煤矿无人运输机器人关键技术及其环境感知与路径规划

本文主要探讨了煤矿辅助运输机器人关键技术的研究，针对煤矿工作环境的特殊性，如移动速度快、行驶路线多变和路面复杂，该研究提出了一种创新的机器人设计方案。首先，机器人采用无驾驶室的设计，配备自动驾驶系统作为核心控制单元，以轮式防爆线控动力底盘作为移动平台，确保了在极端条件下能够稳定运行。通过设计可更换的装载工具，实现了对不同物料的无人化运输，提升了作业效率。 对于环境感知，文章重点介绍了矿井低照度环境下的机器视觉增强和感知融合技术。通过深度相机的红外成像技术和激光雷达探测，结合使用，机器人能有效地感知周围环境，确保安全行驶。在井下受限空间内，文章提出了利用物联网无线通信定位和SLAM（即时定位与地图构建）技术，实现机器人在执行运输任务时的精准定位，避免因信号干扰或地形限制导致的位置误差。 路径规划是另一个关键环节，特别是在复杂地质条件下。文中采用了最短路径搜索算法进行全局路径规划，保证了机器人能找到从起点到终点的最优路线。同时，动态窗口算法则用于处理局部路径规划，使机器人能够在行驶过程中实时调整路径，避开障碍物，保证行进的灵活性。 这项研究旨在解决煤矿辅助运输中的自动化难题，通过集成先进的自动驾驶技术、环境感知能力和路径规划策略，推动了煤矿行业的智能化进程，有望大幅降低人工劳动强度，提高生产效率和安全性。随着技术的不断进步，这种机器人有望在未来的煤矿作业中发挥重要作用。