摘要：煤矿智能机器人往往出现移动路径规划不准确、规划效率低和规划延迟等问题。因此，提出了一种巡检路径的动态规划算法，并对传统的动态窗口算法进行了改进。煤矿带式输送机运输系统人工巡检工作强度大,特别是大坡度带式输送机巡检易受落煤、飞石等影响,具有一定的危险性。本文分析了变电站特点及巡检需求，设计了变电站内智能巡检机器人应用系统的可行性，利用智能巡检机器人对站内开关设备状态，阐述了智能巡检机器人在巡检过程中解决的问题，对强化煤矿安全生产管理的重要性，对于实现减员增效、节能降耗具有重要意义。 关键词：煤矿危险气体；巡检机器人；研发与应用
引言
保安对讲机随着机器人技术的快速发展,在煤矿巡检领域使用机器人代替传统的人工巡检和自动化监控,不仅能够有效避免传统巡检方式所存在的弊端,而且对实现“机械换人、自动化减人”的目标有重大促进意义。矿用巡检机器人不仅需要具备常规巡检机器人的巡检能力,如设备巡检、仪表
状态识别、异常情况报警等内容,同时还要考虑开采环境的特殊性。目前,带式输送机是我国煤矿运输物料的主要设备,由于胶带长期处于高载荷下,易发生破裂、跑偏等故障影响运输效率,因此需要投入大量人力定时对胶带进行巡检,但煤矿环境恶劣,空气湿热、地形起伏大、照度低,工人长期在该种环境中进行巡检工作,极易产生疲劳,出现错检和漏检情况,为此亟需设计一种巡检机器人的智能传感与控制系统替代工人巡检,提高巡检效率。
1煤矿危险气体巡检机器人研发
1.1设计方案
随着工业自动化水平的不断提高，智能机器人在煤矿勘测、运输与救援等方面发挥着越来越重要的作用.通过前期的调查研究，获得井下巷道危险区域的地形和环境参数特征，研究梳理了井下危险区域环境探测功能需求，形成了适合煤矿现场应用的危险气体巡检机器人细化设计指标，优化形成了适用于各类危险区域和工况的煤矿危险气体巡检机器人设计方案，满足煤矿井下一线人员的安全作业需求。煤矿危险气体巡检机器人详细技术指标如下：具备井下全地形行走能力，最大行走速度不低于1.5m/s，最大越障高度不低于250mm，连续行走时间不低于2h，最大涉水深度不低于350mm；煤矿危险气体巡检机器
人主要采用远距离无线遥控方式控制，在平直巷道环境中有效通信距离不低于300m；煤矿危险气体巡检机器人应具备可探测甲烷、二氧化碳、一氧化碳、氧气浓度，温度、湿度、压差等环境参数信息，以及红外图像采集功能。
1.2机器人样机研制
通过研究煤矿危险气体巡检机器人的关键技术，优化设计了高机动性履带式移动底盘，满足机器人越障要求，研发了高效率机器人传动、驱动系统，提升了机器人续航能力，研制出了煤矿危险气体巡检机器人样机。通过研究井下封闭空间内机器人通信和高可靠性机器人控制技术，及适用于煤矿机器人平台的井下环境感知技术，设计出隔爆型通信中继装置和矿用本安型手持控制终端，该装置和终端可通过遥控深入巷道危险区域，代替人工探测各类环境参数信息。
2智能巡检机器人巡检模式设计
2.1自动巡检模式
自动巡检模式按照巡检人员设定的巡检任务内容、时间、路径等参数信息，自动启动并完
成巡视任务，可以实现对现场设备进行反复巡检，以及对设备状态进行连续、动态的数据采集及系统存储，并实现实时观察设备温度，以及将采集数据进行实时上传、实时分析。
2.2遥控巡检模式
遥控巡检模式是通过人工遥控巡检方式对机器人进行实时遥控，适用于运维人员以及管理单位需要对某类设备状态进行锁定与监测，尤其对于在机器人自主巡检过程中检测到设备、环境状态异常并向运维人员报警时，运维人员可以在第一时间使用后台管理系统的人工遥控界面或遥控手柄，操控机器人快速到达异常设备位置，及时察看异常设备并核实报警信息，以便迅速制定响应策略。
3煤矿智能化技术“瓶颈”问题
3.1井下车辆和机器人电动化问题型采
近年来，国家对于煤矿智能化、绿开采越来越重视，无污染防爆新能源运输车辆、井下机器人等装备的研发应用受到社会各界的广泛关注，而安全、便捷、高效的大功率供电问题成为制约上述装备研发应用的“卡脖子”技术。锂离子蓄电池（以下简称锂电池）是一个
有机能量体，具有能量密度高、放电特性平稳、无记忆效应、循环寿命长、民用领域批量化应用等优点，现有矿用防爆动力电源主要采用大容量锂电池，容量主要有20、60、100Ah等。由于在误用滥用老化，或者生产过程中存在缺陷时，锂电池就有出现泄压、着火、甚至爆炸的可能性，因此尽管在电池类型、最大容量、防爆设计、电池管理系统、井下应用等多方面采取了一系列措施，大容量锂电池的安全使用问题仍是井下防爆车辆和机器人实现“电动化”进程中必须要面对的安全问题。
3.2井下无线发射功率问题
无线通信是利用电磁波信号在自由空中传播的特性进行信息、数据交换，可满足煤矿井下复杂作业环境需求及矿井各类场景的不同应用需求，在煤矿信息化、自动化、智能化等方面发挥着重要的作用。目前，WIFI、LTE和5G等采用电磁波传输方式的技术装备在煤矿有着越来越广泛的应用，此外基于电磁波传输能量的远距离高精度地质探测、无线充电等无线技术装备也在井下逐步发展应用。
4煤矿危险气体巡检机器人应用
4.1基于多传感器融合技术的井下危险气体巡检
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BP神经网络具有关联存储器和预测输出的能力，需要在预测之前进行训练。根据其特点，可得出基于多传感器融合的井下危险气体检测流程如下：①采用多个传感器对井下环境数据进行采集，并去除每一个传感器数据中的无用信息；②将多个传感器采集的路况、各气体数据进行融合，同时对环境数据中的重复信息进行去除，减少数据的存储空间获得高质量检测的样本数据；③将待检测数据划分为学习数据和验证数据；④根据井下环境检测学习数据，对BP神经网络结构进行初始化；⑤采用BP神经网络对各种类危险气体检测学习数据进行训练，建立危险气体检测模型。
4.2多传感器融合算法
多传感器系统通过多个传感器获得更多种类和数量的传感数据,因此经过处理得到的多种信息能够对环境进行更加全面的描述,与单传感器相比，这种结构上的差异导致了多传感器系统的处理过程更加复杂，在实际应用中多传感器系统可以被理解为1个多入多出的系统。
结束语
挤压爆破
煤矿智能化是煤矿综合机械化、自动化的升级发展，是煤炭生产方式和生产力革命的新阶
段。煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，建设智能化煤矿是煤炭工业发展的必由之路。煤矿井下属于非结构化的特殊环境，实现煤矿救援机器人实时识别目标是决定煤矿救援机器人避障自主行走的前提，本文提出并研究了光流场算法，实现了煤矿救援机器人的双目标定工作，采用光流场算法解决煤矿救援机器人在煤矿井下自主行走中的目标识别和避障问题，提出的方法在试验过程中实现了煤矿救援机器人识别环境和避障自主行走。
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