综采工作面自动巡检机器人系统设计.pdf

第 ４８ 卷第 ８ 期煤 炭 科 学 技 术Ｖｏｌ􀆱 ４８ Ｎｏ􀆱 ８ ２０２０ 年８ 月Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ａｕｇ.２０２０ 移动扫码阅读 郝 勇ꎬ袁 智.综采工作面自动巡检机器人系统设计[Ｊ].煤炭科学技术ꎬ２０２０ꎬ４８８１４５－１４９􀆱 ｄｏｉ １０􀆱 １３１９９/ ｊ􀆱 ｃｎｋｉ􀆱 ｃｓｔ􀆱 ２０２０􀆱 ０８􀆱 ０１８ ＨＡＯ ＹｏｎｇꎬＹＵＡＮ Ｚｈｉ.Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｃｏａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ[Ｊ].Ｃｏａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０２０ꎬ４８８１４５－１４９􀆱 ｄｏｉ１０􀆱 １３１９９/ ｊ􀆱 ｃｎｋｉ􀆱 ｃｓｔ􀆱 ２０２０􀆱 ０８􀆱 ０１８ 综采工作面自动巡检机器人系统设计 郝 勇ꎬ袁 智 中国煤矿机械装备有限责任公司ꎬ北京 １０００１１ 摘 要为解决综采工作面巡视作业空间狭小、设备间配合动作复杂、作业环境恶劣导致的人工巡检 困难ꎬ巡检人员安全无法保障的问题ꎬ设计了一种占用空间小ꎬ适应三大设备相互动作ꎬ可以实现自动 化巡检ꎬ集视频监控、数据融合、数据上传、温度异常报警等功能为一体的综采工作面巡检机器人系 统ꎮ 自动巡检机器人系统包括自动巡检系统、机器人本体、电气控制系统、通信网络系统和集控室集 控系统ꎮ 其自动巡检系统采用吊缆机构与悬轨支撑机构相结合的方式实现了综采工作面液压支架拉 架动作后机器人巡检路径轨道的自适应ꎻ机器人本体上装载的可见光相机和红外热成像仪采集的工 作面作业数据可通过通信网络系统实现与控制主机间的双向信息交互ꎬ采集的作业数据通过集控室 集控系统实现可见光和红外数据的实时融合ꎬ为进一步通过智能分析算法实现更高级识别奠定基础ꎻ 集控室系统可以对采集数据进行可视化处理ꎬ对巡检机器人工作状态进行实时智能控制ꎬ并在综采设 备工作异常时报警ꎮ 自动巡检机器人在中煤张家口煤矿机械有限责任公司综采工作面实验室进行了 试验性研究ꎬ研究结果表明在综采工作面的狭小设备空间中ꎬ液压支架经常性会进行拉架操作ꎬ现有 的固定轨道的巡检机器人无法进行巡检ꎬ自适应轨道系统可以吸收拉架产生的设备位置变化ꎬ保证巡 检轨道的畅通ꎬ实现了巡检机器人的无障碍通过ꎻ机器人本体采用高精度可见光传感器和热成像传感 器ꎬ可以获取高精度的可视化图像信息ꎬ相较于现有人工目测或手持仪表测量ꎬ数据真实可靠ꎬ并可实 时反馈现场环境状况ꎮ 集控室系统可视化处理后的数据能直观反映出设备运作时的工作状况ꎬ提高 了巡检人员对工作设备操控的准确度ꎬ其报警功能可以在工作异常时及时告知巡检人员作业异常原 因及异常区域ꎬ提高巡检作业的安全可靠性ꎮ 此综采工作面自动巡检机器人站地空间小ꎬ可代替人工 实现对综采工作面的巡检作业ꎬ巡检作业安全可靠ꎮ 关键词自动巡检机器人ꎻ自动化巡检ꎻ自适应ꎻ数据采集ꎻ可视化ꎻ智能控制ꎻ煤矿智能化ꎻ智能矿山 中图分类号ＴＰ２４２ 文献标志码Ａ 文章编号０２５３－２３３６２０２００８－０１４５－０５ Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｃｏａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ ＨＡＯ ＹｏｎｇꎬＹＵＡＮ Ｚｈｉ Ｃｈｉｎａ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏａｌ Ｍｉｎｉｎｇ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｃｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＢｅｉｊｉｎｇ １０００１１ꎬＣｈｉｎａ 收稿日期２０２０－０３－１１ꎻ责任编辑赵 瑞 作者简介郝 勇１９７６ꎬ男ꎬ北京人ꎬ高级工程师ꎬ硕士ꎮ Ｔｅｌ ０１０－６４２４９３６５ꎬＥ－ｍａｉｌｈａｏｙｏｎｇ＠ ｃｈｉｎａｃｏａｌ－ｃｍｅ.ｃｏｍ ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｎａｒｒｏｗ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｓｐａｃｅ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅꎬ ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｍａｎｕａｌ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｐｏｏｒ ｗｏｒｋｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ｓａｆｅｔｙ ｏｆ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｃａｎ ｎｏｔ ｂｅ ｇｕａｒ￣ ａｎｔｅｅｄꎬ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｈａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｓｍａｌｌ ｓｐａｃｅ ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎꎬ ａｄａｐｔｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｍａｊｏｒ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔꎬ ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｇａｔｈｅｒ ｖｉｄｅｏ ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ. Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｄａｔａ ｆｕｓｉｏｎꎬ ｄａｔａ ｕｐｌｏａｄꎬ ａｂｎｏｒｍａｌ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｌａｒｍ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍꎬ ａ ｒｏｂｏｔ ｂｏｄｙꎬ ａｎ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍꎬ ａ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ａ ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｏｍ ｓｙｓｔｅｍ. Ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ａｄｏｐｔｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｃａｂｌｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｒａｉｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐａｔｈ ａｎｄ ｔｒａｃｋ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｐｕｌｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｕｐｐｏｒｔ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｌｌｙ ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ. Ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｖｉｓｉｂｌｅ ｌｉｇｈｔ ｃａｍ￣ ｅｒａ ａｎｄ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｔｈｅｒｍａｌ ｉｍａｇｅｒ ｌｏａｄｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｂｏｄｙ ｃａｎ ｂｅ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｂｙ ｔｗｏ－ｗａｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｈｏｓｔ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｙｓｔｅｍ.Ｔｈｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｗｏｒｋｉｎｇ ｄａｔａ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｆｕｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｖｉｓｉｂｌｅ ａｎｄ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｄａｔａ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ５４１ ２０２０ 年第 ８ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４８ 卷 ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｏｍꎬ ｗｈｉｃｈ ｌａｙｓ ｔｈｅ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ａｄｖａｎｃｅｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ. Ｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｏｍ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｐｅｒｆｏｒｍ ｖｉｓｕａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｄａｔａꎬ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎬ ａｎｄ ａｌａｒｍ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｍｉｎｉｎｇ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｗｏｒｋｓ ａｂｎｏｒｍａｌｌｙ. Ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃ￣ ｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｃｏｎｄｕｃｔｓ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｃｏａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏａｌ ｍｉｎｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅ.Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｎ ｔｈｅ ｎａｒｒｏｗ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｓｐａｃｅ ｏｆ ｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅꎬ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｆｔｅｎ ｃａｒｒｉｅｓ ｏｕｔ ｔｈｅ ｐｕｌｌｉｎｇ ｏｐｅｒａｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｆｉｘｅｄ－ｔｒａｃｋ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｃａｎ ｎｏｔ ｃａｒｒｙ ｏｕｔ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒａｉｌ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃａｎ ａｂｓｏｒｂ ｔｈｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｕｌｌｉｎｇ ｆｒａｍｅ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｓｍｏｏｔｈ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｔｒａｃｋ ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｂａｒｒｉｅｒ－ｆｒｅｅ ｐａｓｓａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ. Ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｂｏｄｙ ａｄｏｐｔｓ ｈｉｇｈ－ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｖｉｓｉｂｌｅ ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ ａｎｄ ｔｈｅｒｍａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ｓｅｎｓｏｒ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｈｉｇｈ－ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｖｉｓｕａｌ ｉｍａｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ. Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｍａｎｕａｌ ｖｉｓｕａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｒ ｈａｎｄ－ｈｅｌｄ ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔꎬ ｔｈｅ ｄａｔａ ａｒｅ ｔｒｕｅꎬ ｒｅｌｉａ￣ ｂｌｅ ａｎｄ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｏｎ－ｓｉｔｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｏｍ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｄｕｒｉｎｇ ｏｐｅｒａｔｉｏｎꎬ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ’ｓ ｃｏｎ￣ ｔｒｏｌ ｏｆ ｔｈｅ ｗｏｒｋ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ. Ｉｔｓ ａｌａｒｍ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｔｉｍｅｌｙ ｉｎｆｏｒｍ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ａｂｎｏｒｍａｌ ｃａｕｓｅ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋ ｉｓ ａｂｎｏｒｍａｌꎬ ｓｏ ａｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｓｔａｔｉｏｎ ｓｐａｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎ￣ ｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｆｏｒ ｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ ｉｓ ｓｍａｌｌꎬ ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｒｅｐｌａｃｅ ｍａｎｕａｌ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｗｏｒｋ ｏｎ ｔｈｅ ｆｕｌｌｙ￣ ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄ ｍｉｎｉｎｇ ｆａｃｅ ａｎｄ ｃｏｌｌｅｃｔ ｄａｔａ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｙ. Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎻ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎꎻ ａｄａｐｔｉｖｅꎻ ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎꎻ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎꎻ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌꎻ ｃｏａｌ ｍｉｎｅ ｉｎｔｅｌ￣ ｌｉｇｅｎｔｉａｌｉｚｅꎻ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｉｎｅ ０ 引 言 煤炭行业是我国的能源支柱行业ꎬ经过多年的 发展ꎬ我国煤炭行业基本实现了机械化ꎬ并在自动化 领域取得了优异的发展ꎮ 近些年来ꎬ随着人工智能 的高速发展ꎬ机器人的应用领域得到了更广阔的拓 展ꎬ推动了智慧矿山的发展[１]ꎬ较于先进国家同行 业来说ꎬ国内现场仍以人为操作为主ꎬ作业安全问题 突出ꎮ 巡检机器人是减轻综采工作面人工劳动强 度ꎬ解决工作面巡检安全问题的有效手段ꎮ 目前ꎬ巡检机器人可分为固定轨道式[２－３]、地面 行走式[４－６]和吊缆悬挂式[７－９]ꎮ 矿用固定轨道式巡 检机器人系统采用在刮板输送机上布置固定轨道的 方式ꎬ但在实际安装运行过程中ꎬ由于刮板输送机强 烈的振动ꎬ巡检机器人巡检作业受到影响ꎬ采集的数 据准确性达不到数据分析的要求ꎮ 商德勇[１０]设计 了一种六履带四摇臂式移动机器ꎬ其行走机构采用 履带式行走机构[１１－１３]ꎬ在综采工作面地面行驶以实 现对采煤工作面巡视数据的采集ꎬ其结构优点在于 可改变自身高度以适应不同地形环境的要求ꎬ既可 以在狭小空间内工作ꎬ又能借助前后摇臂作用辅助 翻越障碍ꎮ 但仍是模拟人工在工作面行走的巡检路 径方式进行巡检ꎬ由于不同工作面地质环境不同ꎬ其 机器人爬坡角度及跨沟长度无法满足实际工况ꎬ不 能有效保障机器人巡检路径的可靠性ꎬ影响机器人 采集数据的准确性ꎮ 靳子浩[１４]设计了一种悬挂式 巡检机器人ꎬ其采用轮臂复合式结构ꎬ具有结构简 单ꎬ纯机械越障机构ꎬ控制系统简化的优点ꎮ 但在工 作面拉架作业引起液压支架相对位置变化后 ꎬ其支 撑钢丝线缆的固定悬挂杆会发生错位ꎬ导致钢丝路 径折弯ꎬ其设计的巡检机器人转弯角度无法满足正 常工作要求ꎮ 通过对综采液压支架拉架动作和巡检作业要求 的深入研究ꎬ综合考虑固定轨道式巡检机器人实际 工况下的震动影响和地面行走式巡检机器人越障能 力[１５－１７]ꎬ 以 及 吊 缆 悬 挂 式 机 器 人 机 械 越 障 特 点[１８－２０]ꎬ笔者设计了一种自动巡检机器人系统ꎬ适 应综采工作面狭小的布置空间和自适应液压支架拉 架动作对机器人巡检路径的影响ꎬ使巡检机器人巡 检路径更稳定ꎬ采集的作业数据更可靠ꎮ 并且可实 现工作面图像和温度数据的数据融合和畸变校正ꎬ 为今后实现像素级智能视觉分析提供参考ꎬ对推动 综采工作面智能化ꎬ提高煤矿经济效益有重要意义ꎮ １ 自动巡检机器人系统组成 自动巡检机器人系统由自动巡检系统、机器人 本体、电气控制系统、通信网络系统、集控室集控系 统组成ꎮ 自动巡检机器人系统结构如图 １ 所示ꎮ １自动巡检系统ꎮ 自动巡检系统是液压支架 拉架作业导致巡检整体路径变化后做出无动力自适 应调整ꎬ保证巡检机器人的自动化双向往复巡检路 径可靠性的关键装置ꎮ 其主要结构由驱动装置架、 迂回装置架、悬轨支撑机构和牵引钢丝线缆组成ꎮ ２机器人本体ꎮ 机器人本体主要由壳体框架、 采集传感器、供电系统、通信控制系统组成ꎮ 其中采 集传感器包括 ２ 路可见光相机和红外热像仪ꎮ ６４１ 郝 勇等综采工作面自动巡检机器人系统设计２０２０ 年第 ８ 期 图 １ 自动巡检机器人系统结构 Ｆｉｇ􀆱 １ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｐａｔｒｏｌ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ３电气控制系统ꎮ 电气控制系统由强电系统 和弱电系统 ２ 部分组成ꎮ 强电系统经接现场电源到 配电箱完成电机驱动装置供电及限位检测元件供 电ꎬ集控室主机及显示器供电也是经由现场外接电 源ꎮ 弱电系统主要是系统的控制电信号接线ꎬ包括 电机驱动装置控制信号与控制主机交互ꎬ以及限位 检测元件触发信号与电机驱动装置交互ꎮ ４通信网络系统ꎮ 通信网络系统搭建在控制 主机与机器人本体之间用来实现机器人与控制主机 之间的双向信息交互ꎮ ５集控室集控系统ꎮ 集控室集控系统实现对 巡检机器人的巡检模式控制、速度控制ꎬ并对采集到 的图像进行了数据融合、展示ꎬ在出现高温异常时ꎬ 进行实时报警ꎮ ２ 自动巡检机器人关键技术 ２.１ 自动巡检 自动巡检系统结构如图 ２ 所示ꎬ包括用以支撑 缆绳、封闭机器人巡视路径的驱动装置架与迂回装 置架ꎬ实现机器人导向牵引作用的牵引钢丝线缆ꎬ实 现支撑线缆作用的悬轨支撑机构ꎬ以及连接线缆与 机器人的抱索机构ꎮ 图 ２ 自动巡检机器人系统 Ｆｉｇ􀆱 ２ Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ 驱动装置架和迂回装置架相较于传统支撑吊缆 的两端支撑架ꎬ其上布置有线路调整轮和活动悬架 臂ꎬ配合使用可适应不同采高工作面巡检机器人吊 缆环境的搭建ꎮ 悬轨支撑机构如图 ３ 所示ꎬ其采用 滑轨和支撑机构配合使用的方式ꎬ在工作面液压支 架拉架作业后ꎬ支撑机构可以在滑轨上进行前后方 向的自适应运动ꎬ保证巡检机器人的自动化双向往 复巡检路径ꎮ 同时ꎬ为保证巡检机器人的越障能力ꎬ 即穿越支撑机构的能力ꎬ支撑机构设计成一侧穿越ꎬ 一侧支撑钢缆的结构ꎬ穿越侧设置有浮动滑轮座ꎬ连 接有机器人本体的抱索机构穿越该支撑机构时顶起 浮动滑轮座实现机器人越障ꎮ 机器人本体结构如图 ４ 所示ꎮ 图 ３ 悬轨支撑机构 Ｆｉｇ􀆱 ３ Ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｒａｉｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ 图 ４ 机器人本体结构示意 Ｆｉｇ􀆱 ４ Ｒｏｂｏｔ ｂｏｄｙ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｓｋｅｔｃｈ ２.２ 数据采集与融合 自动巡检机器人本体上布置有高精度可见光传 感器和热成像传感器ꎬ可以获取高精度的可视化图 像信息ꎮ 为使系统在同一瞬间从不同角度观测环 境ꎬ建立真实可靠的静态模型ꎬ自动巡检机器人系统 采用硬件同步方式ꎬ解决了多传感器触发机制和采 样频率不同造成的时间差ꎬ在 １ ｍｓ 的精度上同步采 集 ３ 幅图片ꎬ并赋予图片真实的时间属性ꎬ这是智能 视觉分析所需要的源数据必不可少的核心属性ꎮ 单幅可见光和单幅热成像红外数据ꎬ只能独立 观测外观和温度信息ꎬ由于传感器的视场角、空间位 置差异ꎬ简单叠加无法精准匹配ꎬ会产生较大偏差ꎬ 无法用于智能图像分析ꎮ 传感器成像原理如图 ５ 所示ꎮ ７４１ ２０２０ 年第 ８ 期煤 炭 科 学 技 术第 ４８ 卷 图 ５ 传感器成像原理 Ｆｉｇ􀆱 ５ Ｐｒｉｎｃｉｎｅ ｏｆ ｓｅｎｓｏｒ ｉｍａｇｉｎｇ 自动巡检机器人的集控室集控系统实现了可见 光和红外数据的实时融合ꎬ根据 ２ 个传感器的相对 位置ꎬ视场角差异ꎬ进行实时计算ꎬ在像素级进行空 间配准ꎬ使其在空间上保持一致ꎬ外观和其温度在图 像上严格匹配ꎬ既可以真实观测具体物体的温度ꎬ也 可以进一步通过智能分析算法实现更高级的识别ꎮ ２.３ 可视化与智能控制 自动巡检机器人系统中机器人与控制主机之间 可通过通信网络系统实现双向信息交互ꎮ 热成像红外所获取的原始数据为在一定温度范 围的灰度图ꎬ由于灰度仅表示相对温度ꎬ无法直观了 解温度信息ꎮ 集控室控制主机将灰度图实时转化为 绝对温度的彩色图ꎬ可以通过对颜色的观测一目了然 的了解温度信息ꎬ极大方便了对温度场的观测ꎮ 同 时ꎬ集控室集控系统也可以对巡检机器人的巡检速 度、电机转速、驱动器温度、驱动转矩、ＣＰＵ 负载、内存 用量、网络延迟和图像传输刷新频率等巡检状态进行 实时监测ꎬ可实现对机器人巡检状态的实时控制ꎮ ２.４ 报警 采煤机的温度无法直接观测ꎬ人工巡检无法迅 速而准确地把握温度异常情况ꎮ 自动巡检机器人系 统采集的热成像温度图像ꎬ获得观测范围内的所有 温度信息ꎬ精度达 ０.１ ℃ꎬ根据设定的温度阈值ꎬ迅 速发现异常温度信息如高温ꎬ特定温度区间ꎬ在 集控室控制主机可视化界面实时显示温度异常画面 并报出警告ꎮ ３ 自动巡检机器人试验情况 自动巡检机器人系统在中煤张家口煤矿机械有 限责任公司综采工作面实验室进行试验性研究ꎬ如 图 ６ 和图 ７ 所示ꎬ实验室工作面煤壁厚度 ３ ｍꎬ工作 面长度 ７０ ｍꎮ 布置有 １ 台 ＭＧ５００/１１３０－ＷＤ 采煤 机ꎬ１ 台 ＳＧＺ１０００/１０５０ 刮板输送机ꎬ其长度为７０ ｍꎬ １ 部 ＳＺＺ１０００/４００ 转载机ꎬ安装有４３ 架 ＺＹ９０００/１５/ ２８Ｄ 液压支架ꎮ 自动巡检机器人主要技术参数 如下 机器人本体尺寸/ ｍｍｍｍｍｍ６００３５０２００ 机器人本体质量/ ｋｇ１５ 机器人续航能力/ ｈ４ 机器人运动速度/ ｍ􀅱ｍｉｎ －１ ０２０ 可见光传感器分辨率/ ｐｉｘｐｉｘ１ ９２０１ ２００ 热成像传感器分辨率/ ｐｉｘｐｉｘ６４０５１２ 热成像传感器测温范围/ ℃－２５１３５ 图 ６ 自动巡检机器人现场安装 Ｆｉｇ􀆱 ６ Ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ 图 ７ 集控室可视化显示 Ｆｉｇ􀆱 ７ Ｖｉｓｕａｌ ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆ ｃｅｎｔｒａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｏｍ ４ 试验结果及分析 自动巡检机器人系统在综采工作面实验室进行 试验过程中表现出良好的实用性ꎬ达到了设计的初 步预期效果ꎮ 自动巡检机器人在试验中具有如下特点 １自动巡检机器人系统布置合理ꎬ有效节约安 装空间ꎬ工作过程安全可靠ꎬ完全适应综采工作面的 狭小空间ꎮ ２根据综采工作面液压支架经常性会进行拉 架操作的需求ꎬ固定轨道的巡检机器人无法进行巡 检ꎬ而自动巡检系统可以吸收拉架产生的设备位置 变化ꎬ保证巡检轨道的畅通ꎬ实现了巡检机器人的无 障碍通过ꎮ ３集控室集控系统将灰度图实时转化为绝对 ８４１ 郝 勇等综采工作面自动巡检机器人系统设计２０２０ 年第 ８ 期 温度的彩色图ꎬ可以通过对颜色的观测直观地了解 温度信息ꎬ非常方便对温度场的观测ꎮ ４机器人本体采集的热成像温度图像可以获 得观测范围内的所有温度信息ꎬ通过设定报警值可 实现高温报警并显示实时画面ꎮ ５ 结 论 １综采工作面自动巡检机器人系统的自动巡 检系统可在液压支架拉架动作后ꎬ实现对设备位置 变化的自适应ꎬ有效保证了巡检机器人巡检作业的 可靠性ꎮ ２综采工作面自动巡检机器人系统可将巡检 采集的数据可视化ꎬ并在温度过高时发出报警ꎬ可代 替人工完成工作面的巡检过程和数据采集过程ꎬ降 低了工作人员的工作强度ꎬ提高了巡检工作面巡检 作业的安全性和可靠性ꎮ ３综采工作面自动巡检机器人存在结构强度 不足和未作防爆处理问题ꎬ提高自动巡检系统的结 构强度和设计防爆功能以满足井下作业需求是下一 步的研究重点ꎮ 参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ [１] 孙继平.煤矿信息化与自动化发展趋势[Ｊ].工矿自动化ꎬ２０１５ꎬ ４１４１－５. ＳＵＮ Ｊｉｐｉｎｇ. Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｃｏａｌ ｍｉｎｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｎｄ Ｍｉｎｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬ２０１５ꎬ４１４１－５. [２] 郭 峰. 轨道式变电站设备巡检机器人的设计与应用[Ｄ]. 鞍 山辽宁科技大学ꎬ２０１６. [３] 吴锴ꎬ左兆陆ꎬ窦少校. 我国轨道式巡检机器人研究及发展现 状[Ｊ]. 软件ꎬ２０１８１１８０－８３. ＷＵ ＫａｉꎬＺＵＯ ＺｈａｏｌｕꎬＤＯＵ Ｓｈａｏｘｉａｏ. Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｒａｃｋ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ[Ｊ]. ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ＆ Ｓｏｆｔｗａｒｅꎬ２０１８１１８０－８３. [４] 江 雪. 巡检机器人底盘结构设计及其振动特性研究[Ｄ].淮 南安徽理工大学ꎬ２０１８. [５] 商德勇ꎬ杨 壘ꎬ杜少庆. 基于 ＡＤＡＭＳ 宏命令的薄煤层工作面 巡检机器人建模与仿真[Ｊ]. 机床与液压ꎬ２０１７ꎬ４５１５ ２０－２２. ＳＨＡＮＧＤｅｙｏｎｇꎬ ＹＡＮＧＬｅｉꎬ ＤＵＳｈａｏｑｉｎｇ.Ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｎ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｔｈｉｎ ｃｏａｌ ｓｅａｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＡＤＡＳＭ ｍａｃｒｏ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ[Ｊ]. Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｏｏｌ ＆ Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓꎬ２０１７ꎬ４５１５ ２０－２２. [６] 朱宇昌ꎬ李军伟ꎬ张树生ꎬ等. 防爆轮式巡检机器人设计及应用 [Ｊ]. 制造业自动化ꎬ２０１９２３９－４０ꎬ５１. ＺＨＵ ＹｕｃｈａｎｇꎬＬＩ ＪｕｎｗｅｉꎬＺＨＡＮＧ Ｓｈｕｓｈｅｎｇꎬｅｔ ａｌ. Ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｘｐｌｏｓｉｏｎ－ｐｒｏｏｆ ｗｈｅｅｌｅｄ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎬ２０１９２ ３９－４０ꎬ５１. [７] 闫法兵. 线缆巡检机器人的机构设计与控制研究[Ｄ].沈阳沈 阳航空航天大学ꎬ２０１８. [８] 周风余. １１０ｋＶ 输电线路自动巡检机器人系统的研究[Ｄ].天 津天津大学ꎬ２００８. [９] 任志斌. 高压输电线巡检机器人控制系统的研究与实现[Ｄ]. 上海上海大学ꎬ２００９. [１０] 商德勇. 薄煤层综采工作面巡检机器人运动分析及试验研究 [Ｄ].北京中国矿业大学北京ꎬ２０１６. [１１] 商德勇ꎬ杨 壘ꎬ杜少庆ꎬ等. 薄煤层工作面巡检机器人越障 前动力学分析[Ｊ]. 机械设计与制造ꎬ２０１８１２６１－２６３. ＳＨＡＮＧ ＤｅｙｏｎｇꎬＹＡＮＧ ＬｅｉꎬＤＵ Ｓｈａｏｑｉｎｇꎬｅｔ ａｌ. Ｄｙｎａｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｃｒｏｓｓｉｎｇ ｏｆ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｔｈｉｎ ｃｏａｌ ｓｅａｍ[Ｊ]. Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｄｅｓｉｇｎ ＆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅꎬ２０１８１２６１－２６３. [１２] 赵建伟ꎬ杨 壘ꎬ商德勇ꎬ等. 薄煤层工作面巡检机器人越障 动力学建模与分析[Ｊ]. 制造业自动化ꎬ２０１５１５７－９. ＺＨＡＯ Ｊｉａｎｗｅｉꎬ ＹＡＮＧ Ｌｅｉꎬ ＳＨＡＮＧ Ｄｅｙｏｎｇꎬ ｅｔ ａｌ. Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｏｂｓｔａｃｌｅ－ｃｌｉｍｂｉｎｇ ｏｆ ｔｈｉｎ ｃｏａｌ ｓｅａｍ ｉｎ￣ ｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ[Ｊ]. Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬ２０１５１５７－９. [１３] 商德勇ꎬ范 迅ꎬ赵建伟. 薄煤层工作面巡检机器人搭载平台 应力与模态分析[Ｊ]. 煤炭技术ꎬ２０１５５２８０－２８３. ＳＨＡＮＧ Ｄｅｙｏｎｇꎬ ＦＡＮ Ｘｕｎꎬ ＺＨＡＯ Ｊｉａｎｗｅｉ. Ｓｔｒｅｓｓ ａｎｄ ｍｏｄａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃａｒｒｙｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｔｈｉｎ ｃｏａｌ ｍｉｎ￣ ｉｎｇ ｓｅａｍ ｆａｃｅ[Ｊ]. Ｃｏａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１５５２８０－２８３. [１４] 靳子浩. 矿用悬挂式巡检机器人设计[Ｄ].西安西安科技大 学ꎬ２０１７. [１５] 张继明. 摆臂履带机器人综合评价及运动分析[Ｄ].淮南安 徽理工大学ꎬ２０１８. [１６] 商德勇ꎬ范 迅ꎬ赵建伟. 薄煤层工作面巡检机器人行走机构 设计及越障分析[Ｊ]. 矿业科学学报ꎬ２０１６ꎬ１１６７－７３. ＳＨＡＮＧ ＤｅｙｏｎｇꎬＦＡＮ ＸｕｎꎬＺＨＡＯ Ｊｉａｎｗｅｉ. Ｗａｌｋｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｃｒｏｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｔｈｉｎ ｃｏａｌ ｓｅａｍ ｆａｃｅ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ￣ ｇｙꎬ２０１６ꎬ１１６７－７３. [１７] 商德勇ꎬ崔栓伟ꎬ周 丹ꎬ等. 薄煤层巡检机器人行走机构跨沟性 能分析及试验研究[Ｊ]. 煤炭工程ꎬ２０１７ꎬ４９４１３６－１３８. ＳＨＡＮＧ Ｄｅｙｏｎｇꎬ ＣＵＩ Ｓｈｕａｎｗｅｉꎬ ＺＨＯＵ Ｄａｎꎬ ｅｔ ａｌ. Ｄｉｔｃｈ － ｃｒｏｓｓｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｓｔｕｄｙｏｎ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔｗａｌｋｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｔｈｉｎｃｏａｌｓｅａｍ [ Ｊ ].Ｃｏａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２０１７ꎬ４９４１３６－１３８. [１８] 许 博. 高压线巡检机器人的设计与研究[Ｄ].哈尔滨哈尔 滨工业大学ꎬ２０１６. [１９] 赵东雷. 输电线路巡检机器人越障行走装置设计与研究[Ｄ]. 北京华北电力大学ꎬ２０１８. [２０] 何 缘ꎬ吴功平ꎬ王 伟ꎬ等. 改进的穿越越障巡检机器人设 计及越障动作规划[Ｊ]. 四川大学学报工程科学版ꎬ２０１５ꎬ ４７６１５７－１６４. ＨＥ ＹｕａｎꎬＷＵ ＧｏｎｇｐｉｎｇꎬＷＡＮＧ Ｗｅｉꎬｅｔ ａｌ. Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｌａｎ ｏｆ ａｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｒｏｂｏｔ Ｒｕｎｎｉｎｇ Ａｃｒｏｓｓ Ｏｂｓｔａｃｌｅｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎꎬ２０１５ꎬ４７６１５７－１６４. ９４１