3.0m/s巡检速度！煤矿井下飞行巡检机器人破解人工巡检低效难题

2025年04月28日 17:12 智能矿山杂志责编：戚金荣作者：智能矿山杂志

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为解决煤矿井下高粉尘、低照度以及非结构化地形等复杂环境导致的人工巡检效率低、风险高以及机器人通用化程度低的问题，采用模块化设计方法和结构优化设计技术，研究了适用于煤矿井下环境的自主导航和多传感器数据采集方法，构建了一套适用于复杂矿井环境的巡检系统。通过在模拟矿井环境测试巡检速度为3.0m/s，沿巷道长度和高度方向测量最大误差分别小于5%和2%，满足三维重建精度要求。

文章来源：《智能矿山》2025年第3期“学术园地”栏目

作者简介：王保兵，主要从事煤矿井下飞行巡检机器人研发工作。E-mail：wangbb@mktm.com.cn

作者单位：北京天玛智控科技股份有限公司

引用格式：王保兵，王凯.煤矿井下飞行巡检机器人的研究与应用展望[J].智能矿山，2025，6(3)：69-74.

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2019年，国家矿山安全监察局颁布了《煤矿机器人重点研发目录》，共提出38种重点研发的机器人；2023年1月，工业和信息化部、国家能源局、国家矿山安全监察局等十七部门发布的《“机器人+”应用行动实施方案》，提出支持机器人产业发展，支持煤矿智能化建设。

受限于煤矿井下不同地质条件，矿山智能化建设遵循“一矿一策”，煤矿井下环境高粉尘、低照度、GPS拒止、狭小空间、非结构化地形等特点，对通用型煤矿井下机器人的研制提出更大挑战。目前，煤矿井下巡检机器人行走机构型式，一般分为轨道式、轮式和履带式，尺寸重量大、灵活性差、地形适应能力弱，且单一型号难以满足不同矿井环境和工况的要求。

针对煤矿井下作业工艺及任务存在对象复杂多样、标准化程度低、场景差异大等特征，分析适合煤矿井下场景使用的飞行巡检机器人技术，研究了井下飞行机器人边界条件约束、结构设计、运动控制等关键技术。满足煤矿井下应用特定场景，设计了一种适于煤矿井下使用的飞行巡检机器人，搭载激光雷达和视觉传感器、气体检测传感器，可在无光、弱光环境下自主导航作业，替代人工实现对煤矿井下设备或者环境进行巡察。

煤矿井下飞行巡检机器人设计

煤矿井下飞行巡检机器人系统主要由机器人和远端指控系统组成。煤矿井下飞行巡检机器人采用四旋翼构型，由动力电机、电池组、控制系统和激光雷达等组成。地面远端指控系统具备数据接收显示及发送无人机控制指令的功能，通过WiFi链路接收并显示飞行巡检机器人在煤矿井下采集的点云和视频数据，代替工人巡察作业。煤矿井下飞行巡检机器人系统组成如图1所示。

图1 煤矿井下飞行巡检机器人系统组成

煤矿井下飞行巡检机器人系统突破多项技术难题，并具有多方面的场景适应性优势。

（1）模块化设计，满足不同需求

煤矿井下飞行巡检机器人采用模块化设计，可根据任务场景选用不同的传感器，通用化平台，解决单一型号难以满足同样需求，不同矿井环境和工况对机器人要求的难题。

（2）优化防爆设计，提升续航能力

煤矿井下飞行巡检机器人攻克了大功率电机及大容量电池组防爆结构轻量化设计难题。防爆电机是巡检机器人飞行性能的关键组成部分，防爆电机功率越大，可驱动旋翼尺寸越大；飞行巡检机器人机动性能及载重能力越大，可携带电池容量越大，续航能力也越强，但受限于煤矿井下环境，通行空间尺寸及现行防爆设计相关标准限制，造成防爆结构较大，降低了无人机机动性及续航能力。

通过优化设计飞行巡检机器人整机，综合评估结构自重、电池容量、防爆电机及旋翼效率、散热等多因素耦合影响，得到煤矿井下飞行巡检机器人最优设计方案，确保无人机在满足防爆标准的同时，提高在复杂井下环境中的工作效率和续航能力。

（3）提出不同场景的应用框架

针对煤矿井下环境的复杂性，优化飞行巡检机器人在应用中的性能。基于不同煤矿井下飞行巡检机器人平台和传感器优势、监测需求和现有研究成果，提出煤矿井下飞行巡检机器人的应用框架如图2所示。飞行巡检机器人搭载多种传感器可为煤矿井下环境中不同监测对象提供基础数据，应用于地形测绘与建模、巷道环境信息及设备工作状态巡察监视、盲巷地形结构探测以及气体监测和巷道积水探测等。

图2 煤矿井下飞行巡检机器人应用框架

模拟矿井试验

飞行机器人在某模拟矿井进行测试，具有综采工作面、带式输送机大巷、轨道大巷、输送带巷、综采面运输巷道和综采面回风巷道等模拟环境，有效模拟煤矿井下高粉尘、低照度、GPS拒止、狭小空间、非结构化地形等环境特点，模拟矿井建设规划如图3所示。

图3 模拟矿井建设规划

2.1 模拟矿井三维结构建模试验

依赖煤矿井下飞行巡检机器人高机动性、灵活性特点，搭载三维激光雷达，快速获取更新的矿井三维点云数据，实时高分辨率结构信息，通过后处理形成精确、全面的矿井三维结构模型，为煤矿智能化的建设及生产提供辅助决策信息。

围绕模拟矿井三维结构建模的背景需求，煤矿井下飞行巡检机器人在模拟矿井环境中，距离地面上方约1.2m高度飞行，内置机载计算机对采集的激光雷达点云数据后处理，实现巡检机器人的自主定位与导航飞行，飞行巡检机器人的控制指令以及视频数据通过WIFI传输，带式输送机大巷飞行环境如图4所示。

图4 带式输送机大巷飞行环境

受到设备、周围环境、被扫描目标本身的特性等多方面影响，激光雷达采集的点云数据中存在噪声，影响矿井结构建模、信息提取精度。采用基于空间分布的去噪算法进行降噪处理，统计分析每个点到邻域50个点的距离，剔除距离超出平均距离1个标准差的点，降噪后的矿井三维结构模型如图5所示。

图5 矿井三维结构模型

矿井三维结构模型可提供高精度矿井内部地理信息和设备位置信息，带式输送机大巷结构模型如图6所示，结合飞行巡检机器人高机动性、灵活性特点，实现矿井三维结构模型实时更新，满足矿山建设需要。智能开采控制系统基于实时数据和模型分析进行智能化采矿决策，优化工艺流程。

图6 带式输送机大巷结构模型

2.2 模拟巷道巡检飞行性能试验

煤矿井下飞行巡检机器人在工作面的最大巡检飞行速度与巡检效率相关。在带式输送机巷道工作面场景开展了最大巡检飞行速度验证试验。

带式输送机巷道工作面高约为2.5m，长度约为80m，在带式输送机沿线安装有架空乘人装置，沿巷道方向每隔约3m安装1个吊椅，煤矿井下飞行巡检机器人在巷道地面上方约1.5m处飞行。飞行巡检机器人具有自主导航及避障功能，巡检过程中位置、速度以及姿态跟踪状态良好，并能够自动躲避障碍物，最大巡检速度约3.0m/s，煤矿井下飞行巡检机器人飞行性能如图7所示。

图7 煤矿井下飞行巡检机器人飞行性能

相比于煤矿井下巡检机器人，通行能力不受“一矿一策”的地形环境限制，最大行走速度数倍于其他构型，巡检效率较高，与其他行走型式机器人巡检效率及越障能力对比见表1。

表1 不同行走型式巡检效率及越障能力对比

2.3 工作面自主巡视及建模精度分析

（1）工作面煤壁切割状态巡检

工作面采高为2.5m，长度约为40m，液压支架数量为30架，煤矿井下飞行巡检机器人在地面上方约1.5m处飞行。煤矿井下飞行巡检机器人内置机载计算机，对采集的激光雷达点云数据进行后处理，实现巡检机器人的自主定位与导航飞行，飞行巡检机器人的控制指令以及视频数据通过WIFI传输，工作面巡检飞行试验如图8所示。

图8 工作面巡检飞行试验

围绕替代人工巡检应用背景，设定图像传感器的视场范围、位置与人眼观察范围、位置相当。

首先对采集的图像帧数据和运动数据进行时间同步；将视频元数据和图像帧数据加入缓存队列，作为图像增稳处理模块输入；从运动数据或帧图像中获取设备运动和轨迹信息，平滑滤波相机轨迹，根据平滑后轨迹与真实相机轨迹的差值得到运动矢量，补偿视频抖动，输出防抖后的帧图像序列，作为监控视频使用。工作面巡检飞行试验数据采集及后处理步骤如图9所示。

图9 工作面巡检飞行试验数据采集及后处理步骤

经过后处理的点云数据可提取刮板输送机电缆槽弯曲度，辅助人员移架操作；经过增稳后的图像数据，视场变化较为平缓，可以较好地反映煤壁的切割状态，可用于或替代视频拼接任务，直接作为监控视频使用。

（2）矿井三维结构模型精度分析

飞行巡检机器人在巡检作业期间获取激光雷达点云数据，生成矿井三维结构模型，工作面三维点云模型如图10所示，通过后处理软件测量沿巷道长度方向随机分布的5组高度值和沿巷道高度方向随机分布的5组长度值，对比分析矿井真实长度和高度值，统计点云的最大误差和标准差，综采工作面长度误差统计见表2，综采工作面高度误差统计见表3。