葛世荣-煤矿机器人体系及关键技术.pdf

第 45 卷第 1 期煤 炭 学 报Vol. 45 No. 1 2020 年1 月JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETYJan. 2020 移动阅读 葛世荣,胡而已,裴文良. 煤矿机器人体系及关键技术[J]. 煤炭学报,2020,451455-463. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. YG19. 1478 GE Shirong,HU Eryi,PEI Wenliang. Classification system and key technology of coal mine robot[J]. Journal of China Coal Society,2020,451455-463. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. YG19. 1478 煤矿机器人体系及关键技术 葛世荣1,胡而已2,裴文良3 1. 中国矿业大学北京 机电与信息工程学院,北京 100083; 2. 中国矿业大学 机电工程学院,江苏 徐州 221116; 3. 中信重工开诚智能装备 有限公司,河北 唐山 063020 摘 要我国煤炭开采已从机械化、自动化正逐步向智能化迈进,煤矿智能化是涉及煤炭资源勘查、 矿井建设、煤矿开采、安全保障、洗选分销等多个环节的系统工程,煤矿智能化发展需要经历自动 化、信息化、互联化、智能化 4 个阶段,研发推广应用煤矿机器人是实现煤矿智能化、无人化的重要 途径。 综述了当前我国煤矿机器人领域的研究现状,科学阐明了煤矿机器人的概念和定义,详细分 析了煤矿机器人研发历程和未来技术产品发展趋势。 研究了煤矿机器人的分类方法,针对煤矿机 器人的不同面向对象、作业区域、功能属性,构建了科学合理的煤矿机器人分类体系,从作业类型角 度将煤矿机器人划分为掘进、采煤、运输、安控、救援五大类,结合目前机器人和人工智能技术领域 的先进技术发展水平,按照由易到难、先零后整、各点突破、整体推进的基本原则,规划了不同种类、 层次煤矿机器人的研发路径。 提出了煤矿机器人研发过程中亟需突破的八大共性关键技术,包括 煤矿机器人防爆安全设计理论及方法、长续航高能量密度机器人动力技术、井下受限封闭环境下机 器人自主精准定位导航技术、煤矿机器人的高可靠抗干扰通讯技术、煤矿复杂环境下机器人智能感 知与险情识别技术、井下机器人群协同控制决策机制、煤矿机器人可靠性测试评估方法、煤矿机器 人模块化设计方法,初步建立了我国煤矿机器人研发技术体系。 关键词煤矿智能化;煤矿机器人;分类标准;关键技术 中图分类号TD67 文献标志码A 文章编号0253-9993202001-0455-09 收稿日期2019-10-29 修回日期2019-12-03 责任编辑郭晓炜 基金项目国家自然科学基金山西联合基金重点资助项目U1610251 作者简介葛世荣1963,男,浙江天台人,教授,博士生导师。 Tel010-62331699,E-mailgesr cumtb． edu． cn Classification system and key technology of coal mine robot GE Shirong1,HU Eryi2,PEI Wenliang3 1. School of Mechanical Electronic 2. School of Mechatronic Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China; 3. CITIC HIC KAICHENG Intelligence Equipment Co. ,Ltd. , Tangshan 063020,China AbstractChina’s coal mining is gradually moving toward intelligence from mechanization and automation. Coal mine intelligence is a systematic project involving coal resources exploration,mine construction,coal mining,safety protec- tion,coal washing and distribution,etc. . The four stages of intelligent coal mining development are automation,infor- matization,interconnection and intelligence. However,the Rcoal mine robot;classification standard;key technology 长期以来,煤炭在我国一次能源消费中占比高达 60以上,是重要的战略能源和工业原料,煤炭的高 效、安全开采是国民经济健康可持续发展的重要支 撑。 据统计,2018 年全国煤矿共发生事故 224 起、死 亡333 人,煤矿百万吨死亡率0． 093,首次降至0． 1 以 下,煤矿安全生产形势持续稳定好转。 然而和其他行 业相比,煤炭行业从业人员伤亡率仍然较高,成为影 响社会整体公共安全和稳定的短板。 研发应用煤矿 机器人,推进井下各岗位的机器人替代,践行“无人 则安”的安全生产新理念,能实现煤矿安全生产形势 根本性好转。 新中国成立以来,我国煤炭工业取得了长足的进 步,技术、装备发展水平大幅提升,煤矿生产由人力、 蓄力发展到机械化、自动化开采。 目前以采煤机、刮 板输送机、掘进机和液压支架为代表的采、掘综合成 套设备均实现了国产化,煤机装备设计、制造整体水 平位于世界前列[1]。 例如,神东煤炭集团在上湾煤 矿的 8． 8 m 大采高工作面成套装备已达到世界先进 水平,单面年采出煤炭可达 1 801 万 t。 特别是随着 机器人、人工智能等新技术的发展,煤矿智能化和机 器人将是未来煤矿开采技术革命的新方向[2]。 1 煤矿机器人概念及发展历程 煤矿智能化发展需要经历自动化、信息化、互联 化、智能化 4 个阶段,如图 1 所示,每一阶段都有智能 煤矿技术体系中的某一核心环节的成熟和进步。 煤 矿自动化阶段以自动化综采工作面的推广应用为标 志,实现了煤矿生产由简单机械化向可编程控制的转 变;煤矿信息化阶段以现代高性能计算机、数字通讯 和网络技术为手段,对矿井地质、生产、安全、设备、管 理和市场等方面信息进行采集、传输处理和集成应 用;煤矿互联化阶段以先进传感、物联网、大数据、云 计算技术为核心,实现矿井地理、环境、设备、人员间 的互联互通;煤矿智能化阶段将以煤矿无人化开采为 目标,通过煤矿智能装备和机器人的推广应用,实现 智能感知、自主决策、精准控制、自动执行。 图 1 煤矿智能化发展经历 4 个阶段 Fig． 1 Four stages of intelligent coal mine 煤矿智能化技术系统涵盖智能装备机器人化 采掘运装备、煤矿机器人、其他自动化装备、工业互 联网机器视觉、传感器、定位导航、工业以太网、工 业软件透明矿山、数字孪生、机器学习、ERP/ MES/ DCS 等、智能材料,以及将上述环节有机结合的自 动化系统集成及采掘运输系统集成等。 其中煤矿机 器人是煤矿智能化的重要载体,研发应用煤矿机器人 是实现煤矿无人化开采的重要途径。 煤炭行业较早提出了煤矿机器人的概念[3-4],然 而由于受煤矿井下特殊的环境条件限制[5],目前地 面其他行业的机器人技术难以直接应用到煤矿井下, 煤矿机器人研发整体难度大、研发周期长、产品稳定 性安全性要求极高[6-7],需要针对煤矿井下特殊生产 环境开展煤矿机器人的系统性研究,构建相对完善的 煤矿机器人技术体系。 煤矿机器人是能依靠随身动力和自主控制能力 来实现某种特定采矿功能的一种机器,可以通过受人 指挥、预先编程、人工智能规划的方式,协助或替代人 的采矿作业劳动或危险岗位的操作。 根据智能感控水平差别,煤矿机器人可分为 3 类① 一般煤矿机器人,是指仅能按照预先编程完成 简单自动操作任务的初级智能机器人,例如排水机器 人、通风机器人、支护机器人、搬运机器人、管道安装 机器人、破碎机器人。 ② 智能煤矿机器人,是指具备 自感知、自学习、自决策、自运动的 4 个智能要素的高 654 第 1 期葛世荣等煤矿机器人体系及关键技术 级智能机器人,例如巡检机器人、救援机器人、无人驾 驶车辆。 ③ 机器人化装备,是指对传统采掘机器赋 予机器人的感知、学习、决策能力,能够实现智能协同 作业、人机交互控制,从而无人操作完成采矿任务,也 可以称作智能化装备,例如承担掘进、采煤、运输作业 的机器人化装备。 我国煤矿机器人的发展历程与趋势如图 2 所示, 井下机器人的研发起步于煤矿救援探测机器人[8-9], 在国家“863”计划的支持下中国矿业大学率先研发 了第 1 台煤矿救援探测机器人,随后哈尔滨工业大学 联合唐山开诚电控设备集团有限公司研制的煤矿救 援探测机器人在煤矿井下得到应用[10],在此基础上, 开诚集团又先后研制出可用于煤矿井下透水事故抢 险探测水下机器人和钻孔探测机器人。 随着全国煤 矿安全生产形式的日趋好转,煤矿事故救援由被动救 援转向主动预防,各类煤矿巡检类机器人成为研发热 点[11],目前已实现井下胶带机和机电硐室的日常巡 检。 要实现煤矿本质安全,各类煤矿作业类机器人的 研发被提上日程,当前无人掘进机器人系统、智能化 采煤工作面机器人系统、煤矿智能运输和钻锚机器人 的日渐成熟,为建成无人少人矿井提供了重要装 备保障。 未来随着能源资源开采向着深海、深空等外 延空间展开,预计海底采矿机器人和太空采矿机器人 将成为新的研发方向。 图 2 煤矿机器人发展历程与趋势 Fig． 2 Development history and trend of coal mine robot 2 我国煤矿机器人研发现状 长期以来,国内相关科研单位开展了大量的煤矿 机器人及智能采掘装备的基础研究和技术攻关工作, 主要集中在以下 5 个方面。 2． 1 自动化掘进装备 20 世纪 90 年代以来,国外研发机构和制造商开 展了自动化掘进装备研究,针对掘进机可靠性、近程 遥控、掘锚一体机等研发取得了一定进展,欧盟、澳大 利亚等在锚钻和铺网自动化技术方面也取得了突 754 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 破[12-13]。 近年来,随着我国大型高产煤矿对快速、自 动化掘进的迫切需求,国内组织相关科研单位和煤机 制造企业开展了部分关键技术攻关[14],通过“863”计 划重点项目“煤矿井下采掘装备遥控关键技术”和 “973”计划项目“深部危险煤层无人采掘装备关键基 础研究”的培育,突破了掘进机的可视化遥控和远距 离控制等关键技术[15],并开展了相关技术验证,但整 体上看相关技术和装备还处于半自动化阶段,距离成 套装备的智能化还有一定的距离。 要真正实现少人/ 无人化目标,需研发一套机器人化掘进机组,具备智 能导控、自适应截割、钻锚临时支护协同作业等功能。 同时,部分研发单位联合煤矿企业将地铁、隧道工程 中普遍采用的盾构技术移植至井下[16],铁建重工研 发的全断面盾构机已在神东补连塔 2 号辅运斜井建 设项目和山东临矿内蒙古上海庙矿业公司成功应用, 部分解决了传统掘进施工进度慢、劳动作业强度大、 危险性高等问题。 2． 2 智能化采煤技术与装备 采煤装备的智能化和机器人化是煤矿智能开采 的核心之一[17-18],国际上采煤工作面智能化主要以 澳大利亚联邦科学院的 LASC 技术和美国 Joy 公司的 IMSC 技术为主导。 经过“十二五”、“十三五”期间的 技术攻关,我国在综采成套装备感知、信息传输、动态 决策、协同控制、可靠性等关键技术上均有所突 破[19]。 由太重煤机、西安煤机等企业研发的采煤机 已具备自主运行、记忆截割等功能,已研制出具有自 主知识产权的综采成套装备智能控制系统,可实现 “无人操作、有人巡视”的智能化开采生产模式[20]。 据不完全统计,目前我国煤矿已建成智能化采煤 工作面 183 个,然而受限于煤矿井下复杂、多变、恶劣 的工作条件,当前建成的采煤工作面智能化水平还处 于初级阶段,可在回采巷道监控中心对综采工作面设 备进行“一键启停”和远程控制,采用基于记忆截割 的自动化割煤与人工巡视相结合的工作模式,工作面 已采用轨道机器人巡检[21],实现采煤工作面少人作 业。 而采煤机高精度定位、自主导航和煤岩识别等技 术还有待攻关[22],与其他行业相比技术水平还有较 大差距,智能化工作面的高产、稳定运行还需要大量 的工程应用验证,工作面超前支护等工序还未实现智 能化和机器人化[23],针对复杂煤层和地质条件的工 作面智能化技术还存在一定的难度。 2． 3 机器人化智能运输装备 近年来,国内煤矿运输系统智能化的研究也渐成 热点,其中重型刮板输送机成套装备的智能化为实现 智能化无人工作面提供了重要的支撑,多家科研单位 针对刮板输送机的智能化开展了预研[24],通过对输 送机启制动、故障工况下的动力学问题的研究,提出 了重型刮板输送机的启制动控制方法[25],采用智能 传感技术及现场总线技术分别对刮板输送机的运行 状态、电压、电流、链速以及运行周期进行实时监测; 利用捷联惯导提出了基于中部槽结构尺寸航位推测 的刮板输送机形态检测新方法[26],结合综采工作面 采煤工艺利用刮板输送机检测轨迹,建立了刮板输送 机调直方法,实现了在综采工作面不停机情况下的刮 板输送机连续调直。 随着大功率交流永磁电机直驱 技术的发展[27],给煤矿主运输胶带和刮板输送机的 智能控制提供了新的解决方案;随着在线三维激光扫 描和视频监控技术的成功应用[28],实现了带式输送 机物料瞬时流量的智能感知,结合带式输送机智能调 速技术,为煤矿主运输系统的高效智能运行奠定了基 础。 另外,随着采掘活动的无人化,煤矿辅助运输环 节日益成为制约煤矿无人化的瓶颈,且是井下零星事 故的多发环节,辅助运输系统亟需往标准化、智能化、 无人化方向发展,国内针对有轨和无轨运输的智能化 研究主要集中在单轨吊和无轨胶轮车的无人驾驶方 面[29],已取得了部分突破。 2． 4 煤矿安控机器人 从 20 世纪 80 年代开始,日本、美国等工业强国 先后开展了各类工业巡检机器人的研究工作,随着我 国对煤矿安全生产要求的不断提高,国内在煤矿巡检 机器人方面的研究起步较早。 北京交通大学提出了 基于工业互联网的煤矿井下机器人导航与无线视频 监控技术,石家庄煤矿机械有限责任公司较早公开了 一种煤矿胶带运输机无线视频巡检装置。 目前,中信 重工开诚智能装备有限公司研发的矿用轨道式巡检 机器人、多自由度轨道式巡检机器人、防爆轮式巡检 机器人、防爆消防机器人等,已经在陕煤柠条塔矿胶 带运输机、峰峰梧桐庄矿水泵房、新汶翟镇矿井下绞 车房和采煤工作面进行了试运行,这些巡检机器人通 过搭载的可见光摄像头、红外热像仪、声音传感器、多 气体传感器等可以对胶带机等设备的运行状况进行 检测,对阀门、仪表、胶带异物等进行判断识别,发现 故障可及时报警,不仅减轻了巡检工人的劳动强度, 而且提高了巡检质量[30]。 同时,针对煤矿井下特殊 区域瓦斯等危险气体的巡检需求,部分科研单位开发 了履带式可移动气体巡检机器人,未来可部分替代瓦 检员的作业,实现危险区域探测的无人化[31]。 煤矿 安控机器人的发展将与煤矿智能监控系统的形成有 益补充[32],使得矿山安全监控无死角、零盲区。 854 第 1 期葛世荣等煤矿机器人体系及关键技术 2． 5 煤矿救援机器人 研发高智能化、实用性强、适合井下复杂灾后工 作环境的救援机器人是煤矿机器人领域的一个重要 研究方向[33-34]。 2008 年中国矿业大学最早提出煤矿 救援机器人的概念[35],率先研制出了国内第 1 台煤 矿灾后探测救援机器人[36],通过机器人设计携带的 图像、危险气体和温度传感器,实时传回煤矿灾后现 场的图像和环境数据[37-38],并在徐州市夹河煤矿进 行了模拟测试。 哈尔滨工业大学机器人研究所联合 中信重工开诚智能装备有限公司也开展了相关技术 的研发,并在国家“863”计划课题“煤矿井下搜索机 器人研制”的资助下,研制了矿井搜救机器人样机, 取得了煤矿安全标志证书和防爆合格证书。 2016 年,在国家“863”计划课题的支持下,中国矿业大学、 北京理工大学和中科院沈阳自动化研究所研制的煤 矿环境探测机器人在山西同煤集团塔山煤矿和国家 矿山应急救援大同队完成了首次示范应用[39]。 但由 于矿井灾后环境对救援机器人的性能要求极高,目前 研制的煤矿救援机器人的智能化水平和可靠性还有 待提高[40],距产业化和列装救护大队还有一段距离。 3 煤矿机器人分类体系 当前我国煤矿正朝着智能化、少人化、无人化方 向发展,采用煤矿机器人下井代替矿工作业是今后煤 矿智能装备发展的必由之路。 目前智能化采煤工作 面、无人掘进工作面的研发取得了一定的进展,各类 煤矿巡检机器人的研发均有所突破,部分已经开始井 下试运行。 然而煤矿机器人的研发、应用是一个大的 系统工程,要建成真正的无人化矿井,必然要求井下 全环节、全作业流程的机器人替代。 因此,需要建立 完整的煤矿机器人技术体系,对各类煤矿机器人的面 向对象、作业区域、功能属性进行科学合理的划分,从 而有效避免由于煤矿机器人研发过程中的定位不清 晰等导致的过度重复投入,更好地实现各机器人间的 分工和协作。 3． 1 煤矿机器人分类 广义煤矿机器人的内涵十分丰富,按照井下作业 区域、作业功能定位的不同,综合来看煤矿机器人可 划分为五大类,即掘进类、采煤类、运输类、安控类、救 援类。 同时,每一大类煤矿机器人又可以细分为若干 种,根据目前井下各工种的替代需求,共规划 38 种煤 矿机器人[41],由此构成了完整的煤矿机器人分类技 术体系,具体的分类体系架构如图 3 所示。 当然,目 前来看各类煤矿机器人间的技术和部分功能仍有交 叉重叠,但总体上构成了作业区域的合理分配和功能 互补,随着未来煤矿开采工艺和技术的不断演进,煤 矿机器人的种类还将不断丰富和完善。 图 3 煤矿机器人分类体系 Fig． 3 Classification system of coal mine robot 3． 2 煤矿机器人研发技术路径 根据目前国内外机器人领域的技术进展和煤机 装备的研发水平来看,各类煤矿机器人的研发应当本 着由易到难、先零后整、各点突破、整体推进的基本原 则。 可规划以下几种针对不同种类煤矿机器人的研 发路径 1部分煤矿机器人需要完全的创新设计,代替 现有井下作业岗位人员。 如临时支护机器人、超前 支护机器人、充填支护机器人、搬运机器人、破碎机器 人、车场推车机器人、选矸机器人、巷道冲尘机器人、 954 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 工作面巡检机器人、管道巡检机器人、通风监测机器 人、危险气体巡检机器人、密闭砌筑机器人、管道安装 机器人、胶带机巡检机器人、井筒安全智能巡检机器 人、巷道巡检机器人、井下抢险作业机器人、矿井救援 机器人、灾后搜救水陆两栖机器人等。 此类型的煤矿 机器人研发难度大、周期长,需要通过不断的技术和 产品迭代,优化机器人的功能定位、提高可靠性。 2部分煤矿机器人可在现有相关煤机装备基 础上进行改型再设计和智能化改造,叠加一个或多个 功能。 如掘进机器人、全断面立井盾构机器人、钻锚 机器人、喷浆机器人、探水钻孔机器人、防突钻孔机器 人、防冲钻孔机器人、采煤机机器人、露天矿穿孔爆破 机器人、巷道清理机器人、煤仓清理机器人、水仓清理 机器人、井下无人驾驶运输车、自动排水机器人等。 此类型的煤矿机器人研发周期较短、改造费用相对较 低,适合在不改变现有煤矿生产系统和生产工艺的条 件下快速推广应用。 3部分煤矿机器人是对现有井下多工序、多工 种、多装备的系统集成,从而形成局部机器人群开展 协同作业。 如掘进工作面机器人群、采煤工作面机 器人群、露天矿卡车无人驾驶系统、露天矿电铲智能 远程控制自动装载系统等。 此类型煤矿机器人一般 装备体量大、系统较为复杂,需要考虑井下各工种、装 备间的协同作业,同时可随着煤炭开采工艺和技术的 发展不断演进,是未来煤矿机器人发展的主流方向。 4 煤矿机器人共性关键技术 煤矿井下的爆炸性气体环境、非结构化地形、封 闭受限空间、GPS 拒止场景等均给煤矿机器人研发带 来严峻挑战。 为从根本上攻克煤矿机器人的技术瓶 颈,加快煤矿机器人的研发进程,实现煤矿机器人下 井替代矿工开展复杂环境作业,需要突破煤矿机器人 研发过程中的若干共性关键技术。 4． 1 煤矿机器人防爆安全设计理论及方法 防爆设计是爆炸性环境作业机器人区别于其他 行业机器人的本质特征,煤矿瓦斯环境对防爆设计的 要求最为严格。 当前的防爆设计理论经过近百年的 发展对于煤矿安全生产起到了重要作用,但防爆设计 必然会导致机器人整体重量过重,无法完成某些复杂 作业动作,引起机器人内部动力和控制系统散热不良 等问题,总体上看,当前防爆设计理论框架严重制约 了煤矿机器人的发展。 因此,需要建立面向煤矿井下 机器人轻量化、低功耗、高机动性能等需求的新型防 爆电气设计理论,提出煤矿机器人结构轻量化、功能 优化设计方法,研发适用于煤矿井下机器人的轻质防 爆材料,探索煤矿机器人的创新本安设计。 4． 2 长续航高能量密度机器人动力技术 安全、高效的能源供给和驱动方式是保障煤矿机 器人井下作业的关键,对于井下移动作业类机器人, 拖缆式的有线供电模式会导致机器人的有效作业区 域受限,而危险气体环境下采用大容量电池的供电方 式将面临电池防爆设计、能量管理、充电安全等诸多 难题。 特别是目前煤矿安全规程对锂电池的井下使 用有着严格的限制条件,其充电必须要求在专用的充 电硐室中进行,极大的限制了煤矿机器人的普及应 用。 亟需研发适用于煤矿机器人的新型高能量密度 蓄电池模块,突破基于新型防爆结构设计理论和超轻 隔爆材料的煤矿机器人动力电池轻量化防爆技术,优 化井下复杂环境下的动力电池管理系统设计,实现充 放电过程的智能管理和安全监控,完善煤矿机器人井 下专用充电硐室设计,研发煤矿机器人井下专用充电 桩和智能充电系统,通过简化驱动模块传动链等方式 提高煤矿机器人动力系统能效,并针对移动式煤矿机 器人开展混合动力驱动等技术研究,实现煤矿机器人 的安全高效驱动。 4． 3 井下受限封闭环境下机器人自主精准定位导航 技术 煤矿巷道、采掘工作面等作业区域具有典型的半 结构化或非结构化环境特征,且 GPS 技术无法直接 应用于井下,亟需构建适用于煤矿机器人的自主定位 系统方案,解决井下机器人精确定位、姿态感知等问 题。 突破无线定位、惯导、激光、毫米波和视觉等多源 信息融合的井下机器人感知与精确定位技术,实现井 下机器人局部自主和协同调度。 提出适用于多煤尘、 低照度、场景退化条件下的多层次高精地图构建原理 和方法,形成复杂地形特征感知方法以及越障和行走 策略,实现典型地形环境的自主行走控制。 探寻动力 学与环境约束下的运动规划方法,实现对机器人能 耗、稳定性、安全性的最优控制。 4． 4 煤矿机器人高可靠、抗干扰通讯技术 煤矿井下有线通信可靠性高,但限制了机器人等 智能移动装备的布置和活动区域,而受到巷道走向变 化的影响和巷道壁复杂反射的干扰,井下无线通信的 有效传输距离有限,且井下通信具有数据量大、节点 动态变化等特点,随着煤矿机器人和智能装备的大规 模应用,需要构建具备自组网能力的分布式通讯平 台,攻克非视距、多径条件下无线传感器网络的自组 网络拓扑优化技术,解决煤矿受限环境下的多源无线 通信信号的抗干扰问题。 同时需要研究群体智能机 器人通信技术,获得群体机器人大规模信息传输组网 064 第 1 期葛世荣等煤矿机器人体系及关键技术 的运行机制及信息质量处置方法。 通过群体机器人 节点信号无线衰减机理与通信网络鲁棒性研究,开发 出具备一定通用性的煤矿机器人高性能通信模块,构 建高带宽、低延时、广覆盖、稳传输的井下通讯网络。 4． 5 煤矿复杂环境下机器人智能感知与险情识别技 术 煤矿机器人的自主作业依赖于各类传感器对井 下空间、环境、设备等信息的智能感知,当前的矿用传 感器多是针对通用煤矿机械而研发,存在体积大、质 量大、功能单一等问题,部分关键传感器如三维激光 扫描仪等还没有取得防爆证书,不能直接用于煤矿机 器人研制。 因此需要突破现有矿用传感器设计原理, 研发适用于煤矿机器人的各类防爆、高精度、高可靠 性传感器,创新传感器高效防护手段,研究新型防爆、 防水、智能除尘机制。 通过煤矿作业机器人所携带的 传感器全方位感知井下环境信息和深层次语义信息, 并探索煤矿灾害的特征前兆信息的深度智能感知方 法,形成采煤工作面及巷道信息的机器人探测/ 监测 技术,攻关基于大数据的多元信息挖掘及智能分析技 术,提出煤矿重大灾害智能判识与预警模型及方法, 构建瓦斯、煤尘、矿压、水、火和地质等灾害信息智能 分析和预警平台。 4． 6 井下机器人群协同控制决策机制 井下智能装备和煤矿机器人间的协同作业是实 现无人化开采的关键。 为此需要深入研究多机器人 和智能装备协同运动控制策略,探索面向复杂地形的 多机器人行走运动机理和控制算法,实现井下环境的 多机器人协同移动控制。 利用大数据平台统一规划 井下各类机器人的协同作业方式,实现井下移动装备 与机器人的协同作业任务调度与全局路径规划,结合 机器人多传感器阵列的自主感知,实现复杂受限场景 下动静态障碍物的精确感知与可靠避障。 针对复杂 任务协同作业,采用基于多传感信息感知、力/ 位耦合 控制、协同工艺轨迹规划、作业碰撞与干涉规避技术, 针对典型作业研究基于视觉/ 力觉等多传感信息的多 任务协同实时控制算法,实现井下受限空间的典型作 业协同控制。 4． 7 煤矿机器人可靠性测试评估方法 由于煤矿机器人面临的异常复杂的工况条件,对 其可靠性提出了严苛的要求,才能适应井下无人化作 业的需求。 煤矿机器人需具备高可靠性的本体结构 和控制系统,包括灵活自主的移动平台和大载荷执行 结构,具备防爆、防尘、防潮、防水、抗腐蚀等功能,可 实现运行状态智能感知和故障自诊断。 亟需建立煤 矿机器人恶劣工况下可靠性评价指标体系,阐明湿 度、粉尘、震动、电磁等环境方面对于机器人可靠性的 影响规律,研究煤矿机器人的防爆结构完整性、行走 机构机动性能、控制单元、安全监测传感器及通讯系 统等环节可靠性的评价方法,建立煤矿机器人可靠性 指标分配与预测技术模型,搭建煤矿机器人工作可靠 性测试平台,研究制定煤矿机器人可靠性测试、评价 标准。 4． 8 煤矿机器人模块化设计方法 当前煤矿由于地形特点不同导致各煤矿开采作 业条件差异较大,且井下设备、线路布置大都已经成 形,难以更改与扩展。 只能针对各煤矿对机器人进行 单机单做,这限制了煤矿机器人的大批量、流水线式 生产制造,带来了单机制造成本高昂、普及率低等一 系列问题。 未来煤矿机器人为了更好的适应煤矿的 需要,同时满足降低成本易普及的要求,就需要统一 接口,根据不同类别制定相应规格,实现插件模块化, 能够做到标准化量产,从而避免重复投入。 同时,为 了普及煤矿机器人,不仅要在新建煤矿中预留接口通 道,还需加快既有煤矿智能化改造,方便布置统一规 格的煤矿机器人,从而实现机器人的广泛应用。 5 结 论 1煤炭行业长期以来资源开采模式相对粗放, 从业人员对智能装备和机器人等新技术的了解和认 识还不够深刻,目前已建成的智能化工作面和研发的 煤矿机器人整体技术水平还处于初级阶段,智能化程 度相对较低,成套装备性能及其运行可靠性还需要检 验,但煤矿智能装备和机器人是未来煤矿智能化发展 必然方向。 2由于各煤矿开采作业条件的差异、机器人研 发进展信息不对称等问题,导致各煤矿企业在机器人 研发应用方面还存在重复投入,导致部分研发技术难 度大的煤矿机器人项目启动较慢。 需要从国家层面 加强宏观引导,统筹规划,进一步整合优势资源,加强 煤矿机器人研发、应用单位间的交流与沟通,进一步 深入研究煤矿机器人的技术体系,制定煤矿机器人分 类标准和通用技术要求,避免各类煤矿机器人研发过 程中出现明显的“短板效应”,从而实现未来井下大 规模煤矿机器人群的协同作业。 3煤矿机器人研发整体技术难度大、周期长、 成本较高,特别是限制煤矿机器人推广应用的若干共 性关键技术亟需突破,需要创新科研组织模式,开展 共性关键技术的联合攻关。 鼓励核心技术和零部件 研发单位加强基础研究,专注于若干卡脖子技术的研 发,打破国外技术封锁,不断提高拳头产品的质量和 164 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 可靠性。 同时注重多领域协同交叉,将物联网、云计 算、大数据、人工智能等新兴技术与煤矿机器人相融 合,不断攻克井下防爆、动力、导航、通信、传感、控制、 可靠性、模块化等关键技术。 参考文献References [1] 胡省三,刘修源,成玉琪. 采煤史上的技术革命我国综采发展 40 年[J]. 煤炭学报,2010,35111769-1771. HU Xingsan, LIU Xiuyuan, CHENG Yuqi. Technical revolution incoalmininghistory 40yearsdevelopmentoffully mechanized coal mining in China[J]. Journal of China Coal Society, 2010,35111769-1771. [2] 葛世荣. 智能化采煤装备的关键技术[J]. 煤炭科学技术,2014, 4297-11. GE Shirong. Key technology of intelligent coal mining equipment [J]. Coal Science and Technology,2014,4297-11. [3] 苏学成,樊炳辉,李贻斌,等. 试论煤矿机器人的研究与开发 [J]. 机器人,1995,172123-127. SU Xuecheng,FAN Binghui,LI Yibin,et al. The discussion on re- search and development of coal minerobots [ J]. Robot, 1995, 172123-127. [4] 钱善华,葛世荣,王永胜,等. 救灾机器人的研究现状与煤矿救 灾的应用[J]. 机器人,2006,283350-354. QIAN Shanhua,GE Shirong,WANG Yongsheng,et al. Research sta- tus of the disaster rescue robot and its applications to the mine rescue [J]. Robot,2006,283350-354. [5] 曹为,葛世荣,黄俊军. 煤矿救灾机器人环境探测多参数传感器 设计[J]. 煤矿机械,2008,29326-28. CAO Wei, GE Shirong, HUANG Junjun. Multi-parameter sensor of mine rescue robot for environment measuring[J]. Coal Mine Ma- chinery,2008,29326-28. [6] 李允旺,葛世荣,朱华. 煤矿救灾机器人应用探讨[J]. 煤矿机 械,2009,301164-167. LI Yunwang, GE Shirong, ZHU Hua. Research on application of coal mine rescue robots[J]. Coal Mine Machinery,2009,301 164-167. [7] 黄俊军,葛世荣,曹为. 仿生蚂蚁煤矿救灾机器人的单腿运动学 分析[J]. 煤矿机械,2008,29183-84. HUANG Junjun,GE Shirong,CAO Wei. Kinematic analysis of single leg for bionic ant mine disaster relief robot[J]. Coal Mine Machiner- y,2008,29183-84. [8] 李允旺,葛世荣,朱华,等. 煤矿救灾机器人隔爆壳体的设计与 加工[J]. 煤矿机械,2009,302104-106. LI Yunwang,GE Shirong,ZHU Hua,et al. Design and manufacture of flameproof enclosure of coal mine rescue robot[J]. Coal Mine Ma- chinery,2009,302104-106. [9] 郑之增,葛世荣,侯园园,等. 基于 PC104 的煤矿救灾机器人控 制系统[J]. 煤矿机械,2009,304119-122. ZHENG Zhizeng,GE Shirong,HOU Yuanyuan,et al. Control system of coal mine rescue robot based on PC104 [ J ]. Coal Mine Machinery,2009,304119-122. [10] 王国庆,许红盛,王恺睿. 煤矿机器人研究现状与发展趋势 [J]. 煤炭科学技术,2014,42273-77. WANG Guoqing,XU Hongsheng,WANG Kairui. Research status and development trend of coal mining robots[J]. Coal Science and Technology,2014,42273-77. [11] 裴文良,张树生,岑强,等. 轨道式巡检机器人系统设计与应用 [J]. 煤矿机械,2016,376142-144. PEI Wenliang,ZHANG Shusheng,CEN Qiang,et al. Design and application of tracked inspection robot system[J]. Coal Mining Ma- chinery,2016,376142-144. [12] 张东宝. 煤巷智能快速掘进技术发展现状与关键技术[J]. 煤 炭工程,2018,50556-59. ZHANG Dongbao. Development status and key technology of intelli- gent rapid driving technology in coal seam roadway[J]. Coal Engi- neering,2018,50556-59. [13] 张忠国. 煤巷快速掘进系统的发展趋势与关键技术[J]. 煤炭 科学技术,2016,44155-60. ZHANG Zhongguo. Development tendency a