煤科总院刘英杰研究员：矿井灾变应急侦测机器人关键技术与展望

2025年12月02日 15:39 智能矿山杂志责编：戚金荣作者：智能矿山杂志

摘要

面向灾变条件下矿井应急侦测的高可靠、快部署与安全合规需求，围绕防爆与结构适配、定位导航、环境感知与建模、通信控制以及系统协同5 个维度，概括现有技术脉络与实践进展，归纳工程化落地所面临的共性难题，包括适应性与轻量化、续航与防护之间的权衡，复杂环境下感知退化与定位误差的累积，受限空间中通信链路脆弱与能耗约束，以及协同机制、接口标准与可扩展性不足等。基于此，提出以多平台协同、跨模态轻量融合、边缘智能与标准化工程支撑为核心的演进路径，强调由采集-理解-推演-决策的闭环体系，提升鲁棒性与任务效率。

文章来源：《智能矿山》2025年第11期“矿山机器人技术创新与实践特刊”

第一作者：刘英杰，博士，研究员，博士研究生导师，中国煤炭科工集团有限公司三级首席科学家，现任煤炭科学研究总院有限公司应急科学研究院副院长、学术带头人，主要从事矿山应急救援技术与装备的相关研究工作。 E-mail：290783585@qq.com

作者单位：煤炭科学研究总院有限公司

引用格式：刘英杰，马龙.矿井灾变应急侦测机器人关键技术与展望[J].智能矿山，2025，6(11)：24-30.

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矿井灾变应急侦测机器人是提升灾害响应能力与作业安全性的重要技术手段。在灾害发生初期快速实现灾区环境探测、生命体征初步识别、有害气体实时监测以及应急通信链路快速建立等任务，通过远程操控、自主导航与环境感知等关键技术，实现对传统救援模式的功能延展和风险规避。

现阶段矿井灾变应急侦测机器人技术尚处于发展初期，尚未形成面向复杂矿井灾害环境的标准化与系统化解决方案。受井下空间不规则性、持续环境扰动及I类防爆标准的严格约束，现有系统在结构适应性、防护性能、导航精度、通信鲁棒性以及多机器人协同等方面仍存在诸多不足，难以满足灾害现场对救援装备高可靠性、高适应性的迫切需求。

为系统梳理矿井灾变应急侦测机器人技术的发展现状与关键问题，笔者围绕结构设计、定位导航、环境感知、通信控制与系统协同等5个核心技术开展综述，着重归纳现阶段研究成果与实践案例，深入分析现有技术的能力边界与不足之处，旨在为构建高效、安全、智能的矿山灾害应急救援体系提供参考。

矿井灾变环境及对救援装备的适应性要求

与常规工业环境显著不同，矿井灾变环境主要为空间狭窄、灾害类型复杂、环境扰动剧烈以及信息链路受限等特点，特别是在I类防爆标准的严格约束下，要求装备具备以下3个方面的高度适应性和可靠性。

（1）灾变矿井通常伴随空间狭窄、巷道频繁转折及坍塌等情况，限制了救援装备的通行能力。因此，救援装备必须具备高通过性和灵活性，结构设计应注重小型化、模块化，并结合多关节柔性运动机构，以提升在复杂地形中的穿越效率。

（2）灾变环境为高温、高湿、高粉尘和有毒气体等极端工况，对装备的密封性、散热性和电磁兼容性提出更高要求；井下通信信号受阻，装备须具备边缘自治和任务容错能力，以确保在恶劣环境下的稳定运行。

（3）救援装备必须满足I类防爆标准，确保电气系统、控制系统及防护结构的安全性，特别是在矿井高风险环境中的可靠性；装备还须具备智能感知与响应灵活性，以适应动态灾变环境并有效执行任务。

综上，矿井灾变环境对救援装备提出了全方位的适应性设计要求，涵盖结构设计、动力系统、环境适配、通信保障及智能控制等多个技术领域，深入理解灾变环境的复杂性是推动矿井灾变侦测机器人技术发展的关键。

矿井灾变应急侦测机器人关键技术分析

针对矿井灾变应急场景，研究者从多角度展开关键技术攻关，形成了以结构创成、定位导航、环境感知、通信控制与系统协同为核心的技术架构，矿井灾变应急救援机器人核心技术架构如图1所示，防爆本体结构创成决定了机器人在灾变现场的生存能力与越障性能，是所有功能实现的基础保障；同步定位与自主导航技术是实现高效作业路径规划和任务精确执行的前提；环境感知与灾区建模技术支撑对灾情态势的准确感知与判断；通信控制与抗干扰技术确保地面与井下的信息通畅与稳定交互；系统协同与多机器人任务执行则是将多平台、多任务能力集成化、体系化的关键环节。

图1 矿井灾变应急救援机器人核心技术架构

围绕上述5个关键方向，系统梳理当前主流技术路径与研究进展，剖析典型方案的优劣与适用场景，并指出面临的主要技术瓶颈，为构建高可靠、高智能化的矿井应急侦测机器人系统奠定基础。

2.1 防爆本体结构构成

矿井灾变现场对机器人本体结构提出极高适应性要求，目前主流的矿井灾变侦测机器人样机如图2所示，包括隔爆兼本安型与本安型2种。

图2 部分矿井灾变侦测机器人样机

（1）隔爆兼本安型机器人方案多采用全密封包覆式壳体设计，部分运用可调履带支撑臂的设计实现通过性的提升，具备良好的越障能力，适用于碎石堆积、淤泥浸泡等典型井下灾区场景。部分系统已集成液压冗余驱动、高温隔热层等增强模块，用于井下高热区环境作业。北京凌天智能装备集团股份有限公司、中信重工机械股份有限公司、安徽海马特救援科技股份公司、山东国兴智能科技股份有限公司、中国矿业大学、北京理工大学、山东科技大学等均推出了相应的产品或样机。

（2）本安型机器人方案以小型化与轻量化为研发目标，如中煤科工集团重庆研究院有限公司提出的ZRK便携式矿用本安探测机器人，具有高便携性与高移动灵活性的特点。

矿井灾变侦测机器人的核心瓶颈问题是I类防爆要求与小型化、轻量化、大载荷比、灵活运动、强续航及强场景适应性之间的兼容问题。矿井灾变环境中，侦测设备必须满足I类防爆要求，以确保安全性，但同时又面临小型化、轻量化、大载荷比、强越障能力、灵活运动和强续航等多方面需求的兼容问题。目前矿井灾变侦测机器人在上述方面存在较大难度，无法同时满足多个技术需求，导致装备的适应性和综合作业能力受到严重限制，制约了矿井灾变侦测机器人在大范围矿井灾变救援现场的推广应用。

2.2 同步定位与自主导航技术

同步定位与建图（SLAM）是实现机器人自主导航的基础，自主导航又是确保救援机器人高效开展矿井灾区侦查与救援任务的关键。矿井环境为典型的GNSS信号拒止环境，灾变环境空间狭窄且结构变化频繁，极大挑战导航定位精度和可靠性。

（1）在硬件方面，目前基于UWB的定位技术是实现井下移动装备定位的主要方式，动态定位精度为1 m以上，且需要依托定位基站，只能作为人员驾驶装备的辅助定位，无法应用到矿井灾变应急救援机器人的自主作业中。部分煤矿井下通过将激光雷达、IMU、4D毫米波雷达、里程计、深度相机等多传感器用于无人驾驶装备的融合建图与定位，但仍需数量庞大的摄像头（路测系统）进行定位精度补偿，否则运动定位偏差>30 cm，在矿井灾变情况下该定位方式无法实施。

（2）在井下定位建图算法方面，作为目前最先进的算法之一，LIO-SAM通过引入激光雷达关键帧的滑动窗口来限制计算复杂度，利用因子图进行联合IMU和激光雷达约束优化，尽可能获得更高的建图精度，并且使算法的工作速度更快更准确。上述方法在矿山井下实际场景的应用如图3所示。

图3 多种融合建图方法在矿山井下实际场景的应用

矿井灾变发生后，在面对井下GNSS拒止、多灰尘低光照环境，导致雷达感知性能受限、导航数据在高粉尘低光照条件下退化，多源融合算法在井下受限算力平台实时处理能力不足等特殊环境及较多限制时，保证SLAM系统的建图精度、实时性、累积误差和可靠性之间的平衡，是矿井灾变发生后建图、定位与导航面临的核心难题，也限制了侦测机器人在此类特殊环境下的自主导航能力。

2.3 环境感知与灾区建模技术

井下灾变环境具有显著的动态扰动性，造成感知数据获取难度大、感知精度波动大以及模型构建不确定性高等问题。现阶段多类型满足Ⅰ类防爆的传感器得到了应用，部分已取得煤安证书的环境感知传感器如图4所示。

图4 部分已取得煤安证书的环境感知传感器

（1）激光雷达在井下巷道结构扰动区域可实现对塌方体、障碍物及巷道轮廓的实时还原，但在高粉尘、高湿及多反光环境中存在建模稀疏、细节缺失的问题。

（2）基于视觉的多尺度语义分割方法具备良好的场景理解能力，能辅助识别障碍类型、通行区域及人员遗留物，但在低照度及强烟尘遮挡条件下图像质量受限，影响其感知效果。

（3）红外与热成像设备结合多通道卷积神经网络的红外图像目标检测算法，已可实现对高温泄漏、人体热源的初步识别，但在动态环境中仍面临目标轮廓不清晰、背景干扰大等问题。

（4）气体感知方面，依赖多组分传感器与分布式布设方式，实现CH₄、O₂、CO等浓度的高频监测与泄漏源定位。

当前灾区建模研究主要集中于三维环境重构与灾情演化图谱生成，但此类方法对算力与数据一致性要求较高，尚难以直接部署于井下资源受限的移动平台；融合感知结果的语义地图构建成为当前研究热点，典型方法包括基于图神经网络（GNN）进行语义关系建图，或基于Transformer结构实现跨模态感知融合，有望实现灾情状态的动态表达与演化预测。

多源感知与建模技术已取得进展，但在井下灾变高干扰环境下传感器可靠性与冗余机制仍显薄弱，异构数据融合的实时性亦受限于平台算力。现有建图方法多聚焦于静态场景，缺乏对环境动态变化与灾情连续演化的建模能力。未来亟须突破传感器抗干扰设计、轻量化融合算法、多尺度语义建图及环境演化预测等关键技术，构建具备高鲁棒性、精度与实时性的感知-建图一体化系统，以支撑救援机器人在极端灾变条件下的智能化作业。

2.4 通信控制与抗干扰技术

通信控制系统是矿井灾变应急救援机器人实现远程操控、任务协同与数据回传的关键支撑。井下环境普遍存在空间封闭、结构曲折、金属干扰严重等问题，特别是在灾变场景下，巷道坍塌、高温烟尘及电磁干扰因素进一步加剧通信链路的不稳定性，严重制约了救援机器人的作业效率与任务可靠性。当前井下通信技术主要包括有线通信、无线中继通信与自组网通信3类。

（1）有线通信如光纤牵引方案虽具备高带宽与强抗干扰性，但敷设复杂，灵活性差，难以适应灾后动态演化场景。

（2）无线中继技术通过节点部署构建信号链路，在短距离范围内具备良好通信性能，但节点易受物理破坏且部署耗时，不适合应急快速响应。

（3）自组织无线网络在灾变区域具备一定灵活性与可扩展性，成为当前研究热点，但在金属密闭空间与多径衰落环境中，通信稳定性与实时性仍难以保障。

为提升通信鲁棒性，部分研究引入认知无线电、多跳中继与多频协同等智能通信策略。中国矿业大学（北京）提出了基站冗余布置、多级无线中继的无线中继矿井应急通信系统（图5），实现了多路径冗余机制与动态信道分配，提升了灾后多机器人通信能力，取得初步成果，当前矿井灾区通信仍存在部署复杂、能源受限、智能化不足等问题。

图5 无线中继矿井应急通信系统

未来需重点发展低功耗、高自组织能力的通信体系，强化通信与任务调度的协同设计，构建适应矿井灾变条件的高可靠智能通信系统，支撑多机器人系统在极端环境中的稳定作业。

2.5 系统协同与多机器人任务执行

在矿井灾变救援任务中，复杂环境、动态灾情与任务多样性对单一机器人的能力构成严峻挑战，难以满足大范围、多任务、高效率作业的实际需求。多机器人系统协同作业，依托于任务分工、信息共享与行为协调机制，提升救援效率、系统冗余性与环境适应能力，已成为矿井灾变救援机器人技术发展的重要方向。当前多机器人协同系统主要包括集中式与分布式控制2种架构。

（1）集中式模式具备全局路径优化与统一调度能力，但对通信链路依赖大，鲁棒性较弱。

（2）分布式控制注重个体自治与局部协同，具备更强的容错性与动态适应性，适合井下高干扰环境。但其在任务一致性与信息融合方面仍存在瓶颈。

煤炭科学研究总院有限公司机器人团队提出基于鲁宾斯坦协商策略的多机器人任务划分与分配算法，从个体执行能力与任务执行情况差异角度出发，实现任务动态划分与分配，并且在矿区整体监测任务中以3架无人机为平台展开了验证，基于鲁宾斯坦协商策略的多机器人任务划分与分配如图6所示。

图6 基于鲁宾斯坦协商策略的多机器人任务划分与分配

在系统组成方面，地面异构机器人编组正逐步推广，履带式与轮式平台通过任务划分与功能互补，协同完成路径探测、物资转运与环境监测等任务。通过统一接口协议与模块化设计，可实现信息同步、路径让行与任务互换等基本协作功能，提升整体系统的灵活性与适应性，多机器人系统在复杂灾变场景下仍面临诸多挑战。

（1）井下资源受限条件下算法需兼顾时效性与低功耗。

（2）异构平台之间缺乏统一协议与语义兼容标准。

（3）灾情快速演化背景下，系统须具备较强的任务自适应与故障容错能力。

未来研究应聚焦高鲁棒性协同机制、局部自主规划、多模态感知融合与异构协同接口标准，构建智能化、协同性与工程化高度统一的多机器人系统，支撑矿井灾变条件下的高效智能应急响应。

未来发展方向与趋势展望

随着井下灾变事件的频发与灾害类型的复杂化，矿井应急侦测任务面临多源扰动、结构不确定、信息缺失与风险动态演化等挑战，迫切需要构建具备高智能、强协同与环境适应能力的侦测体系。传统依赖人工操作的模式暴露出响应滞后、作业风险高、感知效率低等诸多弊端，未来发展需重点突破侦测装备的系统化融合与决策链条的智能化延展。

（1）加快异构侦测机器人系统的部署与应用，在满足I类防爆及井下高可靠性运行要求的基础上，通过多类型、小型化、高机动平台协同作业，实现复杂空间内多维感知任务的任务解耦与能力互补。不同平台可搭载激光雷达、红外热成像、多组分气体传感、视觉摄像头等异构传感器，支持对障碍物分布、温升异常、有害气体泄漏等多种灾情要素的实时获取，并构建语义级环境地图，为后续辅助决策与灾情推演提供精确数据支撑。

（2）应推动侦测任务从信息采集向智能化感知-推演-决策闭环体系演进。结合物联网传感、大数据分析与AI决策算法，实现灾害预警、风险推演与环境重构的动态联动，构建面向灾变演化全过程的智能侦测机制。同时，通过通信中继、边缘计算与图神经网络技术，提升机器人系统在通信中断与算力受限条件下的本地感知与自主运行能力。

（3）侦测机器人与智能单兵装备深度融合成为重要发展趋势。具备环境感知、语音交互与图像传输能力的智能头盔，可实现作业人员与机器人系统之间的信息互通与任务协同；具备支撑与作业辅助功能的智能外骨骼系统，则可提升人机协同操作效率与灾区行动能力。二者与异构机器人系统协同部署，有望形成人-机-网一体化的灾区信息感知体系，增强灾情掌握的广度、深度与实时性。

（4）加强侦测系统在标准化、模块化与可推广性方面的工程支撑，包括异构平台间的软硬件接口规范、防爆电气系统通用化、传感模块可插拔部署机制等，进一步加快智能侦测装备的实地部署能力与技术迭代效率。

综上，建设面向矿井灾变的高智能、强鲁棒性、多平台协同侦测系统，将是实现矿山灾害应急响应体系智能化跃升的关键支撑方向。

总结

（1）围绕防爆结构创成、同步定位与导航、环境感知与建图、通信控制与抗干扰、多机器人协同作业等5个关键技术方向，梳理了矿井灾变环境下对救援装备的适应性要求，分析了当前研究进展与典型方案，指出了制约系统实用化部署的关键瓶颈。

（2）展望了矿井灾变侦测系统的未来发展趋势，指出需重点突破异构机器人系统的环境适应与协同感知能力，推动侦测任务向感知-推演-决策”闭环系统演进，强化智能单兵装备与机器人系统的融合应用，构建具备高智能、强鲁棒、快部署能力的应急侦测体系。

（3）矿井灾变应急侦测机器人将在推动矿山灾害响应智能化转型、提升应急救援效率与安全性方面发挥不可替代的重要作用，未来应持续加强多学科交叉融合与工程化应用研究，夯实智能矿山应急体系的技术基础。

编辑丨李莎

审核丨赵瑞

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