多机器人协同作业在煤矿巷道巡检中的应用研究

引言：煤矿巷道巡检作为保障矿井安全生产的关键环节，其质量直接关系到矿工生命安全与企业经济效益。传统人工巡检模式面临着多重挑战：井下环境复杂多变，存在瓦斯积聚、粉尘超标、空间狭小等危险因素；巡检人员劳动强度大，单次巡检需携带多种检测设备徒步行进；数据采集实时性不足，依赖人工记录易出现误差。国家能源局 2023 年发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确提出，要"推动煤矿建立基于全时空信息感知的灾害监测预警与智能综合防治系统"，为多机器人协同巡检技术提供了政策支撑。多机器人协同作业技术通过集成自动化装备与智能化算法，实现了巡检过程的无人化、连续化与精准化。该技术能够替代人工进入高风险区域作业，降低人员暴露风险，通过 24 小时不间断监测，提升隐患发现及时性，借助多源数据融合分析，提高故障判断准确性[1]。

一、煤矿巷道巡检现状与挑战

煤矿巷道环境具有高危险性，雨后巷道浆皮松动、顶板淋水、底板积水等隐患频发。人工排查过程中，巡检人员需在狭窄空间内往返穿梭，面临顶板冒落、瓦斯突出等风险。2022 年全国煤矿安全统计数据显示，因巡检疏漏导致的巷道坍塌事故占比达 23% ，造成重大人员伤亡与经济损失。人工巡检受体力、时间及环境因素限制，单次有效覆盖范围通常不足 500米。对于大型矿井动辄数十公里的巷道网络，完成一次全面巡检需耗费数天时间，难以满足高频次监测需求。耒阳市煤矿监管部门数据表明，人工巡检平均间隔周期达 72 小时，无法及时捕捉环境参数的动态变化。在瓦斯浓度异常等突发情况下，这种滞后性可能导致严重后果。

传统巡检依赖纸质记录或手持终端手动录入数据，存在信息滞后、格式不统一、共享困难等问题。数据从采集到分析决策的流程冗长，隐患从发现到处理的平均周期长达 48 小时，错失最佳处置时机。此外，人工记录的数据精度有限，难以支撑精准的趋势分析和预测性维护[2]。

二、多机器人协同作业技术架构与核心机制

采用"地面控制中心 ⋅+ 井下机器人集群"的分布式架构。井下部署三类机器人：履带式机器人（负载 15kg ，越障高度 30cm ，防爆等级 Exib1Mb）适用于复杂地形巡检；轮式机器人（时速 2km/h ，续航 8 小时，防护等级 IP65）适用于平坦主干道巡检；小型无人机（续航 30 分钟，探测半径 50 米）用于高空裂隙与顶板监测。集成激光雷达（测距精度 ±5cm ）、红外气体传感器（响应时间 <10s ）、高清摄像头（夜视距离 50 米）等设备，实现环境多维感知。

基于分布式协同控制架构，采用"集中监控 + 自主决策"模式。地面中心负责全局任务规划与状态监控，机器人节点基于合同网协议进行任务协商，通过一致性算法实现运动协调。控制软件支持动态负载均衡，可根据机器人剩余电量、设备状态及任务紧急程度实时调整作业分配。当某一机器人出现故障时，系统能自动将其任务分配给邻近设备，确保巡检连续性。

构建"多传感器 + 多源数据"融合模型。视觉传感器采集巷道图像信息，激光雷达生成三维点云地图，惯性导航提供位置姿态数据，气体与应力传感器获取环境参数。通过扩展卡尔曼滤波算法对多源数据进行时空校准与融合处理，该算法在机器人钻井系统中已被验证可实现 0.2^∘ °以内的垂直度精度，应用于煤矿巡检可实现定位精度 ±10cm 、环境参数监测误差 <5% 的精准感知。多传感器数据交叉验证机制有效降低了单一设备故障导致的误判风险。

三、多机器人协同巡检的应用优势

多机器人协同系统可承担 60% 以上的高危场景巡检任务，减少人员进入瓦斯预抽巷、老空区、断层带等危险区域的频次。潞安化工集团试点数据显示，机器人巡检替代人工后，井下作业人员暴露于高风险环境的时间缩短 40% ，相关安全事故发生率下降 28% 。在透水、瓦斯突出等潜在危险区域，机器人可实现常态化监测，避免人工巡检的生命安全威胁。

多机器人编队采用轮班作业模式，可实现 24 小时不间断巡检，单班次覆盖范围达 5000 米以上。山西某大型煤矿应用后，全矿井巡检周期从原来的 48 小时缩短至 8 小时，效率提升 5 倍，确保隐患能够被及时发现。安顺煤矿的实践也表明，机器人可完成 1100 米皮带的自动巡检，大幅降低人工劳动强度。集成故障预测与健康管理（PHM）技术，通过振动分析、温度监测等手段提前识别液压支架密封失效、电缆破损等潜在故障。应用数据显示，设备故障提前预警使停机维修时间减少 25% ，年度维护成本下降 18% ，间接创造经济效益超千万元。

针对煤矿巷道净宽 ⩽3 米、坡度 ±15^∘ °、照度 ⩽10lux 的复杂场景，多类型机器人协同形成立体巡检网络。履带式机器人配备防滑履带与主动悬架，可顺利通过 30cm 高障碍物与 15^∘ 斜坡；无人机搭载红外热像仪，实现顶板裂隙与支护状态的高空检测；轮式机器人采用密封设计，具备 IP65防水等级，可在 5cm 深积水中正常作业，有效解决传统巡检的"盲区"问题。在高粉尘环境中，机器人的空气过滤系统可保障传感器正常工作，较人工巡检的环境适应能力显著提升。

五、挑战与未来趋势

长距离巷道中电磁波衰减严重，5G 信号在 1000 米以上巷道末端强度下降 60% ，易导致数据传输中断。现有中继节点部署成本高，每公里建设成本约 20-30 万元，抗干扰算法在强电磁环境下效果有限。虽然 Mesh 自组网可作为补充，但传输速率和延迟性能仍无法满足高精度协同控制需求，需研发新型井下通信技术。当前机器人采用锂电池供电，单次续航约 6-8小时，复杂地形下能耗增加 30% ，需频繁返回充电基站，影响巡检连续性[3]。无线充电技术在井下粉尘环境中传输效率低，仅能达到地面环境的 50% ，且设备成本较高。能量管理算法有待优化，特别是在多机器人协同场景下，如何实现能量均衡分配与续航协同仍是研究难点。根据国家能源局规划，煤矿机器人行业标准已完成初稿编制，预计 2025 年将正式发布实施，为技术规模化应用奠定基础。同时需建立机器人性能测试与认证体系，确保设备在复杂环境中的可靠性。

结论：多机器人协同作业技术通过创新架构设计与智能算法应用，有效突破了传统煤矿巷道巡检的技术瓶颈，在安全性、效率性与环境适应性方面展现出显著优势。未来需持续攻克通信稳定性、能源续航与算法鲁棒性等技术难题，重点发展适应井下环境的新型通信技术和高效能量管理方案，加速人工智能、物联网等新兴技术的深度融合，构建更加智能的巡检决策系统。

参考文献：

[1]唐俊,赵锦科,赵鑫洋,赵博洋,袁妮&李晨洋.(2024).煤矿巡检机器人仪表识别技术的研究.工业控制计算机,37(06),10-12.

[2]杨何玉.(2023).基于交互设计技术的煤矿管道巡检机器人创新设计(硕士学位论文,北京化工大学).硕士 https://doi.org/10.26939/d.cnki.gbhgu. 2023.0 00859.

[3]鲍周洋.(2022).煤矿井下巷道全方位巡检轮式机器人设计与研究(硕士学位论文,中国矿业大学).硕士 https://doi.org/10.27623/d.cnki.gzkyu.2022.000367.