《煤炭科学技术》“煤矿机器人”研究领域 | 热文精选

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《煤炭科学技术》“煤矿机器人”研究领域 | 热文精选

来源：煤炭科学技术

为了协助读者了解煤矿机器人研究领域内的研究热点和前沿问题，促进学术交流与合作，编辑部根据论文在中国知网的下载、引用等指标，整理了22篇《煤炭科学技术》2022年至今刊出的“煤矿机器人”研究领域最受关注论文，以飨读者。以刊期排序。

行业视野: 煤炭科学技术
类别; 103个
关键词; 104位
专家; 22篇
论文; 4429IP
点击量; 15939次
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综采工作面隔爆巡检机器人设计及工程实践

作者(Author)：关士远

摘要：针对目前由于综采工作面工况恶劣，本安型巡检机器人存在通过性差、防护能力弱、感知技术手段有限，不能实现常态化运行等问题，本文提出隔爆巡检机器人方案，以应对综采工作面严苛工作环境。分析了轨道式巡检机器人在该环境下遇到的三种典型的工况：爬坡、错切、扭转。基于轨道式巡检机器人遇到的三种典型工况，设计了一种具有多自由度的隔爆巡检机器人，该巡检机器人除具有视频感知手段外，还增加了激光slam实时建图能力，能提供精确的三维感知能力，并且其感知能力不受光照条件的影响，能在无光条件下使用。针对爬坡工况，采用履带式行走机构；针对错切工况，设计了具有前后两组差速驱动的行走机构，其具有主动转向功能；针对扭转工况，在车身中部增加了纵向转轴。为了对其进行有效的控制，确保其在综采工作面平稳运行，充分考虑其具有约束的特点，分析得出其具有轨迹及底盘约束的运动学模型。同时介绍了该巡检机器人的控制方法，依据激光slam所建的实时三维激光点云地图，提取参考轨迹，根据参考轨迹实时计算各个履带主动轮的速度给定。基于运动学模型，提出一种模型预测控制算法，采用主从控制策略，模型预测控制只在前组驱动实现，后组驱动的控制量根据前组的速度给定及约束计算得出。该控制算法在计算复杂度及实时性方面做了平衡，控制算法基于ROS系统实现。最后，通过充分的井下工业性实验，验证了该控制方法能有效地解决爬坡、错切、扭转等综采工作面的苛刻工况，能在综采工作面执行常态化巡检任务。

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煤炭科学技术

95

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多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

作者(Author)：马宏伟, 张烨, 王鹏, 魏小荣, 周文剑

摘要：依据我国煤矿智能绿色发展战略，深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状，指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向，凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协同分拣”三大关键共性技术难题，并给出了解决思路和方法。针对煤矿井下煤矸石被煤泥严重包裹识别难，提出了“X射线+视觉”煤矸石识别与匹配方法、基于点云数据的煤矸石抓取特征提取方法，实现目标矸石的快速识别和最优抓取特征提取；针对煤矸石形态各异、动态环境抓取难，提出了基于ORB+BEBLID特征的FLANN动态目标高效匹配方法、基于FDSST的动态目标精准跟踪方法、基于三环PID的机械臂同步跟踪轨迹规划方法，实现机械手对高速传输的动态矸石稳定抓取；针对煤矸石随机分布、障碍多、多机械臂任务分配难，提出了改进匈牙利算法的多机械臂动态空间协同分拣方法，确保系统收益的前提下实现多机械臂在动态空间中高效协同工作。现场工业性试验研究结果表明，针对三大关键共性技术所提出的方法能够有效破解煤矸石高效识别和抓取特征提取、机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机械臂高效协同分拣等难题，通过构建完整的多机械臂煤矸石智能分拣机器人系统，提高了煤矸石智能分拣系统的可靠性和分拣效率。

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煤炭科学技术

2023年第01期

478

460
基于激光雷达的煤矿井底车场地图融合构建方法研究

作者(Author)：薛光辉, 李瑞雪, 张钲昊, 刘爽, 魏金波

摘要：煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑，关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境，空间狭长局促，结构复杂多变，照明情况不均匀，对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状，针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足，利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块，且使用ICP算法进行全局图优化，提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法，阐述了该算法的原理和实现步骤；开展了煤矿井下模拟场景试验，对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度，试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好，估计轨迹更平滑、精确；结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法，试验验证了该方法所构建的栅格地图精度，结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度，且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。

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煤炭科学技术

2023年第08期

221

92
改进YOLOv5s和DeepSORT的井下人员检测及跟踪算法

作者(Author)：邵小强, 李鑫, 杨涛, 杨永德, 刘士博, 原泽文

摘要：矿井移动目标的实时监测及跟踪系统是建设智慧矿山必不可少的内容，井下巡检机器人的出现可以实现对作业人员的实时监测，但是井下光照不均、煤尘干扰等因素的存在导致传统图像检测算法无法准确检测出作业人员。基于此提出一种可部署于井下巡检机器人的改进YOLOv5s和DeepSORT的井下人员检测及跟踪算法。首先利用监控摄像头与巡检机器人所录视频制作数据集，然后使用改进YOLOv5s网络对井下人员进行识别：考虑到井下人员检测及跟踪算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量，限制了检测模型的响应速度，使用改进轻量化网络ShuffleNetV2替代原YOLOv5s主干网络CSP-Darknet53。同时，为减少图像中复杂背景的干扰，提升作业人员的关注度，将Transformer自注意力模块融入改进ShuffleNetV2。其次，为了使多尺度特征能够有效融合且使得推理信息能够有效传输，将Neck 中FPN+PAN结构替换为BiFPN结构。接着利用改进DeepSORT对人员进行编码追踪：考虑到井下环境黑暗，照度低，无纹理性，DeepSORT难以有效提取到人员的外观信息，于是采用更深层卷积替换DeepSORT中小型残差网络来强化DeepSORT的外观信息提取能力。最后通过公开行人数据集及自建井下人员检测及跟踪数据集对本文改进算法进行验证，结果表明：改进的检测模型相比于原YOLOv5s模型平均检测精度提高了5.2%，参数量减少了41%，速度提升了21%；改进YOLOv5s-DeepSORT的井下人员跟踪方法精度达到了89.17%，速度达到了67FPS，可以有效部署于井下巡检机器人实现作业人员的实时检测及跟踪。

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煤炭科学技术

2023年第10期

166

93
柔索驱动拣矸机器人分拣轨迹跟踪控制研究

作者(Author)：刘鹏, 龚莉, 马宏伟, 曹现刚, 张旭辉, 乔心州, 夏晶

摘要：柔索驱动并联机器人具有运动速度快、工作空间大以及动态承载能力强等优点而被用于煤矸石的快速精准分拣。然而，由于柔索的柔性和单向受力特性，在运动过程中柔索必须时刻保持张紧，使得柔索驱动拣矸机器人的精准分拣控制面临着巨大挑战。同时，拣矸置矸过程所导致的动态冲击和动力学参数的不确定、以及外界干扰等因素势必会影响拣矸机器人末端抓斗的运动精度，甚至导致目标矸石的抓取工作失败。因此，提出了一种能够保障拣矸机器人末端抓斗运动精度的鲁棒自适应模糊控制策略，以克服拣矸置矸过程所产生的动力学参数扰动和外界干扰等因素的影响。基于Lyapunov稳定性理论，证明了所提控制策略的稳定性。并通过空间螺旋轨迹和实用的分拣轨迹对所提出控制策略的控制效果进行了仿真分析。结果表明：末端抓斗对预定运动轨迹的跟踪效果良好，最大位置跟踪误差和均方根误差分别为2×10−2 m和8.9867×10−4 m；柔索驱动力光滑连续且满足柔索驱动力约束条件。证明了文中鲁棒自适应模糊控制策略对柔索驱动拣矸机器人轨迹跟踪控制有效且可靠。研究能够为柔索驱动拣矸机器人的进一步应用奠定良好的理论基础。

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煤炭科学技术

2023年第10期

121

26
面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

作者(Author)：曹现刚, 刘思颖, 王鹏, 许罡, 吴旭东

摘要：随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。

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煤炭科学技术

2022年第01期

440

1230
综采巡检机器人关键技术研究

作者(Author)：张守祥, 张学亮, 张磊, 杨士军, 刘帅, 南柄飞, 张代祥

摘要：智能化综采工作面安装了大量固定传感器,但依然存在监控盲区和监控滞后的问题。引入巡检机器人技术,对综采工作面的全覆盖和实时监控,是智能化开采的必要技术手段。从国家宏观政策和智能开采技术2个层面,分析了智能开采对综采巡检机器人的迫切需求,根据综采工作面巡检机器人的发展现状,总结了综采工作面应用机器人需要解决的柔性轨道、移动通信无缝漫游、远程控制和自主操作等技术难题。通过研究用于综采巡检机器人的跨式柔性轨道、行走控制、移动通信、移动精确定位、惯性导航、动态图像采集和控制采煤机调高等7项关键技术,提出了建立巡检机器人的感知理论技术装备体系、研究井下机器人动力供应技术、建立高性能的无缝漫游移动通信系统、开发超高清热成像和毫米波对综采生产时的三维实景呈现技术、研制集成视觉雷达和煤层探测的超前探测机载装置等5个重点研究方向。在薄煤层综采工作面进行了工业试验,研制的巡检机器人搭载三维激光雷达和惯性导航系统,沿采煤机电缆槽上铺设的轨道边行走边检测,达到了60 m/min的最大巡检速度,实现了双频WiFi零切换的无缝漫游高速通信,根据机载激光雷达扫描和惯性导航系统建立了综采工作面三维截割地质模型,进行了巡检模式下的智能割煤工艺试验,工作面直线度检测和找直偏差不超过150 mm,验证了巡检机器人能够为智能开采提供安全、高效的技术保障。

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煤炭科学技术

2022年第01期

587

2962
煤矿抽水蓄能电站水下巡检机器人姿态调节系统建模与分析

作者(Author)：何涛, 王传礼, 高博, 陈凡, 赵凯平, 王伟俊

摘要：姿态调节是决定水下机器人作业能力和运动稳定性的关键，为此针对煤矿抽水蓄能电站水下巡检机器人提出了一种基于全水液压的沉浮和姿态调节一体化系统。该系统主要由对称设置于机器人两侧的姿态活塞缸、变量泵及专用六位六通控制阀组成，传动介质来自机器人外部水体环境，其有沉浮、纵倾、横倾和对角侧倾四种调节状态。沉浮调节为机器人与外界水体的质量交换过程，而在调节姿态时机器人与外界水体交换通道关闭，可确保姿态调节过程中机器人本体始终处于悬停状态，提高了机器人调姿过程的稳定性。在结构创新基础上，推导了机器人重心及姿态角方程，建立了其姿态调节AMESim仿真模型，分析了机器人沉浮和姿态调节过程，并研究了活塞缸总长、间距、直径及浮心z向坐标等参数对姿态角的影响规律。结果表明:增大活塞缸直径、浮心z向坐标、活塞缸总长及活塞缸间距均有助于提高姿态角调节的灵敏性，其中浮心z向坐标越大，则其对姿态角的影响作用越明显，活塞缸直径越大，则其对纵倾姿态角的影响越小，而活塞缸总长仅对纵倾姿态角产生影响，活塞缸间距仅对横倾姿态角产生影响；且经过优化，机器人的最大纵倾姿态角和横倾姿态角分别可达78.46°和达68.20°。提出的基于全水液压的沉浮和姿态调节一体化系统具有结构紧凑、调节方便、节能环保等诸多优点，研究结果为后续沉浮及姿态调节系统的研制奠定了理论基础。

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煤炭科学技术

2022年第03期

111

350