煤矿救援机器人研究现状及发展趋势

郑学召; 赵炬; 张铎; 郭军

doi:10.13272/j.issn.1671-251x.17426

煤矿救援机器人研究现状及发展趋势

郑学召^{1, 2},
赵炬¹,
张铎^{1, 2},
郭军^{1, 2}

1.
西安科技大学安全科学与工程学院，陕西西安710054
2.
国家矿山救援西安研究中心，陕西西安710054

基金项目:

国家重点研发计划重点专项项目(2018YFC0808201)

陕西省自然科学基础研究计划项目（2018JM5009，2018JQ5080）

详细信息

中图分类号: TD77
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出版历程
- 刊出日期: 2019-09-19

Research status and development trend of coal mine rescue robot

ZHENG Xuezhao^{1, 2},
ZHAO Ju¹,
ZHANG Duo^{1, 2},
GUO Jun^{1, 2}

1.
College of Safety Science and Engineering, Xi''an University of Science and Technology,Xi''an 710054, China
2.
Xi''an Research Center of National Mine Rescue, Xi''an 710054, China

摘要

摘要: 介绍了煤矿救援机器人动力系统、防爆设计、多参数监测及通信系统等的国内外研究现状及应用情况，指出煤矿救灾机器人存在续航能力有限、行走控制距离短、防爆材料质量大、信息处理与传输可靠性差等问题。展望了煤矿救灾机器人的发展趋势：研发适用于煤矿领域的新能源电池是煤矿救援机器人动力电源的发展趋势之一；研发具有自主行走、定位与路径规划的智能化机器人是未来煤矿救援机器人发展的趋势；防爆材料轻量化、多源信息智能融合、无线加有线的通信方式也将是煤矿救援机器人智能多元化发展的方向。
- 煤矿救援机器人 /
- 动力电源 /
- 智能化行走 /
- 防爆设计 /
- 无线通信 /
- 多源信息智能融合
Abstract: The research status and application of power system, explosion-proof design, multi-parameter monitoring and communication system of coal mine rescue robots at home and abroad were introduced, and the existing problems of coal mine rescue robots, such as limited cruising ability, short walking control distance, heavy weight of explosion-proof materials, poor reliability of information processing and transmission were pointed out. The development trend of coal mine rescue robots was prospected, that is, research and development of new energy batteries suitable for coal mine is one of the development trends of power supply of coal mine rescue robot, research and development of intelligent robots with autonomous walking, positioning and path planning is the development trend of coal mine rescue robots in the future, lightweight explosion-proof materials, intelligent integration of multi-source information, wireless and wired communication mode will also be the direction of intelligent development of coal mine rescue robots.
- coal mine rescue robot /
- power supply /
- intelligent walking /
- explosion-proof design /
- wireless communication /
- intelligent integration of multi-source informatio

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施引文献(6)

期刊类型引用(6)

1.	张贝贝，罗松飞. 基于STFT改进图像增强算法的模糊指纹痕迹检验技术. 山东理工大学学报(自然科学版). 2025(04): 41-46 . 百度学术
2.	王泰基. 基于ITLBO-AFSA优化FCM算法的矿井图像增强. 工矿自动化. 2024(S1): 25-28 . 本站查看
3.	孙继平，李小伟. 基于图像内凹度的矿井外因火灾识别及抗干扰方法. 煤炭学报. 2024(07): 3253-3264 . 百度学术
4.	曹成名，李浩东，王腾飞. 声音增强技术在煤矿采空区勘探中的应用. 电声技术. 2024(08): 17-19 . 百度学术
5.	张海庆. 不同天气条件下光学图像清晰度实时增强研究. 自动化与仪器仪表. 2024(11): 39-42+47 . 百度学术
6.	丁文博，云龙. 基于RetinaNet深度网络的煤矿带式输送机异物智能识别方法. 中国煤炭. 2024(S1): 75-81 . 百度学术

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