陕北矿业高级工程师毛浩：井下生产、辅助系统多功能巡检机器人研究与应用

文章来源：《智能矿山》2022年第8期“矿山机器人”专栏

作者简介：毛浩，高级工程师，硕士，现任陕西陕煤陕北矿业有限公 司信息技术运维分公司安全技术管理部高级业务主管。

引用格式：毛浩.井下生产、辅助系统多功能巡检机器人研究与应用[J].智能矿山，2022，3（8）：70-74.

煤炭行业在逐渐实现“机械化替人、自动化减人”阶段性成果之后，机器人技术的飞速发展以及行业对煤矿安全高效生产的更高要求，促使煤炭行业亟需运用机器人技术提升煤矿智能化水平。因此，研制出高效、高可靠性的矿用智能巡检机器人，对实现矿山减人增效的目的具有重要意义。

回风巷和井下变电所是煤矿井下重要的巡检场所。目前，煤矿井下回风巷及电力设备的日常巡视检测工作主要由人工完成，存在较多问题：①巡检人员工作负担重，重复性高；②缺少提前预测，异常发生后，相关人员“事后响应”不及时，酿成事故；③部分工作环境存在有毒有害气体及安全隐患，易对人员身体造成伤害；④缺少智能分析，巡检人员只是简单地读数值，难以统计分析，缺少前后对比及问题诊断。因此，利用机器人自主运动及分析判断决策能力，通过研制具有设备设施巡检、环境探测等功能的煤矿巡检机器人，使其具备煤矿复杂非结构化环境内自主行走、精确定位等功能，通过搭载多种传感器，实时采集巡检现场的图像、声音、红外热像及温室度数据、多种气体浓度参数等信息，实现设备运行工况检测、巷道变形检测、气体浓度等环境感知、数据处理与预警及人机交互等功能。通过数据分析为工作人员提供设备工作状态，通过历史曲线提高设备的预知性，为状态检修或状态评估提供有效数据支持，从而减少事故的发生，实现无人值守、有人巡视。

围绕回风巷巡检任务，采用钢丝绳牵引式行走机构，通过机器人自身搭载多参数传感器、可见光传感器、风速传感器及其他相关传感器，由钢丝绳牵引在巷道内往复巡检，完成对巷道变形、积水和环境气体信息的精准感知，巡检数据经由无线网络可传输至地面监控中心，便于运维人员及时处理，实现回风巷的全方位智能化巡检。回风巷巡检机器人技术方案总体架构如图1所示，回风巷机器人样机如图2所示。

图1 回风巷巡检机器人总体方案架构

图2 回风巷巡检机器人样机

针对煤矿井下变电所运行的实际需求，基于麦克纳姆轮设计原理，集成多种感知传感器，将巡检任务与机器人特有的高效运动能力、智能分析系统、自主运动方式、较好的环境适应性及事故快速响应能力相结合，研制出井下变电所巡检机器人，使其具备定时巡检、定点巡检、指定特殊任务巡检等多种巡检方式，能够根据不同电控柜的性能要求进行状态采集、危险预警等操作，实现井下变电所的无人化巡检。此外，巡检机器人还兼具清扫功能，能够定期对变电所内部的地面完成清扫作业。变电所机器人样机如图3所示。

图3 变电所巡检机器人样机

（1）面向煤矿场景的低照度巷道积水检测技术

低照度巷道积水检测方法基于人工智能技术，首先对机器人高清摄像仪进行标定，确定拍摄的照片与实际场地的坐标矩阵映射关系（图4），完成角度变换；然后对易积水路面进行拍摄，利用数字图像处理技术，对积水边缘进行特征提取，确定积水的范围；最后确定积水范围占照片像素点的数量，建立积水训练模型，训练最优结果输出积水面积。

图4 不同坐标系的矩阵映射关系

（2）巷道断面形变检测技术

巷道断面形变检测技术基于矿用激光测距仪原理，在巷道内部每间隔一段距离布置多个点位反光板，激光测距仪发出激光经由反光板反射激光后，再由激光仪接收。采集数据经过上位机大数据处理分析，形成巷道断面三维数据模型，与历史模型进行比对后得出巷道形变量值，当有较大形变时将进行预警及报警。同时机器人本体设计有旋转机构，可实现激光测距仪的多角度自由旋转，为巷道断面监测点的复杂性、多样性提供保障。激光测距仪记录的巷道断面检测数据在上位机的界面显示如图5所示。

图5 激光测距仪记录的巷道断面检测数据在上位机的界面显示

（3）巡检机器人防摆防抖控制技术

回风巷最大风速能达到3.5 m/s，钢丝绳的晃动导致机器人在巡检过程中机身连续摆动，造成失焦或运动模糊等。基于此，提出了一种巡检机器人防摆防抖控制技术，基于模糊控制原理，选取速度偏差为模糊输入量，建立模糊逻辑控制器使得抖动幅值能够跟踪速度参考，采用速度转换控制降低机器人运动摆角，以此提高机器人对环境因素的抗干扰能力。防摆控制系统总体架构如图6所示。

图6 防摆控制系统总体结构

（4）巡检机器人防爆型无线充电控制技术

回风巷巡检机器人采用本安型锂电池供电，为避免有线充电定位精度高、裸露金属易爆炸等问题，研究了一种基于磁耦合技术的无线充电技术，布置发射线圈在固定充电位置处，机器人自身集成接收线圈。当机器人自身电量低于一定设置时，无需精准充电对接，在一定范围内，即可通过电磁耦合谐振完成电能传输。机器人充电过程中由电池管理系统进行机器人电源管理，实时监测充电电压、电流等各项参数，保证充电安全。巡检机器人防爆型无线充电控制流程如图7所示。

图7 巡检机器人防爆型无线充电控制流程

（1）基于二维码与惯性导航相结合的定位导航技术

结合变电所实际环境，研究了一种基于二维码与惯性导航相结合的机器人定位导航技术，同时采用视觉处理技术，解决了传统单一传感器感知受限问题。其原理为选取机器人角度增量和角速度作为机器人运动状态方程卡尔曼滤波的状态量，采集惯导数据信息，融合编码器数据计算出当前机器人的偏航角；二维码数据实时更新并校正惯性导航误差，完成机器人当前工作空间内的位姿递推，实现机器人的全局定位。

（2）基于麦克纳姆轮的全向移动技术

为解决差速转向运动机器人无法横向平移、到达停靠点后不能纠正横向偏差、舵轮转向式体积过大、无法通过狭窄通道等问题，提出了一种基于麦克纳姆轮的全向移动技术，4个驱动轮及转向系统均由独立电机控制。在运动控制器下，使得机器人可以实现原地旋转、小半径转向等多种行驶模式。同时采用多目标粒子优化方法对机器人进行全防爆轻量化设计，运动学和动力学仿真结果表明，基于麦克纳姆轮的全向移动技术的变电所巡检机器人能够实现平稳可靠的全向移动。变电所巡检机器人底盘全向移动结构三维模型如图8所示。

图8 变电所巡检机器人底盘全向移动结构三维模型

（3）煤矿变电所电控箱指示灯状态识别技术

受限于井下低照度、烟雾及粉尘等场景特征，现有图像去噪及增强算法在处理井下环境图像时，存在图像失真、细节丢失等问题，导致识别精度降低从而引发事故。基于此，提出了一种电控箱指示灯识别方法，具体算法：基于PLSA颜色属性训练和HSV颜色模型的算法原理，采用二值化、腐蚀等形态学操作，并以基本颜色像素占比进行筛选，定义出颜色筛选条件，完成图像轮廓筛选，实现对指示灯不同颜色的识别；建立基于HSV颜色空间的亮度值确定方法，使用OpenCV的内置函数来进行HSV空间转换，完成每盏指示灯的亮暗状态识别。变电所电控箱指示灯识别效果如图9所示。

图9 变电所电控箱指示灯识别结果

回风巷巡检机器人和变电所巡检机器人的成功研制，突破了井下空间受限情况下机器人的精准定位、低照度大粉尘环境下图像识别及多传感器数据融合智能感知等多项关键技术，实现了机器人的高效智能巡检作业，具有明显的技术创新。回风巷巡检机器人和变电所巡检机器人的应用直接解决了传统人工巡检劳动强度大、效率低、危险性高、可靠性差等难题，确保了工人的人身安全和生产设备的运行安全，有效提高了巡检效率和质量。回风巷巡检机器人和变电所巡检机器人主要技术创新有以下2点：

（1）井下受限封闭环境下机器人精准定位技术

煤矿巷道作业区域具有典型的半结构化或非结构化环境特征，GPS技术无法直接应用于井下，笔者创新性地提出通过时间-速度映射计算法，建立双重坐标系的对应关系，实现了煤矿机器人的自主定位系统方案，解决了井下机器人精确定位、姿态感知等问题，进而实现了对机器人能耗、稳定性、安全性的最优控制。

（2）井下变电所一体化清扫结构设计

利用煤矿机器人防爆安全设计理论及方法，创新性地研发出具有清扫一体化的变电所巡检机器人，在保证巡检任务的前提下，完成对整个区域的清扫。采用智能水控技术，精准控制拖地水量，使其具备微尘清扫、湿拖、强吸尘等功能，井下变电所一体化清扫结构属于国内首创。

回风巷巡检机器人和变电所巡检机器人已成功应用于陕煤集团张家峁煤矿，并在2-2煤的变电所和回风巷内稳定运行，如图10和图11所示。应用变电所巡检机器人和回风巷巡检机器人后，固定人员值守改为了无人值守，自动化建设程度由50%提升至90%，巡检人员数量由3~4人减至1~2人，有效降低了运维成本，大幅提高了煤矿生产效率。

左：图10 变电所巡检机器人现场应用 右：图11 回风巷巡检机器人现场应用

采用智能巡检机器人完成煤矿场景下设备状态及待检参数的实时监测和巡检，使煤矿井下复杂危险环境工况下“机器替人”成为可能，解决了煤矿企业的痛点，提高了巡检质量，减少了事故发生，从根源上解决了煤矿的安全生产难题，直接和潜在的经济效益显著。鉴于国家、行业和地方对煤矿机器人研发的政策支持，以及全面开展安全生产监管，大力提升应急管理能力要求的提高，除了煤炭行业之外，石油、化工、冶金等能源行业也亟需大量安控类巡检机器人进行高效监测，其推广应用前景较为乐观。