3.0m/s巡檢速度！煤礦井下飛行巡檢機器人破解人工巡檢低效難題

2025年04月28日 17:12 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

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為解決煤礦井下高粉塵、低照度以及非結構化地形等復雜環境導致的人工巡檢效率低、風險高以及機器人通用化程度低的問題，采用模塊化設計方法和結構優化設計技術，研究了適用于煤礦井下環境的自主導航和多傳感器數據采集方法，構建了一套適用于復雜礦井環境的巡檢系統。通過在模擬礦井環境測試巡檢速度為3.0m/s，沿巷道長度和高度方向測量最大誤差分別小于5%和2%，滿足三維重建精度要求。

文章來源：《智能礦山》2025年第3期“學術園地”欄目

作者簡介：王保兵，主要從事煤礦井下飛行巡檢機器人研發工作。E-mail：wangbb@mktm.com.cn

作者單位：北京天瑪智控科技股份有限公司

引用格式：王保兵，王凱.煤礦井下飛行巡檢機器人的研究與應用展望[J].智能礦山，2025，6(3)：69-74.

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2019年，國家礦山安全監察局頒布了《煤礦機器人重點研發目錄》，共提出38種重點研發的機器人；2023年1月，工業和信息化部、國家能源局、國家礦山安全監察局等十七部門發布的《“機器人+”應用行動實施方案》，提出支持機器人產業發展，支持煤礦智能化建設。

受限于煤礦井下不同地質條件，礦山智能化建設遵循“一礦一策”，煤礦井下環境高粉塵、低照度、GPS拒止、狹小空間、非結構化地形等特點，對通用型煤礦井下機器人的研制提出更大挑戰。目前，煤礦井下巡檢機器人行走機構型式，一般分為軌道式、輪式和履帶式，尺寸重量大、靈活性差、地形適應能力弱，且單一型號難以滿足不同礦井環境和工況的要求。

針對煤礦井下作業工藝及任務存在對象復雜多樣、標準化程度低、場景差異大等特征，分析適合煤礦井下場景使用的飛行巡檢機器人技術，研究了井下飛行機器人邊界條件約束、結構設計、運動控制等關鍵技術。滿足煤礦井下應用特定場景，設計了一種適于煤礦井下使用的飛行巡檢機器人，搭載激光雷達和視覺傳感器、氣體檢測傳感器，可在無光、弱光環境下自主導航作業，替代人工實現對煤礦井下設備或者環境進行巡察。

煤礦井下飛行巡檢機器人設計

煤礦井下飛行巡檢機器人系統主要由機器人和遠端指控系統組成。煤礦井下飛行巡檢機器人采用四旋翼構型，由動力電機、電池組、控制系統和激光雷達等組成。地面遠端指控系統具備數據接收顯示及發送無人機控制指令的功能，通過WiFi鏈路接收并顯示飛行巡檢機器人在煤礦井下采集的點云和視頻數據，代替工人巡察作業。煤礦井下飛行巡檢機器人系統組成如圖1所示。

圖1 煤礦井下飛行巡檢機器人系統組成

煤礦井下飛行巡檢機器人系統突破多項技術難題，并具有多方面的場景適應性優勢。

（1）模塊化設計，滿足不同需求

煤礦井下飛行巡檢機器人采用模塊化設計，可根據任務場景選用不同的傳感器，通用化平臺，解決單一型號難以滿足同樣需求，不同礦井環境和工況對機器人要求的難題。

（2）優化防爆設計，提升續航能力

煤礦井下飛行巡檢機器人攻克了大功率電機及大容量電池組防爆結構輕量化設計難題。防爆電機是巡檢機器人飛行性能的關鍵組成部分，防爆電機功率越大，可驅動旋翼尺寸越大；飛行巡檢機器人機動性能及載重能力越大，可攜帶電池容量越大，續航能力也越強，但受限于煤礦井下環境，通行空間尺寸及現行防爆設計相關標準限制，造成防爆結構較大，降低了無人機機動性及續航能力。

通過優化設計飛行巡檢機器人整機，綜合評估結構自重、電池容量、防爆電機及旋翼效率、散熱等多因素耦合影響，得到煤礦井下飛行巡檢機器人最優設計方案，確保無人機在滿足防爆標準的同時，提高在復雜井下環境中的工作效率和續航能力。

（3）提出不同場景的應用框架

針對煤礦井下環境的復雜性，優化飛行巡檢機器人在應用中的性能?；诓煌旱V井下飛行巡檢機器人平臺和傳感器優勢、監測需求和現有研究成果，提出煤礦井下飛行巡檢機器人的應用框架如圖2所示。飛行巡檢機器人搭載多種傳感器可為煤礦井下環境中不同監測對象提供基礎數據，應用于地形測繪與建模、巷道環境信息及設備工作狀態巡察監視、盲巷地形結構探測以及氣體監測和巷道積水探測等。

圖2 煤礦井下飛行巡檢機器人應用框架

模擬礦井試驗

飛行機器人在某模擬礦井進行測試，具有綜采工作面、帶式輸送機大巷、軌道大巷、輸送帶巷、綜采面運輸巷道和綜采面回風巷道等模擬環境，有效模擬煤礦井下高粉塵、低照度、GPS拒止、狹小空間、非結構化地形等環境特點，模擬礦井建設規劃如圖3所示。

圖3 模擬礦井建設規劃

2.1 模擬礦井三維結構建模試驗

依賴煤礦井下飛行巡檢機器人高機動性、靈活性特點，搭載三維激光雷達，快速獲取更新的礦井三維點云數據，實時高分辨率結構信息，通過后處理形成精確、全面的礦井三維結構模型，為煤礦智能化的建設及生產提供輔助決策信息。

圍繞模擬礦井三維結構建模的背景需求，煤礦井下飛行巡檢機器人在模擬礦井環境中，距離地面上方約1.2m高度飛行，內置機載計算機對采集的激光雷達點云數據后處理，實現巡檢機器人的自主定位與導航飛行，飛行巡檢機器人的控制指令以及視頻數據通過WIFI傳輸，帶式輸送機大巷飛行環境如圖4所示。

圖4 帶式輸送機大巷飛行環境

受到設備、周圍環境、被掃描目標本身的特性等多方面影響，激光雷達采集的點云數據中存在噪聲，影響礦井結構建模、信息提取精度。采用基于空間分布的去噪算法進行降噪處理，統計分析每個點到鄰域50個點的距離，剔除距離超出平均距離1個標準差的點，降噪后的礦井三維結構模型如圖5所示。

圖5 礦井三維結構模型

礦井三維結構模型可提供高精度礦井內部地理信息和設備位置信息，帶式輸送機大巷結構模型如圖6所示，結合飛行巡檢機器人高機動性、靈活性特點，實現礦井三維結構模型實時更新，滿足礦山建設需要。智能開采控制系統基于實時數據和模型分析進行智能化采礦決策，優化工藝流程。

圖6 帶式輸送機大巷結構模型

2.2 模擬巷道巡檢飛行性能試驗

煤礦井下飛行巡檢機器人在工作面的最大巡檢飛行速度與巡檢效率相關。在帶式輸送機巷道工作面場景開展了最大巡檢飛行速度驗證試驗。

帶式輸送機巷道工作面高約為2.5m，長度約為80m，在帶式輸送機沿線安裝有架空乘人裝置，沿巷道方向每隔約3m安裝1個吊椅，煤礦井下飛行巡檢機器人在巷道地面上方約1.5m處飛行。飛行巡檢機器人具有自主導航及避障功能，巡檢過程中位置、速度以及姿態跟蹤狀態良好，并能夠自動躲避障礙物，最大巡檢速度約3.0m/s，煤礦井下飛行巡檢機器人飛行性能如圖7所示。

圖7 煤礦井下飛行巡檢機器人飛行性能

相比于煤礦井下巡檢機器人，通行能力不受“一礦一策”的地形環境限制，最大行走速度數倍于其他構型，巡檢效率較高，與其他行走型式機器人巡檢效率及越障能力對比見表1。

表1 不同行走型式巡檢效率及越障能力對比

2.3 工作面自主巡視及建模精度分析

（1）工作面煤壁切割狀態巡檢

工作面采高為2.5m，長度約為40m，液壓支架數量為30架，煤礦井下飛行巡檢機器人在地面上方約1.5m處飛行。煤礦井下飛行巡檢機器人內置機載計算機，對采集的激光雷達點云數據進行后處理，實現巡檢機器人的自主定位與導航飛行，飛行巡檢機器人的控制指令以及視頻數據通過WIFI傳輸，工作面巡檢飛行試驗如圖8所示。

圖8 工作面巡檢飛行試驗

圍繞替代人工巡檢應用背景，設定圖像傳感器的視場范圍、位置與人眼觀察范圍、位置相當。

首先對采集的圖像幀數據和運動數據進行時間同步；將視頻元數據和圖像幀數據加入緩存隊列，作為圖像增穩處理模塊輸入；從運動數據或幀圖像中獲取設備運動和軌跡信息，平滑濾波相機軌跡，根據平滑后軌跡與真實相機軌跡的差值得到運動矢量，補償視頻抖動，輸出防抖后的幀圖像序列，作為監控視頻使用。工作面巡檢飛行試驗數據采集及后處理步驟如圖9所示。

圖9 工作面巡檢飛行試驗數據采集及后處理步驟

經過后處理的點云數據可提取刮板輸送機電纜槽彎曲度，輔助人員移架操作；經過增穩后的圖像數據，視場變化較為平緩，可以較好地反映煤壁的切割狀態，可用于或替代視頻拼接任務，直接作為監控視頻使用。

（2）礦井三維結構模型精度分析

飛行巡檢機器人在巡檢作業期間獲取激光雷達點云數據，生成礦井三維結構模型，工作面三維點云模型如圖10所示，通過后處理軟件測量沿巷道長度方向隨機分布的5組高度值和沿巷道高度方向隨機分布的5組長度值，對比分析礦井真實長度和高度值，統計點云的最大誤差和標準差，綜采工作面長度誤差統計見表2，綜采工作面高度誤差統計見表3。