“煤矿机器人理论与技术”专题（《煤炭学报》）

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“煤矿机器人理论与技术”专题（《煤炭学报》）

来源：煤炭学报

专题整理于2021年5月，为2018—2021年《煤炭学报》刊登的“煤矿机器人理论与技术”主题论文。

行业视野: 智能化
类别; 47个
关键词; 42位
专家; 10篇
论文; 17707IP
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机器人运动学与时序预测融合驱动的刮板输送机调直方法

作者(Author)：王学文, 李素华, 谢嘉成, 任芳, 暴庆保

摘要：随着智能化开采的不断发展，刮板输送机直线度控制对于煤矿安全、高效开采具有重要意义。针对刮板输送机的调直精度不高的问题，提出了一种基于空间运动学与长短时记忆神经网络轨迹预测相融合的调直方法。首先，利用工业机器人的空间运动学知识对液压支架和刮板输送机浮动连接机构的运动规律进行了解析，并以C#语言的形式编入Unity3D仿真系统底层，通过推移机构连接头捕捉刮板输送机中部槽上的关键点，实现液压支架与刮板输送机的连接，实现了液压支架的精准推移，较理想化地解决了销耳间隙的影响;其次，综合考虑到传感器噪声与截割底板轨迹对刮板输送机轨迹检测的影响，在仿真系统中进行相关的补偿后，在MATLAB中利用LSTM(Long Short Time Memory)神经网络对刮板输送机的轨迹进行预测;最后，根据实际工况要求建立了目标调直轨迹的修正模型和轨迹-姿态转换模型，以得到的刮板输送机轨迹为基础，确定及时移架后的液压支架位置与对应中部槽的相对位置差，基于浮动连接机构运动规律液压支架精准推移，实现刮板输送机调直。通过虚拟试验的验证，建立的修正模型和转换模型具有较强的可靠性，在仿真系统与实验室条件下分别在底板存在起伏时进行了调直试验，提出的调直方法的直线度误差分别在±0.2 cm和0.08 cm内，符合调直精度要求，研究结果对刮板输送机的调直研究提供了思路。

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煤炭学报

2021年第02期

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煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法

作者(Author)：郭永存, 何磊, 刘普壮, 王希

摘要：环境适应能力强、识别精度高是有效分离煤和矸石的前提。采用双能X射线透视煤和矸石并成像，避免了粉尘、光照强度和物料表面等外界因素影响。但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应、厚度效应和射束硬化效应等缺陷。为降低缺陷影响，提高煤和矸石识别率，提出一种联合R值图像与高、低能图像特征对煤和矸石进行多维度分析的方法。首先基于双能X射线采集系统获取高、低能图像，并利用比值法得到R值图像；然后针对所获取的三种图像，研究煤和矸石密度及灰分含量等关键物性参数与图像特征关系，据此设计特征提取方案，共计提取8个特征参量，形成一种强特征组合；最后采用Relief算法度量每个特征参量的重要性，进而设计分类试验。以不同地区肥煤、焦煤、气煤和矸石为试验对象，观察剔除权重较低的特征后，分类模型准确率，发现以特征组合[ Rc, μlc, μl, R]为输入，PSO-SVM分类模型对三种煤混合矸石识别效果最佳，识别率为99.4%。结合PSO-SVM分类模型和[ Rc, μlc, μl, R]的特征组合对肥煤、焦煤和气煤分别混合矸石进行识别验证，结果表明：肥煤混合矸石识别率为98.89%，焦煤混合矸石识别率为100%，气煤混合矸石的识别率为99.44%。本方法通过联合多张图像的多个特征，进行多维度分析，发现R值图像特征和高能图像特征对煤和矸石的区分度最好，可有效降低双能X射线缺陷影响，能以较少的特征，实现对不同煤种的较高识别率，优于现有方法。此外，以灰分、密度为参照选取特征阈值，贴合实际需求，减少了工程应用中根据矿区煤质差异进行参数调整的频次，提高了识别模型的泛化能力。

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煤炭学报

2021年第01期

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基于余弦定理-PID的煤矸石分拣机器人动态目标稳准抓取算法

作者(Author)：王鹏, 曹现刚, 马宏伟, 吴旭东, 夏晶

摘要：针对煤矿生产中煤矸石分拣问题,提出了机器人分拣方案，并对机器人在跟踪和分拣煤矸石时出现延时、抖动、冲击、分拣速度低等现象进行了分析和讨论。通过分析发现，出现这些现象的主要原因是煤矸石属于大质量、快速移动分拣对象，同时决定了机器人机械本体具有较大的惯性负载，传统的跟踪算法由于较大的数据量不适于机器人对大质量、动态目标的快速跟踪与稳定抓取。针对该问题，结合实际工况以及不同追踪方法的优点，提出了基于余弦定理-PID的动态目标抓取算法。首先，利用梯形速度运动规律进行了轨迹规划，并建立了带有圆弧过渡的门字型轨迹;然后，对动态环境下的大质量、动态目标抓取问题建立了数学模型，并针对该数学模型提出了基于余弦定理-PID的动态目标抓取算法。该算法首先通过余弦定理计算出机器人理论抓取点，控制机器人快速到达理论抓取点后，再通过位置-速度双环PID算法控制机械臂末端与煤矸石进行同步。算法测试结果表明:该算法通过余弦定理计算出理论抓取点，能在很大程度上减小机械臂跟踪煤矸石时间，并使得机器人末端快速逼近目标，提高跟踪效率，并通过位置-速度双环PID算法控制机械臂末端与煤矸石进行同步，以保证机械手对煤矸石进行稳准抓取，有效解决了机器人在抓取过程中出现的延迟、抖动和冲击问题。样机实验结果表明:利用该算法能使煤矸石分拣机器人以最优时间进行大质量、动态目标的稳准抓取，单机器人抓取速度可达25次/min，验证了算法的准确性、高效性与稳定性。

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煤炭学报

2020年第12期

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煤矸分选机器人图像识别方法和系统

作者(Author)：李曼, 段雍, 曹现刚, 刘长岳, 孙凯凯, 刘浩

摘要：现有煤矸分选主要有人工分选和机械分选，这些方式存在劳动强度大、能耗高、易造成环境污染等问题。近年来，煤矸分选机器人的研究受到业内广泛关注。对煤矸分选机器人而言，煤矸的准确识别是一个关键且具有较大难度的问题。研究了基于图像的煤矸识别方法，并在此基础上开发了识别系统。介绍了煤矸分选机器人中图像识别系统的硬件组成，研究了实际工况条件下各部件的选择和安装方式;在实验室搭建图像采集系统，选取韩城矿区的煤和矸石为样本，由所搭建的系统获取样本图像，建立了样本图像库;对样本图像采用3种不同的滤波器进行降噪处理，对比分析得出非线性低通滤波处理效果最佳;基于煤和矸石表面物理特性在灰度和纹理两方面有一定的区别，分别对煤和矸石样本图像的4个灰度参数和5个纹理参数进行分析对比，得出在灰度方面灰度均值和最大频数对应的灰度值2个参数区分度更高，在纹理方面纹理对比度和熵2个参数区分度更高;选用最小二乘支持向量机(LS-SVM)为煤和矸石图像识别分类器，以灰度均值和最大频数对应的灰度值组成的灰度特征、纹理对比度和熵组成的纹理特征、最大频数对应的灰度值和纹理对比度组成的联合特征作为分类器的输入向量分别对分类器进行训练和对比验证，得到以联合特征进行训练的分类器识别效果更好;以LABVIEW为平台开发了包括图像采集、图像滤波、联合特征向量的提取、样本分类等程序。在煤矸分选机器人实验平台上搭建了识别系统，随机选取实际工况下的煤和矸石样本，对识别系统分类性能进行测试，系统图像降噪采用非线性低通滤波器，分类采用联合特征训练的分类器。测试结果显示煤和矸石分类准确率分别为903%和83.0%,平均识别时间为0.153 s。

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煤炭学报

2020年第10期

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煤矿掘进机的机器人化研究现状与发展

作者(Author)：杨健健, 张强, 王超, 常博深, 王晓林, 葛世荣, 吴淼

摘要：基于煤矿巷道掘进智能化、无人化的发展要求，综述了悬臂式掘进机综掘技术、连续采煤机掘进技术和掘锚一体化掘进技术3条掘进作业线的国内外发展现状，依据国家煤炭安全监察局发布的《煤矿机器人重点研发目录》中对煤矿掘进机器人的规划，从感知、决策、执行 3个层面分析了煤矿掘进机的机器人化应具备的特征，感知层通过多类传感器对煤矿井下巷道环境信息进行采集感知，决策层分析和求解作业任务，并融合感知层传输的环境信息，制定规划出最适合的控制策略，执行层接收决策层的指令，对机器人化掘进群组的位姿和运动进行控制。系统阐述了机器人化掘进群组关键技术:掘进机器人的自主定位、煤岩识别与自动截割、远程监控与故障检测等技术;临时支护机器人的自动支护技术;钻锚机器人的平行钻锚技术;辅助装载输送机器人的同步运输技术等。对比分析国际先进机器人化掘进装备和群组，结合我国煤矿巷道掘进技术与装备的现状，提出了煤矿掘进机的机器人化技术与装备发展思路和研究方向:冲击致裂-快速掘进新技术;远程前探-精准惯导新技术;协同掘支-自适护顶新装备;钻锚一体-智能锚固新装备，实现钻探-掘进-支护-锚固-运输协同作业的机器人化掘进群组快速掘进技术，最终达到煤矿巷道掘进作业少人化、无人化的目标。

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煤炭学报

2020年第08期

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煤矿井下仿生机器人技术应用与前景分析

作者(Author)：宋锐, 郑玉坤, 刘义祥, 马昕, 李贻斌

摘要：当前，煤矿安全生产正面临着重大技术挑战，井下作业技术的智能化、无人化迫在眉睫，机器人化替代已成为重要解决途径。煤矿智能化是煤矿作业高质量发展的核心技术支撑，从煤矿井下智能化、无人化作业需求出发，综述了目前掘进、采煤、运输、安控、救援五大类煤矿机器人国内外的应用现状。在此基础上，就国内外仿生机器人技术在煤矿作业中的应用现状做了概述，指出了煤矿仿生机器人技术与装备发展思路和研究方向。综述了仿生机构、仿生感知、仿生控制、仿生驱动和仿生材料等关键技术的研究现状，并阐述了仿生技术较现有设备的优势及可应用场景。结合目前仿生技术与人工智能技术的发展水平，科学分析了仿生机器人的发展趋势，包括:从传统驱动器向生物肌肉驱动器的发展，从刚性结构向软体和刚柔混合结构发展，由传统材料到新型生物材料发展，从单一运动模式向高机动多栖机器人发展，从传统控制方法向生物智能控制发展，从机电系统机器人向生物系统机器人发展，从单一机器人向集群机器人发展。结合仿生机器人技术的发展趋势，展望了仿生机器人技术在煤矿无人化作业中的应用前景:新型功能材料的应用，高效行走方式的应用，智能环境感知的应用，智能化自主作业的应用，为煤矿仿生机器人的开发利用提供参考。

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煤炭学报

2020年第06期

1446

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新型煤矿救援机器人研发与试验

作者(Author)：朱华, 由韶泽

摘要：煤矿救援机器人是一种在矿井发生灾害事故时，替代救护队员进入危险区域进行环境探测和对矿工实施救援的多功能智能救援装备，其应用对提升煤矿灾后救援效率、减少 2 次伤亡具有重要的意义。以中国矿业大学 CUMT-V 系列煤矿环境探测与救援机器人的研发为例，从行走机构、防爆设计、结构轻量化、通信方法、传感探测和智能化等方面进行了相关技术和理论研究。针对灾后煤矿的巷道环境特点，推演了机器人行走机构的基本构型，设计了地形适应性好、越障能力强的机器人行走机构;提出并采用基于短时防爆理论的本安兼隔爆的机器人防爆设计技术;提出了基于多腔体自加强结构的机器人轻量化优化设计方法;采用了有线和无线相结合的机器人通信方式;搭建了机器人传感探测与运动控制系统;研发了机器人井下地图构建和定位导航技术。从而研制了能够承载多种探测传感器和急救装备的煤矿灾后环境探测救援机器人，并取得了国家煤矿安全认证。井下应用试验及性能测试结果表明，机器人的行走能力强，能够适用于煤矿非结构复杂地形;机器人续航能力强，通信距离长，环境感知和信息传输的可靠性高;能够通过遥控方式实现机器人的灾后救援;采用有线和无线相结合的机器人通信技术可实现多台机器人的协同救援。通过对机器人进行智能化升级，提高了煤矿救援机器人的环境感知能力，并使其具备了实时定位与自主行走的功能。将上述技术的组合进一步完善，可研发出满足不同应用需求的煤矿环境探测、监控、救援机器人。

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煤炭学报

2020年第06期

1464

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煤矿井下移动机器人深度视觉自主导航研究

作者(Author)：马宏伟, 王岩, 杨林

摘要：煤矿井下移动机器人是煤矿机器人的主力军，煤矿井下移动机器人的自主导航是其研究的难点和热点。目前，煤矿井下移动机器人自主导航所必须的三维环境数据库尚未形成，尤其是制作高分辨率、多信息融合的煤矿井下高精度地图还处于研究阶段。为了有效解决煤矿井下移动机器人自主导航问题，构建了基于深度相机的机器视觉系统，提出了一种基于深度视觉的导航方法，自主导航过程分为地图创建与自主运行两个阶段。在地图创建中:① 对深度视觉数据进行特征提取与匹配，利用 10 组煤矿井下真实视频截图，对比测试 5 种特征提取与匹配组合算法，结果表明SURF+SURF+FLANN 与 GFTT+BRIEF+BF 算法能够在煤矿井下获得良好匹配结果;② 建立煤矿井下移动机器人深度视觉定位与建图问题的捆集调整迭代最近点图模型(Iterative Closest Points Bundle Adjustment，ICP BA);③ 通过图优化方式估计当前观测下的最优位姿与环境路标点坐标。在实验室场景中利用提出的 ICP-BA 图优化算法，建立了包含关键位姿与三维环境点的原始点云地图。在自主运行阶段，① 通过八叉树数据结构，将点云地图转化为移动机器人运动规划可使用的 Octomap 导航地图，实验结果表明，Octomap 导航地图分辨率可调、系统资源占用低、索引效率高;② 使用三维到二维映射的视觉图匹配 PNP(Perspective N Points)方法进行实时在线重定位;③ 基于图搜索的 A∗(A Star)路径规划作为轨迹规划初值，自定义最小化能量损失泛函为最小化加加速度的变化率(Minimum-Snap)求解 2 次规划问题，生成用于煤矿井下移动机器人运动执行的轨迹。在Matlab 开发环境中设计随机导航地图，生成时间分配、位置、速度、加速度、加加速度的最优轨迹规划结果，验证了运动规划算法的正确性。通过理论分析和实验验证，表明本文提出的煤矿井下移动机器人深度视觉自主导航方法的有效性。

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煤炭学报

2020年第06期

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