煤炭生产是典型的高危、艰苦行业，现有煤矿设备需要技术工人直接或间接参与，存在较高的安全隐患和成本代价。从产业的安全性和效率性考虑，使用煤矿机器人代替人参与煤炭生产是煤矿企业实现“少人化”甚至“无人化”生产的必然途径，也符合“数字化”矿山的基本目标。煤矿机器人自主运行需要环境感知技术获取工作环境信息，完成自身安全状态评估并为机器人决策规划提供基础数据，而路径规划是实现机器人移动的基础，也是连接环境感知和底层控制的关键技术。本文综述了掘进类、采煤类、运输类、安控类、救援类等5类煤矿机器人的工作原理、功能需求、任务目标和环境复杂性，分析了近15年来5类煤矿机器人在以上环境感知与路径规划关键技术的重要研究成果。最后，从感知与认知、规划与决策和系统集成等3个方面展望了煤矿机器人关键技术的未来发展方向及挑战。感知与认知的发展趋势不但要求煤矿机器人具备感知能力，还需要机器人根据少量可用信息完成规律事件外的认知学习，其关键挑战是开发多元传感器融合技术和小样本学习方法；规划与决策的发展方向可分为单目标点规划和多目标点决策，煤矿机器人使用感知与认知信息实现点对点的单目标路径规划及避障，并根据工作需求完成多任务之间的最优化决策，提高煤矿机器人工作效率；研制机器人协作系统和通讯交互系统是系统集成的主要挑战，通过完备的内、外网络系统完成煤矿企业管理人员、技术工人、机器人设备之间的实时闭环交互，形成多数量、多工种煤矿机器人的协调合作。