对象负荷重、作业标准化程度低、作业环境及场景多变、连续作业时间长等因素对传统机器人设计提出了巨大挑战。

目前尚未形成煤矿巷道辅助作业机器人通用技术及理论，无法指导设计。关键技术难题仍未得到有效突破，核心元部件缺失，无法支撑多场景煤矿巷道辅助机器人的研发与应用，主要表现为以下5个方面。

（1） 机器人是机电耦合学科，煤矿超高防爆标准对小型化、一体化设计提出较高要求。

（2） 由于井下GPS北斗拒址等因素，长距离运动导航定位精度难以保证。

（3） 高粉尘、低照度环境，机载测量单元安装位置，作业目标尺寸大都对长视角目标位姿高精测量造成困难。

（4） 井下重负荷作业要求，大负载防爆电驱机械臂难以突破，精准作业工艺对液压机械臂动力系统控制提出挑战。

（5） 长距离运行、连续作业，需要实现动态场景下车臂协同控制。

针对以上问题，中国煤炭科工集团各家单位联合构建了辅助作业机器人“防爆结构−自主导航−目标测量−作业控制−车臂协同”通用技术架构及理论体系，攻关防爆设计、自主导航、目标检测、作业控制、车臂协同5 项共性技术问题。在此基础上，基于辅助作业机器人通用技术架构，形成设计方法，并开发核心元部件，支撑多场景辅助作业机器人研发与应用。结合具体应用场景，研制对应的辅助作业机器人，整体推动井下辅助作业机器人理论、技术及装备体系进步与发展，煤矿辅助作业机器人技术架构如图1所示。

图1　煤矿辅助作业机器人技术架构

辅助作业机器人关键技术

中煤科工机器人科技有限公司长期致力于煤矿机器人关键技术研究及系列化产品研发，目前在煤矿井下辅助作业机器人方面开展了大量研究，取得了多项成果。

针对井下作业环境需求，开展了多传感器融合的长距离巷道导航技术、低光照高粉尘服役工况下，目标测量技术及重载液压机械臂系统稳定控制等技术攻关，基本实现了辅助作业机器人的半自主或自主作业。

基于多传感器融合的长距离巷道导航技术

为克服无特征巷道场景下单一传感器的感知缺陷，有效解决煤矿长距离巷道缺失特征点而导致激光雷达丢失定位的问题，提出了基于激光雷达与视觉测量融合的自主导航技术。

图2　激光视觉融合构建彩色点云地图

通过相机模型将激光点云投影到二维图像上，投影后对应像素的颜色信息，实现单帧激光点云着色，如图2a 所示。利用里程计计算传感器位姿对多帧激光点云拼接，实现彩色地图构建，如图2b 所示。构建了基于ESKF的多传感器融合SLAM系统，提供准确的里程计信息与全局一致的稠密地图。主要包括以下5个方面：

（1） 语义分割

提取图像语义信息，通过点云生成三维空间位置。

（2） 里程计位姿构建

联合相机、lidar、IMU、轮速计的残差，采用ESKF进行局部状态实时估计。

（3） 闭环检测

利用点云直方图构建Scan-Context 描述子，进行回环检测。

（4） 全局优化

通过因子图进行全局优化，保持全局一致性。

（5） 地图构建

通过语义信息与里程计位姿构建语义拓扑图。实现了定位精度、停车精度、路径跟随精度为±20 mm。

低光照高粉尘复杂工况下的目标位姿测量技术

由于煤矿井下低光照、高粉尘等复杂恶劣环境，视觉传感图像画质严重下降，主要表现为图像呈现大量暗区域，以及部分高亮区域，其中暗区域的图像轮廓模糊不清，细节特征丢失，视觉效果差；高亮区域图像光晕现象明显，图像对比度和信噪比下降等。

以管道安装机器人为例，研究目标管道的位姿测量。煤矿常用管道主要包括风管、水管、瓦斯管，直径不同，长度同为6 m，几何形状为圆柱体和圆台，但现有管道检测识别方法对噪声较为敏感、检测精度不高、检测结果难以验证。

为实现管道安装机器人对目标管道的精准识别，采用基于反馈Hough 变换的管道点云检测和识别方法，识别效果如图3所示。

图3　基于3D Hough变换的轴向估计

（1） 根据八叉树划分点云空间，采用三维点云管路位姿估计算法，生成圆柱体或圆台高斯映射图，利用三维霍夫变换法估计初始轴向。

（2） 基于初始轴向计算圆柱体横截面或圆台投影轮廓，并建立轴向优化目标函数。

（3） 通过霍夫变换法拟合获取管路外轮廓，并进一步利用柱面法线获取管路轴线方向，完成管道的三维位姿估计。

重载液压机械臂系统稳定控制技术

针对喷浆、管道安装等机器人液压机械臂控制精度不足、定位较差等问题，采用基于回归分析的非线性重载机械臂系统稳定控制方法，初步实现重载作业机械臂的精确运动控制，基于状态扩张的机械臂控制系统设计架构如图4 所示。

图4　基于状态扩张的机械臂控制系统

（1） 通过大量机械臂示教试验，采集液压系统及液压摆缸关节的相关特征数据，并利用机器学习中的回归算法，对采集到的大规模数据进行分析和学习。

（2） 建立预测模型，采用控制系统输入输出的历史数据，作为对新的输入数据预测。

（3） 建立控制系统回归模型，并在控制过程中不断采集新的数据，补充训练样本集，以完善回归模型，实现对液压摆缸关节的精确定位控制。

煤矿井下多场景辅助作业机器人群

基于煤矿辅助作业机器人技术架构及体系，研制出井下管道安装、搬运、喷浆、巷道修复、选矸、水仓清淤等6种煤矿井下辅助作业机器人。

（1） 管道安装机器人

基于视觉ICP 匹配的管道高精度定位、大臂展高精度重载机械手，自适应控制及低光照、高粉尘工况下的目标测量等关键技术，结合深度学习的管路识别及面向煤矿场景的目标检测与模型匹配算法，研制出煤矿井下管道安装机器人。具有自主管道安装搬运精准到位、遥控移动、巷道壁防碰撞等功能，完成煤矿巷道内直径为120～250 mm的管道识别，抓举质量最大为0.5 t，举升高度最大为4.5 m，实现全过程作业，管道安装机器人机械结构如图5 所示，管道安装机器人如图6所示。

图5　管道安装机器人机械结构                  图6　管道安装机器人

（2） 搬运机器人

研制多结构端拾器及重载作业移动一体化平台等核心结构，结合多视觉传感器的煤矿巷道场景，多元信息拼接、目标物精准位姿估计、机械臂综合性能检测等算法，构建重载机械臂液压驱动系统效率模型，以及液压油缸驱动锁销架结构，研制出煤矿井下搬运机器人。具有目标物精准识别与搬运、360 °视频环影等功能，最大举升高度为4.8 m，最大负载为1 t，搬运机器人机械结构如图7 所示，搬运机器人如图8 所示。

图7　搬运机器人机械结构                   图8　搬运机器人

（3） 喷浆机器人

研制上料、搅拌、喷涂一体化自主喷浆结构，提出雷达及超声测距的自主纠偏算法，基于惯性导航的SLAM 自主导航及激光雷达巷道断面建模等关键技术，实现液压式机械臂轨迹自主规划及腕关节构型优化及微动控制，研制出煤矿井下喷浆机器人。具备巷道复杂作业区域的快速扫描、空间建模、喷射区域智能划分、臂架运动智能控制及喷射路径智能规划等功能，实现喷浆回弹率不高于20%，浆液厚度一致性大于80%，喷浆机器人机械结构如图9 所示，喷浆机器人如图10所示。

图9　喷浆机器人机械结构                 图10　喷浆机器人

（4） 巷道修复机器人

基于多传感器融合的自主导航、自主视校技术及重载冲击机械臂稳定控制等关键技术，建立双闭环微动反馈补偿系统、力～运动协调的移动平台及控制算力平台，研制出煤矿井下巷道修复机器人。具备液压臂铣挖路径自主规划、工作面缺陷体积识别和自动铣挖密封槽等功能，液压系统最大流量为280 L/min，液压油最大温升为50 ℃，巷道修复机器人如图11所示。

图11　巷道修复机器人

（5） 选矸机器人

采用图像视觉、X射线融合的矸石识别，基于机械手、气锤、风枪结合的多重矸石分选等关键技术，研制分选机构模块化分布式应用及探测设备，设计高弹性、高鲁棒性、实时响应同步队列协同控制系统，防辐照机构及辐照检测报警系统及多维度辨识广域分选架构，研制出煤矿井下选矸机器人。具备实时传送数据信息和煤矸图像识别定位等功能，实现50～300 mm粒度的煤矸石精准分选，分选精度低于3%，选矸机器人机械结构如图12 所示，选矸机器人如图13 所示。

图12　选矸机器人机械结构                       图13　选矸机器人

（6） 水仓清淤机器人

突破清淤空间自适应、大流量高速排压、全系统淤泥定量收运排一体化等关键技术，研发自主淤积程度监测系统、淤泥量自动识别系统及进料集料系统，研制出煤矿井下水仓清淤机器人。具备自主规划路径、超声避障和清淤装置联动控制等功能，在水煤泥浓度不高于70%环境条件下，最大集泥宽度为1 750mm，水煤泥处理能力不低于20 m³/h，水仓清淤机器人机械结构如图14所示，水仓清淤机器人如图15所示。

图14　水仓清淤机器人机械结构                    图15　水仓清淤机器人

煤矿辅助作业机器人现场应用

管道安装机器人应用于井下巷道管路安装、拆卸作业现场，通过视觉识别确定管路位置，机械臂基于各油缸位移及角度偏移量，沿着优化生成的规划路径完成现场管道搬运、提升、安装等作业工序。应用管道安装机器人后，每天安装管道为100 根，安装效率提高60%，管道安装机器人现场应用如图16所示。

图16　管道安装机器人现场应用

喷浆机器人应用于井下巷道锚喷施工作业现场，通过激光雷达全方位扫描预喷浆区域，机械臂沿着S 形轨迹，自主控制喷涂厚度完成喷浆作业。应用喷浆机器人后，巷道每天喷涂长度在20 m以上，喷浆作业人员缩减至1～2 人，效率提高50%，巷道喷浆机器人现场应用如图17 所示。

图17　巷道喷浆机器人现场应用

巷道修复机器人应用于井下巷道围岩修复作业现场，机器人基于红外激光与人机交互，确认指定密封槽的开挖起点和高度，通过自主调节距离侧壁的距离及姿态，达到最铣挖密封槽的最优位姿，并根据规划路径铣挖密封槽。应用巷道修复机器人后，修复效率提高40%，巷道修复机器人现场应用如图18所示。

图18　巷道修复机器人现场应用

总 结

我国煤矿井下辅助作业机器人仍处于初级发展阶段，仅有少部分机器人处于较为成熟的阶段，大部分仍难以进行井下实际可靠常态化应用。主要存在以下3 个方面原因。

（1） 煤矿辅助作业机器人研发时间短，产品积累较少，机器人思维与传统煤机装备结合的新理论、新技术研究还较为薄弱，缺少机器人理论与煤矿复杂场景有机结合的理论指导。

（2） 辅助作业机器人防爆理论方法、非连续作业下自主导航、动态目标检测、自主作业控制与规划、车臂协同等关键技术有待突破，仍缺少面向“机器人+场景+工艺/工序”的精细化仿人控制技术。

（3） 当前电机、机械臂、相机、雷达等核心元部件，难以支撑工艺性精细化作业要求，极大限制了辅助作业机器人实用化进程。

未来将通过共性关键技术攻关、关键元器件研发等手段，逐步完善煤矿辅助作业机器人技术理论体系及研发应用架构，实现煤矿井下应用精细化、智能化、仿人化作业，并将人工智能及机器人技术与矿山行业深度融合，实现机器人群高效协同调度作业，助力其场景化应用走向深水区。

策划：李金松 编辑：王晓珍