分析研究

煤矿救灾机器人研究现状及发展方向

由韶泽, 朱华, 赵勇, 陈常

(中国矿业大学 机电工程学院, 江苏 徐州 221116)

摘要:介绍了煤矿救灾机器人的发展背景,综述了国内外煤矿救灾机器人的研究现状及应用情况;分析并指出了目前机器人参与矿难救援时存在地形适应性差、体型庞大、有效工作距离短、智能性欠缺、可靠性低等技术问题;提出了煤矿救灾机器人的技术发展方向,即机构仿生化、能源高效化、材料轻便化、操控智能化、救援协同化、设计模块化,同时指出煤矿救灾机器人未来的发展需伴随多种技术的共同发展。

关键词:煤炭开采; 矿难救援; 救灾机器人

0 引言

中国是世界上最大的煤炭生产国和消费国,中国煤炭资源的地质条件决定了需要以井工结合机械开采为煤炭开采的主要模式。由于自然条件差、技术和管理条件不完善、工人劳动素质低等,瓦斯爆炸、火灾等煤矿灾害事故频繁发生,人身伤害严重,社会影响强烈。煤矿事故的传统救援模式固定,要根据事故的类型确定救援方案,救援人员只能通过提升绞车、移动式通风机等设备清除垃圾、向井下通风,逐步推进搜救遇险矿工,无法快速进入搜救区域。灾后井下环境的不确定性导致这种救援模式效率低,遇到二次灾害后易发生伤亡事故。因此,将机器人用于受灾井下复杂、危险环境中搜索和营救幸存者,是机器人学中一个新兴且重要的领域,利用机器人下井救援也将成为矿难救援的趋势之一[1-3]

煤矿救灾机器人属于特种机器人,根据煤矿灾害事故的类型可分为瓦斯爆炸救援机器人、透水救援机器人、火灾救援机器人等。煤矿救灾机器人一直是国内外研究的热点,目前以研发煤矿灾后环境探测机器人为主,其主要功能是在发生矿难后,代替救援人员在第一时间进入事故现场,探测并传回灾区的环境信息(甲烷、一氧化碳、氧气浓度,温度,灾害场景等),为救援决策提供第一手资料,避免救护人员在对灾区情况不明的情况下进入灾区而引起二次伤亡事故[4]

1 煤矿救灾机器人研究现状

1.1 国外研究现状

对于救灾机器人的研究工作,许多国家从20世纪80年代就已经开始,且发展迅速,技术不断进步,并已迈入实用阶段,日本、美国、澳大利亚、英国等都开始使用[5]。而关于煤矿救灾机器人的研究,美国起步较早且研究较多,已有多家高校或研究机构研发了针对不同用途的井下救灾机器人[6]。如美国智能系统与机器人中心开发的矿井探索机器人RATLER,用于灾后现场侦查工作且可应用于军事领域[7];美国南佛罗里达大学研制的矿井搜索机器人Sim-bot,可以进行井下信息采集与矿井地图绘制[8];美国卡内基梅隆大学机器人研究中心开发的全自主矿井探测机器人Groundhog,可以精确绘制井下立体地图并探测井下环境[9];美国卡内基梅隆大学开发的矿井钻孔探测机器人Ferret,用于矿井钻孔探测及三维激光扫描地图生成[9];美国Remotec公司制造的V2煤矿救援机器人,具有夜视及2路语音通信能力[10];美国桑迪亚实验室开发的新一代Gemini-Scout搜救机器人,可以将食品、药物提供给生存矿工[11];美国雷神公司开发的多维蛇形移动机器人正在接受美国国家职业安全与卫生研究院(National Institute for Occupational Safety and Health,NIOSH)的评估,可与Gemini-Scout配套使用[12]。此外还有加拿大Inu Ktun公司研制的机器人Micro VGTV,可用于和井下的幸存者通话,适合在小的孔洞和空间中执行任务[13];澳大利亚联邦科工组织(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, CSIRO)开发的一种人身安全定位与监测系统——Numbat遥控无人驾驶急救车,用于爆炸后对伤员进行紧急抢救;澳大利亚西澳水务公司研制的管道机器人等。

国外对于煤矿救灾机器人的应用,目前有报道的有2例:2006年初, 美国西弗吉尼亚 Sago 煤矿矿难救援中,救援人员使用GPS测定被困矿工的方位,然后从地面上钻了3个深孔,通过深孔向井下派出了救援机器人以确定井下情况,这是救灾机器人第1次应用于矿难救援,但最终因机器人行进过程中陷入泥潭受阻而不得不放弃[14]。2010年11月,新西兰南岛西部阿塔劳的派克河煤矿瓦斯爆炸事故救援中,由新西兰国防部提供的澳大利亚管道机器人经过防火花改装,试图进入矿井内部并对其内部环境进行探测,但由于该救灾机器人并不防水,途经水中时仅行走500 m左右就发生了短路,总工作行程不到其设计行程的1/4[15]

由以上2例看来,发达国家虽然利用煤矿救灾机器人参与救援工作,但并不成功。国外研究机构对各类机器人下井试验后的综合情况进行了总结,认为煤矿救援机器人距离实际应用还有一定差距,仍有一些技术问题有待突破[16]

1.2 国内研究现状

中国救灾机器人研究起步较晚,但近10 a来,已有部分高校与研究机构开始研究煤矿救灾机器人,并且发展迅速[17]。中国矿业大学救援技术与装备研究所于2006年6月成功研制了中国第1台用于煤矿救援的CUMT-I型矿井搜救机器人[18],至今已发展到第4代,做到了集环境探测、给养运输、灭火、救运伤员于一体,并于2016年取得防爆合格证与安标证。该机器人于2016年8月初在山西同煤集团塔山煤矿等矿区完成了示范应用,并取得了较好的效果[19]。哈尔滨工业大学研制的子母式煤矿救援机器人系统采用一种新型多履带式蛇形结构,用来克服单节履带式机器人的不足[20-21]。上海交通大学研制的防爆机器人采用西门子S7-200 PLC作为控制器,抗干扰性强[22]。中国科学技术大学研制的仿土拨鼠救灾机器人,将仿生结构应用于穿越土堆等障碍,以减小救援盲区[23]。此外,北京理工大学[24]、中国科学院沈阳自动化研究所[25]、西安科技大学[26]、太原理工大学[27]、山东省科学院自动化研究所[28]、唐山开诚集团[29]等都研制了各自的煤矿救灾机器人装备。

目前中国的煤矿救灾机器人仍处于试验样机研究阶段,尚未有机器人参与矿难现场救援的报道。仅在2010年4月2日王家岭煤矿透水事故中,中国科学院沈阳自动化研究所研制的水下机器人曾被带到现场,试图参与透水现场的探测任务。由于该机器人主要用于海上救援,无法适应井下水源较脏和巷道地形复杂等条件,所以未成功应用,但也为矿井透水事故探测救援积累了宝贵经验[30]

2 煤矿救灾机器人的技术问题与发展方向

2.1 煤矿救灾机器人的主要技术问题

从以上煤矿救灾机器人应用的报道可看出,对于煤矿事故的处理,许多国家都有利用机器人参与救援的做法,但是在实地救援的过程中,却存在诸多问题。

(1) 地形适应性差。灾后井下地形复杂,机器人没有良好的运动平台,不能快速翻越障碍物,甚至遇到斜坡、陡坡易倾覆;缺乏强劲的动力,不能快速穿越巷道进入灾区现场完成探测和救援任务。

(2) 体型庞大。国外煤矿条件比较优越,矿井巷道平坦宽敞,对于机器人体积的要求无太多限制,单台机器人装载的仪器设备种类繁多。受中国煤炭开采地质条件和井下灾后环境等因素的影响,机器人体型大小将直接影响其灵活性,且体型过大不利于机器人运输及救援工作的快速展开。

(3) 有效工作距离短。限制救灾机器人工作距离的主要因素为续航时间与通信距离,二者将直接影响救灾机器人的工作能力及救援任务的整体执行效率。现阶段救灾机器人大多使用充电锂电池作为动力源,电池容量与体积有关,续航时间有限。采用有线通信时通信距离与光纤长度有直接关系,而无线通信在巷道中的传输距离十分有限。

(4) 智能性欠缺。现阶段救灾机器人大多是远程操控,智能性较低,缺少深度学习能力,无法在黑暗条件下自动进行路径规划,即不具备自动避障功能,遇到复杂地形时控制员操作困难。

(5) 可靠性低。救灾机器人下井作业时,在恶劣环境下遇水、遇火可能发生短路或机构破损而不能继续工作,或者由于机器人故障而导致二次灾害的发生。传统单机器人作业的柔性和鲁棒性低,遇到意外会导致整体救援行动失败。

2.2 煤矿救灾机器人的发展方向

当前,煤矿救灾机器人是一个研究热点,由煤矿救灾机器人研究现状及面临的问题来看,今后煤矿救灾机器人的发展方向如下:

(1) 机构仿生化。现阶段煤矿救灾机器人大多采用履带式结构,虽然具有不错的越障能力,但受限于其驱动方式与机械结构,不可能做得很小,也不可能在倾覆后自动校正。近年来蜘蛛型、蛇型、土拨鼠型、昆虫型等仿生机器人正在大力发展中,这些机器人都具有极强的地形适应能力,并且体积小、运动速度快。其机械结构与设计思想对煤矿救灾机器人的发展具有重要的指导作用。

(2) 能源高效化。目前锂电池是救灾机器人的主要动力源,但是由于其理化性质的限制,其体积与质量大,是影响机器人体积与质量的重要因素。另外,锂电池充电速度有限,不利于快速循环利用。具有体积小、容量大、充电快等特性的新型动力源(如纳米电池[31]、水溶液电池[32]等)的发展,将直接影响煤矿救灾机器人未来的设计方向。

(3) 材料轻便化。当前救灾机器人外壳多以钢为制造原料,为达到下井要求,往往十分笨重。而传统的轻质高强材料不符合下井要求,如玻璃钢不防爆、碳纤维易导电、钛合金成本高等。发展轻质高强、防爆阻燃、防静电的新型材料,是救灾机器人解决体积问题的重要研究方向。

(4) 操控智能化。在交互界面下,救援人员可以直观地获得救灾机器人的方位与环境信息;救灾机器人可以根据现场实际情况,自主分析出行动策略并提供给控制人员选择;搭载的激光雷达可实现即时定位与地图构建,对于灾后井下地形有一个直观的展示。在复杂环境中,当救援人员很难通过摄像头观察周围地形的细节时,机器人能做到自动、半自动避障,简化操作。

(5) 救援协同化。采用多机器人系统协同作业,可以发挥系统性优势,具有较强的容错能力,实现设备与功能有序分布,有利于实现机器人小型化、网络化,完成单机器人无法或难以完成的作业。另外,通过多机器人组成队列,依次投放无线中继模块,采用无线加有线的接力式通信方法,可以很好地解决通信距离问题。

(6) 设计模块化。煤矿救灾机器人作为一种机电产品,要想实现批量生产,就需要制定相应的规格参数与标准。发展机器人软硬件模块化、标准化技术,统一设备接口与规格,实现搭载设备即插即用,可以实现功能多样化和设备轻便化,也可节约后续研究经费,提高系统稳定性,有利于产品产业化[33-34]

3 结语

在面对矿难后危险重重的井下时,救灾机器人可以代替、协助救援人员下井探测与救援,保证救援人员的人身安全,所以研发煤矿救灾机器人具有极大的意义。目前,国内外对于煤矿救灾机器人的研究力度不断加大,并在一定情况下应用于矿难的救援当中。但是现阶段的煤矿救灾机器人仍处在模型样机试验阶段,还有许多诸如体型、工作距离、智能性等关键性技术问题尚待解决,与实际应用仍有一定距离,还需要通过将机器人实地下井应用和不断调研,研发出更加适用于煤矿救援的机器人产品。由于机器人是多种技术融合的综合性产物,其发展还需伴随机械、能源、材料、电子等技术的共同发展。随着相关技术的不断成熟与进步,以及救援工作的需要,实现煤矿救灾机器人智能化、产业化,机器人代替人工下井救援将成为可能。

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Research status of coal minie rescue robot and its development direction

YOU Shaoze, ZHU Hua, ZHAO Yong, CHEN Chang

(School of Mechanical and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

Abstract:Development background of coal mine rescue robot was introduced, and research status and application situation of coal mine rescue robot at home and abroad were summarized. Some technical problems about robots taking part in coal mine rescue work were analyzed and pointed out, such as poor terrain adaptability, large size, short effective working distance, defective intelligence, low stability and so on. Technical development direction of coal mine rescue robot was put forward, namely bionic mechanical structure, efficient energy, lightweight materials, intelligent machine control, collaborative rescue and modular design. It was also pointed out that the future development of coal mine rescue robot would be accompanied with common development of various technologies.

Key words:coal mining; mine disaster rescue; rescue robot

文章编号:1671-251X(2017)04-0014-05

DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2017.04.004

收稿日期:2016-12-01;

修回日期:2017-02-07;责任编辑:李明。

基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA041504)。

作者简介:由韶泽(1993-),男,山东淄博人,硕士研究生,研究方向为煤矿救灾机器人,E-mail:youshaoze@126.com。

中图分类号:TD67

文献标志码:A

网络出版:时间:2017-03-28 17:06

网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20170328.1706.004.html

由韶泽,朱华,赵勇,等.煤矿救灾机器人研究现状及发展方向[J].工矿自动化,2017,43(4):14-18.