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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
未来煤矿机器人发展方向主要集中在哪些方面?

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匿名 提出于2022-12-27
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一、煤矿井下环境变胞机器人

  1998年英国帝国理工学院戴建生与 J Rees Jones 在国际上首次提出变胞机构(Metamorphic mechanism)概念,意为自由度与结构可根据操作条件与功能而发生变化的机构系统。变胞机器人结构可展开、可折叠及组合重构,在瞬时能使某些构件发生合并和分离,使机构有效构件数或自由度数发生变化,具有较强的环境适应性。

  煤矿井下空间狭窄,非结构化地形较多,对机器人结构灵巧性和越障能力要求很高,当前研发的煤矿机器人多是基于传统机构设计的构型,其机构运动关系相对固定,运行形式单一,难以在复杂地形中快速通行并实现灵巧操作。采用变胞机器人的设计思路,动态调整机器人自身拓扑结构,具备类似变形金刚的可变外形及执行功能,能够“一机多能、一机多用”,实现煤矿机器人的不同运动形式切换,以适应狭窄作业空间内的机器人多功能作业需求,从而让煤矿机器人可适用于不同的作业工区和工艺,同时可通过变胞设计解决大型机器人化装备的井下运输难题,从而降低机器人运维成本。

  (1)轮式变胞机器人:把变胞机构融入轮式机器人,克服了轮式机器人对井下地形适应性差的缺陷,通过自身结构灵巧性增强,使煤矿机器人机动性得以提升。变胞轮式机器人的综合设计是研发难点,需对可变轮式机器人结构进行创新设计,同时解决作业任务单一、越障性能差、续航能力差等问题,多功能化自主变胞轮式机器人是煤矿机器人发展方向之一。

  (2)履带变胞机器人:通过与其他可变机构联合设计构建多种形式的履带式变胞机器人,能提升煤矿机器人在复杂地形中的适用能力,作为井下巡检机器人和救援机器人的重要构型,履带式机器人的变胞机构设计是重要创新方向。2009年葛世荣、李允旺提出了13种履带机器人变胞构型。

  (3)足式变胞机器人:基于变胞机构的足式机器人可实现多种躯干形态变化,很好解决了传统的足式机器人刚性躯干或被动顺从关节存在的机动性和灵巧性局限问题,是适合煤矿井下机器人的潜力构型。四足机器人具有机构简单、运动灵活、便于控制等优点,在煤矿巡检、救援、探险等方面具有广阔应用前景,是煤矿变胞机器人的重点研究领域。戴建生等基于变胞原理及平面四杆奇异构型,提出了一种四足变胞爬行机器人,仅需1个舵机就能驱动控制腰部完成构态变化,从而实现变胞过程。此外,机器狗也属于足式变胞机器人,中国煤炭科工集团沈阳研究院研发的“探索者”煤矿四足机器人,搭载华为鸿蒙操作系统,链接机器人运动、决策及交互,实现巡检机器人感控信息的分布式管理。

  (4)球形变胞机器人:美国达特茅斯学院(Dartmouth College)研制的“Molecule”变形机器人,它能够在三维空间进行自重构。2021年日本宇宙航空研究开发机构JAXA制造出了一种直径80 mm球体变胞机器人,质量仅为250 g,作为Ispace月球探测器的附属探测器前往月球,抵达月球表面后会变为药丸型机器人,用于捕捉月球表面图像,研究月球土壤成分。此类球形变胞机器人的设计思路在煤矿复杂区域探测中具有很强应用潜力。

  (5)蛇形变胞机器人:作为模仿生物蛇运动的仿生变胞机器人,1972年日本东京科技大学研制出世界第一款蛇形机器人,爬行速度可达40 cm/s。1998年美国南加州大学设计出自动变形的模块化机器人,可根据救援环境重组成蛇形、六足形及环形等多种构型,承担侦察、搜索任务。2014年美国卡耐基梅隆大学展示一款仿生机器蛇,基本实现蛇的各种运动形式,能缠绕树干爬上树梢。在我国,2001年国防科技研制出蛇形机器人,长1.2 m、直径60 mm、重1.8 kg,能在陆地、草丛或水中蜿蜒运动,最大运动速度20 m/min。2002年中科院自动化所研制出16个关节模块的蛇形机器人,长约1.5 m,直径70 mm,由电池供电,可实现蜿蜒前进、后退、侧移、翻滚等多种动作。2018年西安科技大学报道一种煤矿蛇形救援机器人,长度1 m,蛇身有5个单元模块,采用自制叶片轮驱动,运动中阻力小,并有更好的攀爬和越障能力。研发煤矿井下搜救作业的蛇形变胞机器人,需进深入研究:紧凑型蛇形机器人模块功能设计及链接方法,灵巧型蛇形机器人构形设计,非结构地形的蛇形机器人运动学和动力稳定性,变胞蛇形机器人的可重构实时控制方法。

  (6)变胞支架机器人:葛世荣团队从折纸变胞机构得到启发,创新设计出自移动变胞液压支架,它具有结构较简单、对顶板适应能力强、自移距离长、移动时能避免对顶板反复支撑的特点,可在顺槽顶板支护过程中实现结构收缩、交替前移,提高端头支护移架速度。

二、煤矿机器人化采掘系统

  机器人化是指对传统机械赋予机器人功能,使之在特定环境下具有半自主或自主作业能力。以机器人替代传统机械完成采掘运选等生产任务,形成机器人群自主协作的自适应柔性生产流程,构建高生产率、高可靠性、高安全性的机器人化采掘系统。机器人化采掘系统体现网络化+智能化+机器人化的“三化融合”特点,网络化助力机器人化“齐头并进”,智能化赋能机器人化“如虎添翼”,将极大地提高采矿自主化水平、减轻繁重劳动强度和降低劳动力成本,达成机器人化追求的最高目标。

  自20世纪90年代起,日本、美国、德国、法国、瑞典等国家陆续开始研发机器人化建筑机械、机器人化农业机械、机器人化工程机械、机器人化工厂、机器人化矿山机械。在煤矿机械方面,1997年,葛世荣提出矿山机械将实现电子化、自动化和机器人化,成为有头脑(计算机控制)、有知觉(传感系统)、有血液(液压系统)、有心脏(驱动装置)、有筋腱、有骨骼(传动、支撑机构)的机电一体化系统,并指出实现掘进、支护、锚护、救援机器人化的主要技术功能。煤矿采掘实现机械化、数字化之后,将进入机器人化新阶段,推动“不明煤岩,不变机械”的传统采矿模式向“透明煤岩、自适机械”的智能采矿模式变革。

  葛世荣团队研发的机器人化掘进机群,包括掘进机器人、临时支护机器人、支架运输机器人、钻锚机器人、运载机器人等。掘进机器人具备位姿自动检测、截割轨迹优化、自适应截割与自主纠偏等功能;临时支护机器人具备支撑力自适应控制和支护姿态自适应调控等功能;支架运输机器人负责将后方临时支架转运至迎头,临时支架具备伸缩变宽幅与自适应支撑防护作用;钻锚机器人实现机器人化钻孔与锚护协同作业;运载机器人可将矿石连续高效运出掘进工作面。图21为葛世荣团队研发的机器人化采煤机群,其中机器人化截割实现采煤滚筒转速调控、牵引速度调控、自适应调高控制;机器人化支护可实现支撑力调控、姿态调控、支架群组排列调控等;机器人化导运可实现刮板机速度调控、刮板链张紧调控、直线度调控;机器人化转运将智能化转载机、智能化破碎机、智能化皮带输送机进行融合控制。未来,还需要研究适合机器人化采掘的智能工艺模式,按照高级智能化和无人化采掘的全新设计理念,从底层构建煤矿机器人化采掘技术框架,突破重载机器人设计、制造、运维关键技术,研发煤矿采、掘、运等成套机器人化装备,实现常态化智能安全高效采掘作业,随着煤矿井下机器人化装备集群应用,需要研究矿井更大范围内跨工区的多机器人协作。

三、井下人机环共融机器人

  共融机器人是指能够实现与作业环境、人和其他机器人之间自然交互,自主适应动态环境和协同作业的智能机器人,其本质特征是能够更好地顺应非结构动态环境,能够更好地理解人的行为意图,并在一定的规则下实现人机/机器人群体间的自然交互与协同作业。从机器人发展历程看,第1代机器人是由人操作机械进行挖掘、搬运等工作机器人,第2代机器人能够根据离线编制程序自动重复完成操作,第3代机器人是自主行动、实现预定目标的智能交互机器人,第4代机器人是更加智能自主的共融机器人。当前的煤矿机器人存在过度依赖编程和人类远程操作、自主性不足等问题,其核心是缺少人-机-环的交互协作调控能力。2016 年,国家自然科学基金委员会批准实施“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划,聚焦研究“刚-柔-软机构的顺应行为与可控性”“人-机-环境多模态感知与自然交互”“群体智能与机器人操作系统架构”等科学问题,这些也是煤矿危险环境下共融机器人的研究重点。目前,煤矿机器人研发应用多数基于简单功能的叠加式创新,须通过共融理论与技术创新,使煤矿机器人的结构更加灵活, 具有更大的自由度和更强的顺应性;机器人感知系统更自主精准,实现多模态融合的实时感知、理解甚至知识自动化;机器人群体协作沟通能力更强大、更自然,构建兼具个体自主性和群体合作性,同时具备实时性和安全性的分布式操作系统。例如,基于人-机-环境共融技术的管路安装机器人,将具备工作环境三维感知、机器人与安装管件的精确定位,自主抓管、举管、对管,举升工人、调整工人作业位置,保证工人避免碰撞、跌落等作业危险,保证工人作业的舒适性。图22,23为胡而已团队研发的煤矿带式输送机巡检灭火机器人,融合机器人巡检和灭火作业功能,具备自动避障、自主充电功能,机器人通过搭载的红外热成像测温传感器、红外火焰传感器,结合智能图像识别技术对变电所内的电缆桥架电缆、变压器、开关及环境进行温度及火点识别,一旦识别到明火,机器人在进行报警记录的同时自动移动至着火点启动灭火功能,对起火点实施灭火处置,并持续跟踪检测火焰,直至完全扑灭火灾。

四、全矿井机器人系统数字孪生

  随着煤矿机器人在多岗位、多任务、多场景的应用,所形成的机器人群覆盖矿工难以抵达的区域来帮助完成一定任务,这种情况下需要实现群互动,形成数字孪生的虚实互动人机集群系统。全矿井机器人数字孪生技术需研究基于多源异构数据的煤矿巡检机器人全息感知、三维重构方法,通过在虚拟空间中构建机器人数字化描述模型、虚拟仿真模型和智能控制模型,并进行迭代仿真、数据分析管理以及控制策略和参数优化,实现其在虚拟空间的精确映射、交互反馈、智能协同。研究智能巡检机器人智能优化算法实现机器人模型优化,利用数字化描述模型通过本体语言对机器人系统的行为知识及规则等信息进行描述及表达,以解决物理空间与数字空间的 M2M 的自主交互与相互理解的问题。通过构建物理空间物理模型、数字空间数字孪生模型,驱动数据流的交互映射和同步反馈,并通过调用机器人系统模型库、算法封装库和智能控制模型驱动,实现数字空间虚拟仿真模型与物理空间实际机器人系统对象孪生、过程孪生和系统性能孪生,达到对机器人巡检系统行为的完全模仿,实现系统控制策略及参数的有效性性验证,从而实现机器人系统虚实设备共生、共智演化。

来源:《煤矿机器人技术新进展及新方向》

发布于 2022-12-27 10:08
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