郭坤闪

摘要：井下采煤有許多问题，如冒顶、水灾，还含有二氧化碳和一氧化碳等有害气体以及甲烷等爆炸性气体。针对建设智能矿山的检查和监测等任务，智能巡检机器人集数据采集、视频巡检、智能分析、故障报警等功能于一体。对井下生产现场及大型设备进行智能巡检，实现无人值守作业，为数字化矿井建设提供有力支持。该文强调了对巡检机器人的重要要求，以及在设计此类机器人时遇到的一些限制。为了实现井下巡检的自动化，根据团队设计的基于柔性履带的悬挂式巡检机器人的机械结构和综采工作面巡检要求，设计了巡检机器人控制系统，介绍了巡检机器人的机械结构，并根据矿井巡检自动化的要求，提出了巡检机器人控制系统的功能要求，设计了基于分层控制的控制系统结构，其包括控制系统的总体方案、控制系统的硬件设计和控制系统的软件设计，接着该文还讨论了针对巡检系统的判别分析和系统应用，设计了多传感器数据采集解码模块，建立了视觉精定位的机器人自主充电模块和基于视觉辅助判断和串级PID控制算法的机器人自主运行模块。

关键词：矿井机器人 软件设计 巡检系统 矿井环境

中图分类号：TP242  文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2022）06（b）-0000-00

Design of Mine Robot Intelligent Inspection System

Guo KunShan

（Henan Zhongping Automation Limited by Share Ltd.，  Pingdingshan，  Henan Province，  467000 China）

Abstract：Underground mining has many problems such as ground movement （roof/side fall）， flooding， air explosion， etc. It also contains harmful gases such as carbon dioxide and carbon monoxide and explosive gases such as methane. For the inspection and monitoring of the construction of intelligent mine， the intelligent inspection system integrates data acquisition， video monitoring， intelligent analysis， fault alarm and other functions. Intelligent monitoring of underground production site and large equipment can realize unattended operation and provide strong support for digital mine construction. This paper highlights the important requirements for inspection robots and some of the limitations encountered in designing such robots. In order to realize automatic inspection of fully mechanized mining face， a control system of fully mechanized mining face inspection robot was designed according to the mechanical structure of the suspension inspection robot based on flexible track designed by the team and the inspection requirements of fully mechanized mining face. This paper introduces the mechanical structure of the inspection robot， puts forward the functional requirements of the control system of the inspection robot according to the requirements of the inspection automation of fully mechanized mining face， and designs the control system structure based on hierarchical control. Including the control system of the overall scheme， control system hardware design and control system software design. The discriminant analysis and system application of the inspection system are discussed. A multi-sensor data acquisition and decoding module is designed， and a robot autonomous charging module based on visual precision positioning and a robot autonomous operation module based on visual auxiliary judgment and cascade PID control algorithm is established.

Key Words：  Mine Robot; Software Design; Inspection System; Mine Environment;

地下矿井大致分为两类：煤矿和非煤矿山。非煤矿山基本上由金属矿组成，与矿井相比，这些矿井的位置相对较深。地下金属矿与煤矿的不同之处在于，金属矿没有有毒气体排放。煤矿受到有毒气体的困扰，如一氧化碳、二氧化碳、Firedamp（矿井中的甲烷-空气混合物）、硫化氢、氮氧化物等。而且煤层岩石不像金属矿床中矿体周围的主岩那样坚固，更容易发生顶板坠落和爆炸，地层控制变得困难，因此煤矿被认为是更危险的矿山。

在煤矿工作时遇到的主要问题是狭窄的空间、高热和高湿、空气流通差，照明条件差。这些条件在事故发生后立即恶化，从而使救援人员难以及时进入事故区域并开展巡检行动。由于事故发生后大气中立即充满了高浓度的灰尘和烟雾，救援人员几乎不可能前进，因为他们几乎被厚厚的灰尘云所蒙蔽。因此，在烟尘平息之前，巡检行动陷入停滞状态，关键时间就此失去。在煤矿中，大气中存在着有毒气体，而且由于煤尘或火钳，有可能发生第二次爆炸，从而使情况变得更加危险。正是在这种情况下，智能巡检系统可以帮助巡检人员更快地实行巡检任务，巡检机器人的贡献变得非常宝贵。该机器人可以在事故发生后立即投入行动，并在监视因自燃而被封在煤矿的面板时非常方便。巡检机器人的应用已经在世界各地的各个部门拯救了多条生命，当这种技术被应用于地下煤矿时，这个数字会成倍增加。该机器人还可用于煤矿的三维测绘，并从无法进入的地方收集有价值的数据。该文介绍了巡检机器人领域的一些工作，以及该领域正在进行的研究，同时强调了巡检机器人的要求和所面临的问题。

1煤矿智能巡检系统的组成

1.1巡检机器人概述

根据Robin R. Murphy（2001年），巡检机器人可分为以下4个主要类型。

无人地面车辆（UGVs）。 UGVs在地面上工作，可以帮助巡检人员在巡检人员难以进入的地区找到被困的受害者并与之互动。

无人水面飞行器（USVs）。 USVs漂浮在水面上，可以帮助巡检人员找到并将正确的设备带到受害者身边。

无人潜航器（UUVs）。 无人潜航器有能力在水中搜索，并识别死亡、危險对象或材料。

无人驾驶飞行器（UAVs）。 无人驾驶飞行器工作时不与地面接触，可以帮助向受害者运送医疗援助，并向巡检队展示事故现场的大致情况。

用于井下巡检行动的高效机器人应该是上述四种类型的组合，以应对灾害频发的煤矿中存在的不同情况。

1.2巡检系统结构

煤矿智能巡检系统实现了煤矿关键岗位的设备安全状态巡检、人员安全状态巡检和生产过程安全识别，包括：人员入侵、人员穿越、喷淋故障、管道泄漏、剥落巡检、皮带异常、皮带破损、皮带堆煤、皮带异物、轨道巡检、等待巡检、泵房巡检、仪表阀门、明火监测及异常声音[1]。

智能巡检机器人，煤矿智能巡检系统硬件主要包括传感操作服务器、工控机、巡检显示屏、PC终端、矿用隔爆摄像头、红外成像仪、矿用隔爆本安环网交换机、矿用防爆巡检机器人等。

2煤矿巡检任务概述

无论事故的原因和类型是什么，或者造成的损害程度如何，对于救援队来说，接触被困的矿工是一项非常困难的任务。煤矿区域除了缺氧外，整个巷道充满了灰尘和烟雾，或者在被淹没的情况下充满了水，阻碍了救援人员的视线。因此，对于救援人员来说，这并不是一个安全执行行动的情况。灾难发生后的最初几个小时是关键时刻，可能是被困矿工的生死时刻。因此，在这种情况下，理想的解决方案是部署一个配备了各种气体传感器和摄像头的无线机器人，以帮助在极低的光线条件下的可见度。鉴于此，煤矿巡检任务至关重要，巡检机器人可以为救援人员提供必要的帮助，也可以对煤矿环境进行巡检。

2.1任务定义

上面讨论的问题以及建议的解决方案在图1中表示。机器人能够探索过钻孔视线范围内的区域，并从一个钻孔中探索整个空隙，既节省了时间又节省了资金。

巡检系统采用云、边、端技术架构，实时巡检和识别关键区域，确保安全生产。系统功能上主要分为四个部分：

（1）数据采集层：由现场隔爆摄像头、红外成像仪、巡逻机器人等采集组件组成，可实现对现场设备和人员的图像和音频采集。

（2）网络层：基于地下万兆视频环网和核心交换机，将采集到的现场数据上传到计算服务器。

（3）操作层：操作服务器和工控机主要完成三部分工作。识别：对采集到的数据信息进行定制化的图像和音频识别分析。逻辑方面：对分析结果关联的关键区域设备进行逻辑控制，对人员入侵识别和异常设备进行报警。数据库管理：根据识别结果和巡检过程，实现数据查询和数据分析[2]。

（4）巡检层：可通过地面pc巡检终端和工控机对巡检数据进行管理和访问，也可将巡检视频数据传输到巡检大屏进行实时显示。

2.2煤矿巡检机器人的功能要求

巡检机器人的结构与军用机器人相似，并使用相同的技术进行搜索、导航和控制。为了在恶劣的环境中毫无困难地完成灾后监测工作，煤矿巡检设备可靠地运行是非常关键的。任何部署在煤矿井下的巡检机器人的首要设计要求是设备安全，并且是防火的。巡检设备的重要功能被认为是搜索、检查和绘图、清除污垢、结构检查，其他基本功能是医疗援助和疏散伤员，作为移动中继器，提供后勤支持和作为团队成员的替代品[3]。

2.2.1搜索

对巡检机器人最关键的要求是在黑暗和无形的矿井环境中处理搜索作业，以巡检可能的危险，或在危险的事故多发环境中以高度的精确性和控制性搜索死亡者。必须在不增加巡检人员或受害者风险的情况下迅速开展这些搜索行动。

2.2.2检查和制图

机器人需要向人类巡检队提供有关情况的一般信息，并建立被毁坏的周围环境的参考，在尽可能短的时间内覆盖广泛的区域。

2.2.3结构检查

传感器必须使机器人能够找到进入废墟结构的最佳路径，以加快巡检行动，同时使其更加安全。机载照明和实时视频传输有助于巡检人员评估情况，因此他们可以为行动做好充分准备。受害者的身份更容易识别，并协助巡检火灾和其他泄漏的气体。

对巡检机器人的其他要求包括能够移动碎片，否则将成为巡检行动的障碍。该机器人还应该配备各种气体和温度传感器，以实现对周围环境的持续监测，协助巡检人员做出更快、更好的决定。所有的传感器和摄像机都需要坚固、防尘和防水，并应具有工业级质量，以便在危险环境中可靠地运行。

2.3使用巡检机器人的局限性

机器人在地下煤矿中的应用有限，其主要原因是矿井的非结构性和不断演变的状态，这要求机器人具有高度的灵活性和适应性。现有的大多数机器人都很重，因此不适合在巡检行动中方便运输和部署。许多现有的机器人无法与基站建立可靠的通信，因此无法真正有效地完成其任务。巡检系统通信提供了良好的反馈，但电缆的长度限制了范围，而且电缆容易纠结、断裂和被机器人碾压。事实证明，无线通信在地下矿井中并不可靠，机器人必须与基站保持联系，这在地下矿井中几乎不可能。

巡检机器人的其他限制因素包括：存在流动的水，难以绕过采矿设备或轨道，以及巷道高度低，有突出的屋顶支架、管道和电线。由于机器人靠电池供电，电池的类型和容量也是部署此类设备的主要限制因素[4]。

3巡检系统应用

在低照度、高湿度、高粉尘环境下，巡检机器人可以采集现场环境和监测设备（如皮带输送机、水泵、电缆、管道、仪表阀等）的图像和声音。视频图像存储和显示在服务器和地面巡检中心大屏幕上。通过对图像和声音的分析，可以判断生产现场是否有异常，设备故障的位置和损坏的程度。巡检机器人配备非接触式红外热图像温度计，捕捉设备辐射的热红外射线，巡检设备表面温度，形成热图像，显示设备的温度分布。同时，巡逻机器人配备了多参数气体探测器，烟雾传感器和避障传感器，它可以准确地巡检甲烷的浓度，硫化氢、一氧化碳和氧气的环境中，判断有毒气体和烟雾超过极限，和判断障碍物的距离。为了满足井下矿井设备长期巡检的需要，巡检机器人使用充电电池作为电源，在巡检机器人的一端安装充电装置，与安装在轨道上的充电插头对接进行充电。

3.1环境判别分析

配备摄像机的巡检机器人可以实现对带式输送机托辊、带面、电机、托辊、电缆及管道、仪器等的图像采集。实时巡检和识别的大块材料和杂物，如大块矸石、锚杆、木材、铁器等，当发现异常时，及时报警并停止，而不是传统的手动巡检视频图像，人工判断故障报警模式安全、可靠、精度高。巡逻机器人还配备了高灵敏度的拾取传感器，代替巡逻工人实时采集现场声音。采用ClearSpeech自适应动态降噪处理技术，内置高速DSP数字信号处理器，结合音频模型算法进行识别处理，判断是否有异常声音，异常时自动报警[5]。

为了解决上述问题，最有效的方法主要有模拟识别算法、遗传算法、蚁群算法等。以上算法都存在各自的优缺点，一些研究学者试图通过结合两种或两种以上的算法来弥补彼此的缺点。

3.2系统的功能和特点

煤矿智能监测与识别系统将人工智能技术和自动控制技术应用于矿井监测系统。对皮带巷道、绞车巷道、水泵房、变电所、上下井口、工作面等关键区域的主要设备进行识别和分析，实现皮带跑偏、锚杆异物、抄表、阀门状态、异常声音等自动识别。

功能特点：（1）智能识别：煤矿特定场景下设备状态和人员状态的识别。（2）智能联动：巡检识别结果与其他巡检平台通过标准协议进行数据交互。能实现异常工况下的应急管理控制，并能与皮带、绞车、排水、工作面等系统交互。（3）智能运维：实时控制巡检设备的在线状态，减轻人工操作维护的压力，减少人员，提高效率。（4）数据存储：支持手动、定时、事件触发存储，支持多维数据查询分析。（5）多终端接入：支持防爆电脑、地面pc、显示大屏、移动终端的多终端接入。

3.3系统应用实验

矿井智能监测与识别系统已在煤矿井下得到应用。针对皮带车道和绞车车道的人员管理，实现了人员入侵、人员穿越和人员停留的识别，保证了生产过程中人员的安全。对于关键管道和泵站的泄漏监测，利用视频流数据分析识别泄漏和泄漏[6]，有效地减少了安全事故的扩大。通过对电机、水泵、惰轮等异常声音的识别和监测，及时分析设备故障隐患。系统的应用如图2所示。

4结语

该系统在煤矿井下的应用，取得了良好的效果。应用结果表明，该系统工作可靠，节省了大量的人力物力，替代了人工巡檢和巡检，减少了人员，提高了工作效率，达到了无人值守作业的目的，取得了良好的经济效益。近年来，智能矿山建设被视为矿井新旧动能转化的重点，也是企业转型升级的最终出路。煤矿智能巡检识别系统将人工智能融入矿井安全生产管理中，对特定区域场景中的设备状态和人员状态进行巡检和识别，建立了无人智能煤矿的人工智能模型，提高了煤矿安全生产管理的信息化和决策智能化水平。

参考文献

[1] 章国锋.商汤科技：面向增强现实的视觉定位技术的创新突破与应用[J].杭州科技，2019（6）：25-28.

[2]  贾宇涛.带式输送机钢丝绳牵引智能巡检机器人[J].工矿自动化，2021，47（S1）：67-68，71.

[3]  宋连喜，刘波.煤矿主运输智能集中控制系统设计[J].工矿自动化，2021，47（S1）：58-63.

[4]  张力，马宏伟，梁艳，等.煤矿四旋翼巡检机器人系统设计[J].煤炭工程，2021，53（2）：180-185.

[5]  任文清，高小强.智能矿山建设实践及关键技术[J].工矿自动化，2021，47（2）：116-120.

[6] 刘润虎.矿井智能巡检机器人系统模型构建[J].陕西煤炭，2022，41（2）：173-176.