哈爾濱工業大學劉朝博士：礦山救援智能機器人研發與應用進展

2025年12月04日 16:18 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

摘要

為解決礦山事故后環境復雜、傳統救援方式受限且威脅救援人員安全的問題，從本體設計、通信技術、感知技術、規劃算法4 個核心維度，系統綜述礦山救援智能機器人的研究現狀、研發挑戰與未來方向。梳理了多模態本體結構、無線組網通信、多傳感器融合感知及全局-局部路徑規劃算法的應用進展。總結得出，礦山救援智能機器人已在環境適應與救援效率上取得突破，未來通過模塊化本體、多通信融合、高可靠感知及智能規劃算法優化，可進一步提升復雜災后場景的作業能力，為礦山安全救援提供更高效、安全的技術支撐。

文章來源：《智能礦山》2025年第11期“礦山機器人技術創新與實踐特刊”

第一作者：劉朝，博士研究生，主要研究方向為機器人系統開發。E-mail：22B953021@stu.hit.edu.cn

通訊作者：盛譯萱，主要從事人機交互與生機電一體化技術研究工作。E-mail：shengyixuan@hit.edu.cn

作者單位：哈爾濱工業大學（深圳）；鵬城實驗室；大灣區大學（籌）；中煤科工機器人科技有限公司；中國煤炭工業協會

引用格式：劉朝，楊晨，高宇，等.礦山救援智能機器人研發與應用進展[J].智能礦山，2025，6(11)：41-46.

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礦山事故具有突發性強、環境復雜、救援難度大等特點，傳統救援方式常因惡劣條件（如坍塌、有毒氣體、缺氧等）而受限，嚴重威脅救援人員安全。礦山救援智能機器人作為保障礦山安全生產的關鍵技術裝備，近年來在政策支持與技術突破的雙重驅動下，取得了顯著進展，但仍存在技術瓶頸和實際應用挑戰。

筆者從本體設計、通信技術、感知技術、規劃算法4個技術角度，系統綜述了礦山救援智能機器人的研究現狀、研發挑戰和未來發展方向，旨在為相關研究提供參考，共同推動智能救援機器人在礦山安全領域的深入發展。

礦山救援智能機器人研究現狀

礦山救援智能機器人呈現快速發展的態勢，國內外在技術研發和應用場景上均有顯著進展，主要涉及本體設計、通信技術、感知技術和規劃算法等領域。本體設計從輕量化和防爆技術方面考慮對復雜環境的適應能力；通信技術以無線組網為主提升地下通信質量；感知系統融合激光雷達、視覺與氣體檢測等技術，實現環境建模與生命探測；規劃算法結合全局路徑規劃與實時避障策略，優化救援效率。礦山救援智能機器人研究進展如圖1所示。

圖1 礦山救援智能機器人研究進展

1.1 本體設計

礦山救援智能機器人本體設計需綜合協調環境適應性、運動性能與安全防護等多維度技術指標。當前研究表明，針對礦山復雜地形環境，運動機構設計已從單一模態向多模態融合方向演進。

哈爾濱工業大學研發的“龍驤”機器人是一款集偵察、搜救、搬運等多種功能于一體的綜合救援平臺。其強大的負載能力和靈活的移動方式，能夠迅速適應各種救援場景，為救援人員提供有力的支持。蛇形機器人依托模塊化關節構型實現狹小空間滲透功能，但仍存在負載與運動速度方面的缺陷。仿生足式機器人雖在非結構化地形中展現出四足或六足構型的穩定性優勢，但控制算法復雜度與續航方面仍存在技術瓶頸。

當前研究熱點已轉向碳纖維框架等輕量化材料與液壓伺服-電機協同驅動系統的集成優化，旨在實現運動效能與能源效率的協同提升。在安全防護方面，傳統隔爆技術會導致機器人本體質量過高而制約機動性能。

中國礦業大學提出了短時防爆技術體系，通過本安型電路優化設計與局部隔爆結構創新，成功將CUMT-V型機器人整機質量壓縮至80 kg以下，同時滿足甲烷濃度1.5%的防爆標準。耐腐蝕合金外殼與全密封傳感器艙體的組合設計，提升了設備在極端濕度與高粉塵工況下的防護等級。但需指出，此類創新設計仍需通過標準化爆炸沖擊試驗驗證其長期可靠性，目前技術仍處于實驗室研發轉化的關鍵階段。

1.2 通信技術

通信技術是礦山救援智能機器人的關鍵技術之一，需綜合考量環境適應性和通信質量等多方面因素。考慮到礦下崎嶇蜿蜒的礦道以及粗糙的礦壁會吸收電磁波，使無線通信的功率大幅衰減，無線組網技術成為當前礦山機器人的主流通信技術，包括WiFi+中繼器、ZigBee組網技術、Mesh組網技術等。

WiFi是當前應用最廣、技術發展最成熟的無線通信技術，受限于礦下復雜的作業環境，其通信距離和通信質量受到限制，常需要配合中繼器來實現長距離高速率無線通信，如西安科技大學的馬宏偉教授團隊設計了一款“不倒翁”式中繼器，適用于在礦山內快速建立WiFi組網系統，實現事故井下應急救援無線通信網絡的快速搭建。

Zigbee技術結構簡單、成本低、功耗低、可靠性高，且能實現自動組網，較為適合礦下作業環境，但其通信速率低也使其無法大規模應用。相比之下，Mesh技術同樣可以實現動態自組織網絡，但能夠實現更遠距離和更高速率通信，且布置上相對更簡單，更具有適用性，西安科技大學的鄭學昭就基于Mesh組網技術研發了一套井下無線通信系統且經受住了現場驗證。

近年來隨著5G技術的發展，其低時延高帶寬的特性受到社會的關注，但其穿透力弱的固有缺陷能否適應煤礦井下環境還有待檢驗。考慮到救援機器人常需要配合攝像頭執行作業任務，優先級較高的控制指令容易被視頻的大量數據淹沒，降低機器人響應速度，沈陽建筑大學團隊提出了一種雙通道系統，提高了指令通信的穩定性。

1.3 感知技術

礦山救援機器人感知技術是保障礦山救援效率與安全的關鍵。礦山救援機器人需要在復雜多變的環境中作業，感知技術使其能夠實時獲取周圍環境信息，從而做出合理決策。常見的感知技術包括激光雷達、多目視覺、氣體傳感器、無線傳感器網絡、生命探測等。

（1）激光雷達能夠發射激光束并接收反射光，通過測量光的飛行時間或相位差來計算物體距離。可快速生成環境的三維點云圖，幫助機器人識別巷道形狀、障礙物位置等信息，實現自主建圖、定位和避障。

（2）多目視覺技術模仿人眼視覺原理，利用視差計算物體深度，實現對環境的感知，但受光照條件影響大。

（3）將激光雷達和視覺傳感獲得的數據結合機器學習等算法，進一步實現被困人員識別、場景理解等任務。井下環境中可能存在多種有毒有害氣體，氣體傳感器可實時檢測瓦斯、一氧化碳等氣體濃度，當檢測到危險氣體濃度超標，機器人可及時發出警報。

（4）無線傳感器網絡是指在井下布置多個傳感器節點，機器人可接收這些節點傳輸的環境數據，如溫度、濕度、氣壓等，較為全面地了解井下環境狀況。

（5）傷員搜救是礦山救援機器人的核心任務之一。利用雷達、紅外、聲波等傳感器探測被困人員的生命體征。雷達生命探測儀可檢測到人體呼吸、心跳等微弱信號；紅外熱像儀則能通過捕捉人體散發的熱量來定位被困人員。

1.4 規劃算法

規劃算法使礦山救援機器人在復雜的災后環境中準確規劃出快速的救援路線，是礦山救援機器人研究的核心問題。當前的主流路徑規劃分為靜態全局路徑規劃和動態局部路徑規劃。常見的全局路徑規劃算法包括人工勢場法、動態窗口法等，局部路徑規劃算法包括圖搜索、遺傳算法等。

（1）圖搜索算法通過構建環境模型并搜索最優路徑，是路徑規劃的經典方法。安徽理工大學朱洪波團隊提出了一種基于分層平滑優化雙向A*引導DWA算法，將碰撞約束函數的調整機制引入雙向A*算法中，以提高路徑規劃的效率和安全性；接著采用分層平滑優化去除冗余節點和冗余路段，生成安全光滑的初始全局路徑；最后引導DWA優化生成局部修正的實時動態避障路徑，實現全局路徑規劃。

（2）遺傳算法通過模擬自然進化“物競天擇”的過程解決多目標優化問題。山東科技大學先通過拓撲圖法構建礦山環境模型，利用深度優先搜索生成優質初始路徑種群，運用基因重組原理演變出不同的規劃路徑，再引入基因編輯距離篩選機制，避免近親繁殖導致多樣性衰減；最后結合進化逆轉與退火算子動態更新種群，在保留優秀基因的同時增強算法跳出局部最優的能力。

（3）人工勢場法中，機器人在環境中被看作質點，在障礙物斥力和目標點引力的合力作用下運動，具有計算簡單、實時性強的優點。然而，傳統勢場法易陷入局部極小值問題，導致路徑規劃失敗。燕山大學鄭維團隊針對人工勢場法易陷入局部極小值和目標點附近不可達的問題，采用平滑窗格策略，增設全局路徑子目標點，使機器人能夠逃離局部極小值，完成規劃任務。

礦山救援智能機器人研發挑戰

受限于災后復雜環境，礦山救援機器人的研發面臨多維度技術挑戰，存在高性能需求與硬件條件限制的矛盾。礦山救援智能機器人存在的4個關鍵問題如圖2所示，本體設計的角度需兼容環境適應性、負載能力、輕量化與防爆設計；現有無線組網技術面臨帶寬、功耗與可靠性的三元悖反；感知技術中多源異構傳感器在粉塵、積水等干擾下易出現信號衰減與失真；規劃算法層面上，復雜多變的環境與傳統算法的實時響應性和局部極小值規避存在多目標沖突。

圖2 礦山救援智能機器人存在的4個關鍵問題

2.1 本體設計

礦山救援智能機器人本體設計的核心挑戰集中于運動機構動態適應性與安全防護長效可靠性2個方面內容。

（1）在運動機構動態適應性方面，多模態異構系統集成面臨控制算法復雜性與能耗的固有矛盾，復合運動模式切換的穩定性不足制約了機器人在非結構化地形的連續作業能力，而輕量化設計與負載性能的平衡仍需突破材料力學特性與驅動系統功率密度的技術瓶頸。

（2）在安全防護方面，防爆結構輕量化與抗爆強度的兼容性矛盾突出，新型防護材料的工程化應用受限于成本與制造工藝約束。極端環境下的密封防護存在失效風險，高濕度、多粉塵工況加速關鍵部件的性能衰減，傳感器防護等級與感知精度的協同保障機制尚未完善。

2.2 通信技術

應對礦井復雜的作業環境，同時保證較高的通信質量，是救援機器人通信技術面臨的主要挑戰。無線組網技術是當前較好的解決方案，但現有的組網方案都存在一定的問題，WiFi+中繼器對硬件要求較高，且功耗大，難以長時間使用；Zigbee技術和Mesh技術功耗低，體積小，但帶寬和通信速率上受到限制，難以保證視頻數據的穩定傳輸。當前部分學者提出有線+無線混合通信的方案，但始終無法從根本上解決通信技術的痛點。

2.3 感知技術

礦山救援機器人感知技術面臨諸多挑戰，此類挑戰限制了礦山救援機器人感知的性能和應用效果，亟待技術突破，主要包括以下4個方面。

（1）礦山環境復雜多變，存在大量粉塵、煙霧、積水等干擾因素，導致傳感器信號衰減或失真，影響感知精度。視覺傳感器在低光照或強光反射條件下難以準確識別。

（2）不同傳感器獲取的數據類型和格式各異，數據融合難度大，難以形成統一的環境認知。

（3）礦山救援場景高度動態，突發情況多，機器人需快速準確地識別和響應，對感知系統的實時性和智能性要求極高。

（4）井下環境惡劣，傳感器需要具備較高的可靠性和穩定性。目前傳感器的可靠性和穩定性不足，部分傳感器在高溫、高濕度、強電磁干擾等條件下容易失效。

2.4 規劃算法

礦山災后環境具有巷道結構破壞、動態障礙物分布及多物理場耦合等復雜特征，對救援機器人路徑規劃算法提出了高實時性、強魯棒性的嚴苛要求。傳統的單一規劃算法難以滿足上述需求。

（1）A*算法，雖能高效規劃全局最優路徑，但礦山災后環境存在巷道塌方、移動障礙物等動態干擾時，全局規劃算法需反復重建地圖，導致實時性不足。傳統遺傳算法的迭代耗費時間，難以滿足礦山救援對時效性的要求。

（2）局部路徑規劃算法可用于動態環境中，人工勢場法實時避障能力強，但當礦井中存在U型塌方區、狹長通道時，易引發“局部極小值”陷阱，導致礦山救援智能機器人停滯不前。

礦山救援智能機器人未來發展方向

在復雜多變的礦山災害救援環境中，傳統裝備已難以勝任高效、智能、安全的作業需求，礦山救援智能機器人研究正朝著高集成化、智能化與強適應性方向發展。新一代礦山救援智能機器人技術方案如圖3所示，本體設計趨向模塊化與可重構，應對多樣化救援任務；通信與感知系統日益強化環境適應能力與信息融合水平，確保復雜場景下的高效協同與精準感知；在任務執行層面，智能規劃與集群協同將成為關鍵，推動機器人在動態、多變的災害現場中實現更高效、更可靠的作業能力。

圖3 新一代礦山救援智能機器人技術方案

3.1 本體設計

礦山救援智能機器人未來本體設計將聚焦結構創新與功能集成，主要包括以下2個方面。

（1）在結構設計層面，模塊化可重構架構成為核心趨勢，通過標準化接口實現偵測、破拆、運輸等功能組件的快速切換，滿足多災種救援場景的動態需求。運動系統將深化多模態融合技術，發展輪-履-足復合驅動機構，結合仿生構型與智能控制算法，突破非結構化地形的連續運動瓶頸，提升復雜巷道環境的動態穩定性。

（2）安全防護設計轉向動態自適應方向，研發智能防爆系統實現防護等級隨環境風險實時調節，通過分布式隔爆單元與能量耗散結構的協同設計，平衡輕量化與抗爆性能。

3.2 通信技術

礦山救援智能機器人未來的通信技術從硬件優化和通信方式創新方面考慮。

（1）在硬件優化層面，鑒于WiFi技術當前的廣泛適用性，對中繼器進行一定的優化，實現不同救援場景下節點-主站數據實時共享鏈路與決策融合。

（2）在通信方式方面，開發一種新的具有高帶寬低時延高穿透性的無線通信技術，更好地應對各種復雜救援場景。

（2）因地制宜根據現場地形環境，動態地選擇最合適的通信方式，通過多通信方式融合，實現穩定的最優通信質量，在狹小逼仄的隧道內，也可采用光纖有線通信等方法保證通信不中斷。

3.3 感知技術

礦山救援智能機器人未來感知技術發展圍繞環境感知與人員搜救感知2方面的核心方向展開系統性突破。

（1）在環境感知領域，技術升級關注極端惡劣工況下的傳感器可靠性提升與多維數據融合。針對高粉塵、高濕度、強電磁干擾環境，開發能適應惡劣環境的傳感器。發展多維數據融合可以為救援決策提供高保真環境模型，將雷達環境建圖點云數據與紅外熱成像的溫場分布疊加，構建具有物理屬性的井下數字孿生體。

（2）在人員搜救感知層面，技術發展呈現生物特征識別與多模態融合雙重趨勢。利用視覺、腦電、肌電等多傳感器采集技術，偵測生命體征信號，提升在復雜環境下的抗干擾能力，并保證高精度信號捕獲性能和傳輸性能。

3.4 規劃算法

礦山救援智能機器人的規劃算法在未來從多算法融合、集群協調作業、引入大模型方向發展。通過融合全局-局部規劃算法，形成分層決策體系，最終實現規劃-避障-重規劃的全流程。發展多智能體協同規劃，實現信息共享、實時調控，應對復雜的礦井環境，提高規劃路徑的魯棒性和實時性。

利用大模型的語義理解和時空推理，實時解析救援人員的語音指令，指導機器人主動避開語義標注的危險區域；通過瓦斯濃度曲線、巖層振動頻率等數據，預測未來30 min環境演變趨勢，優先選擇遠離潛在塌方區的路線。

總結

（1）礦山救援智能機器人作為保障礦山安全的核心技術裝備，發展水平直接關系到礦山災害救援的效率和成功率。綜述了礦山救援智能機器人在本體設計、通信技術、感知技術以及規劃算法等4個技術層面的研究成果，剖析了當下所面臨的主要挑戰，并對未來的發展趨勢作出了預測。

（2）在本體設計方面，考慮礦山復雜環境的特殊性，從輕量化與防爆技術等維度攻關，為執行救援任務奠定基礎；在通信技術領域，以無線組網為核心技術路徑，以期突破地下空間復雜電磁環境對信號傳輸的限制；在感知技術板塊，多模態傳感設備和算法具備更全面的環境感知與生命探測能力；規劃算法優化了救援行動的執行效率，全局路徑規劃的實時避障策略，保障機器人在復雜多變環境中的安全穿行。

（3）礦山救援智能機器人的發展任重道遠。未來，多技術融合創新將成為關鍵突破方向，力求實現本體設計、通信、感知與規劃算法間的無縫協同作業，最大程度發揮各技術優勢。智能化水平提升是核心目標，借助人工智能等技術，賦予機器人更強的自主決策與環境適應能力，使其能夠在瞬息萬變的事故現場及時優化救援策略。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團有限公司主管、煤炭科學研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領域產學研用新進展的綜合性技術刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業/團隊/人物專訪政策解讀視角·觀點智能示范礦井對話革新·改造學術園地、專題報道等。

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