煤科總院劉英杰研究員：礦井災變應急偵測機器人關鍵技術與展望

2025年12月02日 15:39 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

摘要

面向災變條件下礦井應急偵測的高可靠、快部署與安全合規(guī)需求，圍繞防爆與結構適配、定位導航、環(huán)境感知與建模、通信控制以及系統(tǒng)協(xié)同5 個維度，概括現(xiàn)有技術脈絡與實踐進展，歸納工程化落地所面臨的共性難題，包括適應性與輕量化、續(xù)航與防護之間的權衡，復雜環(huán)境下感知退化與定位誤差的累積，受限空間中通信鏈路脆弱與能耗約束，以及協(xié)同機制、接口標準與可擴展性不足等。基于此，提出以多平臺協(xié)同、跨模態(tài)輕量融合、邊緣智能與標準化工程支撐為核心的演進路徑，強調由采集-理解-推演-決策的閉環(huán)體系，提升魯棒性與任務效率。

文章來源：《智能礦山》2025年第11期“礦山機器人技術創(chuàng)新與實踐特刊”

第一作者：劉英杰，博士，研究員，博士研究生導師，中國煤炭科工集團有限公司三級首席科學家，現(xiàn)任煤炭科學研究總院有限公司應急科學研究院副院長、學術帶頭人，主要從事礦山應急救援技術與裝備的相關研究工作。 E-mail：290783585@qq.com

作者單位：煤炭科學研究總院有限公司

引用格式：劉英杰，馬龍.礦井災變應急偵測機器人關鍵技術與展望[J].智能礦山，2025，6(11)：24-30.

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礦井災變應急偵測機器人是提升災害響應能力與作業(yè)安全性的重要技術手段。在災害發(fā)生初期快速實現(xiàn)災區(qū)環(huán)境探測、生命體征初步識別、有害氣體實時監(jiān)測以及應急通信鏈路快速建立等任務，通過遠程操控、自主導航與環(huán)境感知等關鍵技術，實現(xiàn)對傳統(tǒng)救援模式的功能延展和風險規(guī)避。

現(xiàn)階段礦井災變應急偵測機器人技術尚處于發(fā)展初期，尚未形成面向復雜礦井災害環(huán)境的標準化與系統(tǒng)化解決方案。受井下空間不規(guī)則性、持續(xù)環(huán)境擾動及I類防爆標準的嚴格約束，現(xiàn)有系統(tǒng)在結構適應性、防護性能、導航精度、通信魯棒性以及多機器人協(xié)同等方面仍存在諸多不足，難以滿足災害現(xiàn)場對救援裝備高可靠性、高適應性的迫切需求。

為系統(tǒng)梳理礦井災變應急偵測機器人技術的發(fā)展現(xiàn)狀與關鍵問題，筆者圍繞結構設計、定位導航、環(huán)境感知、通信控制與系統(tǒng)協(xié)同等5個核心技術開展綜述，著重歸納現(xiàn)階段研究成果與實踐案例，深入分析現(xiàn)有技術的能力邊界與不足之處，旨在為構建高效、安全、智能的礦山災害應急救援體系提供參考。

礦井災變環(huán)境及對救援裝備的適應性要求

與常規(guī)工業(yè)環(huán)境顯著不同，礦井災變環(huán)境主要為空間狹窄、災害類型復雜、環(huán)境擾動劇烈以及信息鏈路受限等特點，特別是在I類防爆標準的嚴格約束下，要求裝備具備以下3個方面的高度適應性和可靠性。

（1）災變礦井通常伴隨空間狹窄、巷道頻繁轉折及坍塌等情況，限制了救援裝備的通行能力。因此，救援裝備必須具備高通過性和靈活性，結構設計應注重小型化、模塊化，并結合多關節(jié)柔性運動機構，以提升在復雜地形中的穿越效率。

（2）災變環(huán)境為高溫、高濕、高粉塵和有毒氣體等極端工況，對裝備的密封性、散熱性和電磁兼容性提出更高要求；井下通信信號受阻，裝備須具備邊緣自治和任務容錯能力，以確保在惡劣環(huán)境下的穩(wěn)定運行。

（3）救援裝備必須滿足I類防爆標準，確保電氣系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及防護結構的安全性，特別是在礦井高風險環(huán)境中的可靠性；裝備還須具備智能感知與響應靈活性，以適應動態(tài)災變環(huán)境并有效執(zhí)行任務。

綜上，礦井災變環(huán)境對救援裝備提出了全方位的適應性設計要求，涵蓋結構設計、動力系統(tǒng)、環(huán)境適配、通信保障及智能控制等多個技術領域，深入理解災變環(huán)境的復雜性是推動礦井災變偵測機器人技術發(fā)展的關鍵。

礦井災變應急偵測機器人關鍵技術分析

針對礦井災變應急場景，研究者從多角度展開關鍵技術攻關，形成了以結構創(chuàng)成、定位導航、環(huán)境感知、通信控制與系統(tǒng)協(xié)同為核心的技術架構，礦井災變應急救援機器人核心技術架構如圖1所示，防爆本體結構創(chuàng)成決定了機器人在災變現(xiàn)場的生存能力與越障性能，是所有功能實現(xiàn)的基礎保障；同步定位與自主導航技術是實現(xiàn)高效作業(yè)路徑規(guī)劃和任務精確執(zhí)行的前提；環(huán)境感知與災區(qū)建模技術支撐對災情態(tài)勢的準確感知與判斷；通信控制與抗干擾技術確保地面與井下的信息通暢與穩(wěn)定交互；系統(tǒng)協(xié)同與多機器人任務執(zhí)行則是將多平臺、多任務能力集成化、體系化的關鍵環(huán)節(jié)。

圖1 礦井災變應急救援機器人核心技術架構

圍繞上述5個關鍵方向，系統(tǒng)梳理當前主流技術路徑與研究進展，剖析典型方案的優(yōu)劣與適用場景，并指出面臨的主要技術瓶頸，為構建高可靠、高智能化的礦井應急偵測機器人系統(tǒng)奠定基礎。

2.1 防爆本體結構構成

礦井災變現(xiàn)場對機器人本體結構提出極高適應性要求，目前主流的礦井災變偵測機器人樣機如圖2所示，包括隔爆兼本安型與本安型2種。

圖2 部分礦井災變偵測機器人樣機

（1）隔爆兼本安型機器人方案多采用全密封包覆式殼體設計，部分運用可調履帶支撐臂的設計實現(xiàn)通過性的提升，具備良好的越障能力，適用于碎石堆積、淤泥浸泡等典型井下災區(qū)場景。部分系統(tǒng)已集成液壓冗余驅動、高溫隔熱層等增強模塊，用于井下高熱區(qū)環(huán)境作業(yè)。北京凌天智能裝備集團股份有限公司、中信重工機械股份有限公司、安徽海馬特救援科技股份公司、山東國興智能科技股份有限公司、中國礦業(yè)大學、北京理工大學、山東科技大學等均推出了相應的產品或樣機。

（2）本安型機器人方案以小型化與輕量化為研發(fā)目標，如中煤科工集團重慶研究院有限公司提出的ZRK便攜式礦用本安探測機器人，具有高便攜性與高移動靈活性的特點。

礦井災變偵測機器人的核心瓶頸問題是I類防爆要求與小型化、輕量化、大載荷比、靈活運動、強續(xù)航及強場景適應性之間的兼容問題。礦井災變環(huán)境中，偵測設備必須滿足I類防爆要求，以確保安全性，但同時又面臨小型化、輕量化、大載荷比、強越障能力、靈活運動和強續(xù)航等多方面需求的兼容問題。目前礦井災變偵測機器人在上述方面存在較大難度，無法同時滿足多個技術需求，導致裝備的適應性和綜合作業(yè)能力受到嚴重限制，制約了礦井災變偵測機器人在大范圍礦井災變救援現(xiàn)場的推廣應用。

2.2 同步定位與自主導航技術

同步定位與建圖（SLAM）是實現(xiàn)機器人自主導航的基礎，自主導航又是確保救援機器人高效開展礦井災區(qū)偵查與救援任務的關鍵。礦井環(huán)境為典型的GNSS信號拒止環(huán)境，災變環(huán)境空間狹窄且結構變化頻繁，極大挑戰(zhàn)導航定位精度和可靠性。

（1）在硬件方面，目前基于UWB的定位技術是實現(xiàn)井下移動裝備定位的主要方式，動態(tài)定位精度為1 m以上，且需要依托定位基站，只能作為人員駕駛裝備的輔助定位，無法應用到礦井災變應急救援機器人的自主作業(yè)中。部分煤礦井下通過將激光雷達、IMU、4D毫米波雷達、里程計、深度相機等多傳感器用于無人駕駛裝備的融合建圖與定位，但仍需數(shù)量龐大的攝像頭（路測系統(tǒng)）進行定位精度補償，否則運動定位偏差>30 cm，在礦井災變情況下該定位方式無法實施。

（2）在井下定位建圖算法方面，作為目前最先進的算法之一，LIO-SAM通過引入激光雷達關鍵幀的滑動窗口來限制計算復雜度，利用因子圖進行聯(lián)合IMU和激光雷達約束優(yōu)化，盡可能獲得更高的建圖精度，并且使算法的工作速度更快更準確。上述方法在礦山井下實際場景的應用如圖3所示。

圖3 多種融合建圖方法在礦山井下實際場景的應用

礦井災變發(fā)生后，在面對井下GNSS拒止、多灰塵低光照環(huán)境，導致雷達感知性能受限、導航數(shù)據(jù)在高粉塵低光照條件下退化，多源融合算法在井下受限算力平臺實時處理能力不足等特殊環(huán)境及較多限制時，保證SLAM系統(tǒng)的建圖精度、實時性、累積誤差和可靠性之間的平衡，是礦井災變發(fā)生后建圖、定位與導航面臨的核心難題，也限制了偵測機器人在此類特殊環(huán)境下的自主導航能力。

2.3 環(huán)境感知與災區(qū)建模技術

井下災變環(huán)境具有顯著的動態(tài)擾動性，造成感知數(shù)據(jù)獲取難度大、感知精度波動大以及模型構建不確定性高等問題。現(xiàn)階段多類型滿足Ⅰ類防爆的傳感器得到了應用，部分已取得煤安證書的環(huán)境感知傳感器如圖4所示。

圖4 部分已取得煤安證書的環(huán)境感知傳感器

（1）激光雷達在井下巷道結構擾動區(qū)域可實現(xiàn)對塌方體、障礙物及巷道輪廓的實時還原，但在高粉塵、高濕及多反光環(huán)境中存在建模稀疏、細節(jié)缺失的問題。

（2）基于視覺的多尺度語義分割方法具備良好的場景理解能力，能輔助識別障礙類型、通行區(qū)域及人員遺留物，但在低照度及強煙塵遮擋條件下圖像質量受限，影響其感知效果。

（3）紅外與熱成像設備結合多通道卷積神經網(wǎng)絡的紅外圖像目標檢測算法，已可實現(xiàn)對高溫泄漏、人體熱源的初步識別，但在動態(tài)環(huán)境中仍面臨目標輪廓不清晰、背景干擾大等問題。

（4）氣體感知方面，依賴多組分傳感器與分布式布設方式，實現(xiàn)CH?、O?、CO等濃度的高頻監(jiān)測與泄漏源定位。

當前災區(qū)建模研究主要集中于三維環(huán)境重構與災情演化圖譜生成，但此類方法對算力與數(shù)據(jù)一致性要求較高，尚難以直接部署于井下資源受限的移動平臺；融合感知結果的語義地圖構建成為當前研究熱點，典型方法包括基于圖神經網(wǎng)絡（GNN）進行語義關系建圖，或基于Transformer結構實現(xiàn)跨模態(tài)感知融合，有望實現(xiàn)災情狀態(tài)的動態(tài)表達與演化預測。

多源感知與建模技術已取得進展，但在井下災變高干擾環(huán)境下傳感器可靠性與冗余機制仍顯薄弱，異構數(shù)據(jù)融合的實時性亦受限于平臺算力。現(xiàn)有建圖方法多聚焦于靜態(tài)場景，缺乏對環(huán)境動態(tài)變化與災情連續(xù)演化的建模能力。未來亟須突破傳感器抗干擾設計、輕量化融合算法、多尺度語義建圖及環(huán)境演化預測等關鍵技術，構建具備高魯棒性、精度與實時性的感知-建圖一體化系統(tǒng)，以支撐救援機器人在極端災變條件下的智能化作業(yè)。

2.4 通信控制與抗干擾技術

通信控制系統(tǒng)是礦井災變應急救援機器人實現(xiàn)遠程操控、任務協(xié)同與數(shù)據(jù)回傳的關鍵支撐。井下環(huán)境普遍存在空間封閉、結構曲折、金屬干擾嚴重等問題，特別是在災變場景下，巷道坍塌、高溫煙塵及電磁干擾因素進一步加劇通信鏈路的不穩(wěn)定性，嚴重制約了救援機器人的作業(yè)效率與任務可靠性。當前井下通信技術主要包括有線通信、無線中繼通信與自組網(wǎng)通信3類。

（1）有線通信如光纖牽引方案雖具備高帶寬與強抗干擾性，但敷設復雜，靈活性差，難以適應災后動態(tài)演化場景。

（2）無線中繼技術通過節(jié)點部署構建信號鏈路，在短距離范圍內具備良好通信性能，但節(jié)點易受物理破壞且部署耗時，不適合應急快速響應。

（3）自組織無線網(wǎng)絡在災變區(qū)域具備一定靈活性與可擴展性，成為當前研究熱點，但在金屬密閉空間與多徑衰落環(huán)境中，通信穩(wěn)定性與實時性仍難以保障。

為提升通信魯棒性，部分研究引入認知無線電、多跳中繼與多頻協(xié)同等智能通信策略。中國礦業(yè)大學（北京）提出了基站冗余布置、多級無線中繼的無線中繼礦井應急通信系統(tǒng)（圖5），實現(xiàn)了多路徑冗余機制與動態(tài)信道分配，提升了災后多機器人通信能力，取得初步成果，當前礦井災區(qū)通信仍存在部署復雜、能源受限、智能化不足等問題。

圖5 無線中繼礦井應急通信系統(tǒng)

未來需重點發(fā)展低功耗、高自組織能力的通信體系，強化通信與任務調度的協(xié)同設計，構建適應礦井災變條件的高可靠智能通信系統(tǒng)，支撐多機器人系統(tǒng)在極端環(huán)境中的穩(wěn)定作業(yè)。

2.5 系統(tǒng)協(xié)同與多機器人任務執(zhí)行

在礦井災變救援任務中，復雜環(huán)境、動態(tài)災情與任務多樣性對單一機器人的能力構成嚴峻挑戰(zhàn)，難以滿足大范圍、多任務、高效率作業(yè)的實際需求。多機器人系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)，依托于任務分工、信息共享與行為協(xié)調機制，提升救援效率、系統(tǒng)冗余性與環(huán)境適應能力，已成為礦井災變救援機器人技術發(fā)展的重要方向。當前多機器人協(xié)同系統(tǒng)主要包括集中式與分布式控制2種架構。

（1）集中式模式具備全局路徑優(yōu)化與統(tǒng)一調度能力，但對通信鏈路依賴大，魯棒性較弱。

（2）分布式控制注重個體自治與局部協(xié)同，具備更強的容錯性與動態(tài)適應性，適合井下高干擾環(huán)境。但其在任務一致性與信息融合方面仍存在瓶頸。

煤炭科學研究總院有限公司機器人團隊提出基于魯賓斯坦協(xié)商策略的多機器人任務劃分與分配算法，從個體執(zhí)行能力與任務執(zhí)行情況差異角度出發(fā)，實現(xiàn)任務動態(tài)劃分與分配，并且在礦區(qū)整體監(jiān)測任務中以3架無人機為平臺展開了驗證，基于魯賓斯坦協(xié)商策略的多機器人任務劃分與分配如圖6所示。

圖6 基于魯賓斯坦協(xié)商策略的多機器人任務劃分與分配

在系統(tǒng)組成方面，地面異構機器人編組正逐步推廣，履帶式與輪式平臺通過任務劃分與功能互補，協(xié)同完成路徑探測、物資轉運與環(huán)境監(jiān)測等任務。通過統(tǒng)一接口協(xié)議與模塊化設計，可實現(xiàn)信息同步、路徑讓行與任務互換等基本協(xié)作功能，提升整體系統(tǒng)的靈活性與適應性，多機器人系統(tǒng)在復雜災變場景下仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

（1）井下資源受限條件下算法需兼顧時效性與低功耗。

（2）異構平臺之間缺乏統(tǒng)一協(xié)議與語義兼容標準。

（3）災情快速演化背景下，系統(tǒng)須具備較強的任務自適應與故障容錯能力。

未來研究應聚焦高魯棒性協(xié)同機制、局部自主規(guī)劃、多模態(tài)感知融合與異構協(xié)同接口標準，構建智能化、協(xié)同性與工程化高度統(tǒng)一的多機器人系統(tǒng)，支撐礦井災變條件下的高效智能應急響應。

未來發(fā)展方向與趨勢展望

隨著井下災變事件的頻發(fā)與災害類型的復雜化，礦井應急偵測任務面臨多源擾動、結構不確定、信息缺失與風險動態(tài)演化等挑戰(zhàn)，迫切需要構建具備高智能、強協(xié)同與環(huán)境適應能力的偵測體系。傳統(tǒng)依賴人工操作的模式暴露出響應滯后、作業(yè)風險高、感知效率低等諸多弊端，未來發(fā)展需重點突破偵測裝備的系統(tǒng)化融合與決策鏈條的智能化延展。

（1）加快異構偵測機器人系統(tǒng)的部署與應用，在滿足I類防爆及井下高可靠性運行要求的基礎上，通過多類型、小型化、高機動平臺協(xié)同作業(yè)，實現(xiàn)復雜空間內多維感知任務的任務解耦與能力互補。不同平臺可搭載激光雷達、紅外熱成像、多組分氣體傳感、視覺攝像頭等異構傳感器，支持對障礙物分布、溫升異常、有害氣體泄漏等多種災情要素的實時獲取，并構建語義級環(huán)境地圖，為后續(xù)輔助決策與災情推演提供精確數(shù)據(jù)支撐。

（2）應推動偵測任務從信息采集向智能化感知-推演-決策閉環(huán)體系演進。結合物聯(lián)網(wǎng)傳感、大數(shù)據(jù)分析與AI決策算法，實現(xiàn)災害預警、風險推演與環(huán)境重構的動態(tài)聯(lián)動，構建面向災變演化全過程的智能偵測機制。同時，通過通信中繼、邊緣計算與圖神經網(wǎng)絡技術，提升機器人系統(tǒng)在通信中斷與算力受限條件下的本地感知與自主運行能力。

（3）偵測機器人與智能單兵裝備深度融合成為重要發(fā)展趨勢。具備環(huán)境感知、語音交互與圖像傳輸能力的智能頭盔，可實現(xiàn)作業(yè)人員與機器人系統(tǒng)之間的信息互通與任務協(xié)同；具備支撐與作業(yè)輔助功能的智能外骨骼系統(tǒng)，則可提升人機協(xié)同操作效率與災區(qū)行動能力。二者與異構機器人系統(tǒng)協(xié)同部署，有望形成人-機-網(wǎng)一體化的災區(qū)信息感知體系，增強災情掌握的廣度、深度與實時性。

（4）加強偵測系統(tǒng)在標準化、模塊化與可推廣性方面的工程支撐，包括異構平臺間的軟硬件接口規(guī)范、防爆電氣系統(tǒng)通用化、傳感模塊可插拔部署機制等，進一步加快智能偵測裝備的實地部署能力與技術迭代效率。

綜上，建設面向礦井災變的高智能、強魯棒性、多平臺協(xié)同偵測系統(tǒng)，將是實現(xiàn)礦山災害應急響應體系智能化躍升的關鍵支撐方向。

總結

（1）圍繞防爆結構創(chuàng)成、同步定位與導航、環(huán)境感知與建圖、通信控制與抗干擾、多機器人協(xié)同作業(yè)等5個關鍵技術方向，梳理了礦井災變環(huán)境下對救援裝備的適應性要求，分析了當前研究進展與典型方案，指出了制約系統(tǒng)實用化部署的關鍵瓶頸。

（2）展望了礦井災變偵測系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢，指出需重點突破異構機器人系統(tǒng)的環(huán)境適應與協(xié)同感知能力，推動偵測任務向感知-推演-決策”閉環(huán)系統(tǒng)演進，強化智能單兵裝備與機器人系統(tǒng)的融合應用，構建具備高智能、強魯棒、快部署能力的應急偵測體系。

（3）礦井災變應急偵測機器人將在推動礦山災害響應智能化轉型、提升應急救援效率與安全性方面發(fā)揮不可替代的重要作用，未來應持續(xù)加強多學科交叉融合與工程化應用研究，夯實智能礦山應急體系的技術基礎。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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