介绍了智能选矸机器人应用与研究现状，指出目前智能选矸机器人主要基于X射线和图像识别原理，利用高压气动分拣和桁架机器人抓取进行煤矸分离；智能选矸机器人分拣执行机构主要有桁架式、并联式、串联式等类型，响应速度快，常常以“拨”和“抓”的形式分离矸石；在胶带运输过程中，智能选矸机器人“拨”需要考虑不同矸石尺寸的兼容性及运动路径的优化，“抓”需考虑机械手的作业空间及机器人的承载能力。分析了智能选矸机器人在现场复杂环境中有效实现矸石分拣的基于深度学习的煤矸识别、面向非结构多约束环境的选矸机械臂运动规划、基于力反馈的机械臂主动柔顺控制、多臂协作分拣任务分配策略及控制等关键技术，并指出基于深度学习的煤矸识别技术作为选矸机器人的关键技术之一，仍需在煤矸数据集高效构建方法、煤矸识别算法的泛化性提升及实时性优化等方面进行进一步研究。结合现场应用和机器人智能化发展需求，指出了智能选矸机器人今后的研究方向：针对现场复杂环境进行技术改进，提高煤矸识别算法的鲁棒性和自适应性；适应复杂环境的智能感知和控制技术及矸石高精度三维位姿估算技术的研究；基于力位混合控制的选矸机器人智能拣矸技术研发；智能选矸机器人井下选矸技术探究。

0 引言
1 选矸机器人应用与研究现状
2 智能选矸机器人关键技术
2.1 图像识别技术
2.2 机器人分拣执行机构智能控制技术
2.2.1 面向非结构多约束环境的选矸机械臂运动规划技术
2.2.2 基于力反馈的机械臂主动柔顺控制技术
2.2.3 多臂协作分拣任务分配策略及控制技术
3 智能选矸机器人研究方向
4 结语