煤礦井下搜救機器人研究
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現場的塵土、煙霧和散落的廢墟都會增加救災機器人執行任務的難度.同時,現場的高溫也不利于機器人的使用,甚至可能出現履帶或輪胎被高溫熔化并發生燃燒等現象.因此,在設計過程中應注意機器人的防塵能力和耐熱性,還要考慮它的防水、防爆、防腐蝕、防電磁干擾、抗熱輻射等功能.此外,復雜的現場環境還對機器人的控制線提出了新的要求,鋒利的金屬殘片或其它殘骸對控制線產生了威脅,所以在選擇控制線時必須考慮它的堅固性。
3.5機器人井下自主導航定位及運動控制技術
救災機器人在執行任務過程中,應當避免危險的環境和防止產生更多的危險,這就要求機器人必須具有導航能力;其次,為了向救災中心提供幸存者的位置,機器人必須能夠確定自身位置,完成任務后回到救災中心,這要求機器人具有定位和路徑規劃能力.救災機器人的導航方式可分為:基于環境信息的地圖模型匹配導航、基于各種導航信號的陸標導航、視覺導航和味覺導航等。定位能確定機器人在二維工作環境中相對于全局坐標的位置,可分為慣性定位、陸標定位和聲音定位等.路徑規劃是根據機器人所感知到的工作環境信息,按照某一性能指標搜索一條從起始狀態到目標狀態的最優或近似最優的無碰撞路徑,并且實現所需清掃區域的合理完全路徑覆蓋,可分為兩種類型:環境信息完全掌握的全局路徑規劃和環境信息完全未知或部分未知的局部路徑規劃.此外,GPS能對全球表面任何地點及近地空間提供實時高精度的三維位置、三維速度和時間信息。救災機器人可采用衛星定位系統與電子地圖結合的方式,隨時提供救災機器人的方位,實現機器人定位的可視化.
位置信息是井下探測機器人必不可少的信息之一，無論是幸存人員信息，還是巷道破壞程度信息以及局部氣態環境信息，都需要一個相對精確的具體位置信息作參考。盡管操作人員可以通過前方影像數據在一定程度上進行大體位置判斷，但這樣的定位是無精度可談的，況且在火災等現場中，由于煙霧等原因，根本無法通過視覺圖像進行定位。因此，采用多種傳感器進行融合，對機器人當前的位置進行測量和計算，是十分必要的工作。
另外，在復雜的非結構化井下環境中，僅僅通過攝像頭進行遠程控制，是難以保證操作動作的準確性和安全性的；如何能夠保證機器人按照所規劃的路徑和發出的運動學指令準確、高效、安全的運動是保證其圓滿完成探測任務的前提條件。特別是安全性問題，表現得尤為突出，稍有不慎就有可能使機器人發生傾覆或者碰撞。因此，對機器人的姿態信息進行采集，結合位置、航向等運動參數，通過本地自主實時監控和遠程監控相結合的方式對運動軌跡和姿態進行控制，通過研究機器人的運動學模型，使其可以自主的保持在安全范圍之內，當操作員發出可能產生危險的指令時能夠及時制止并發出報警信息，是一個非常必要和實用的功能。
可見雖然目前存在的大部分搜救機器人采用主從操作方式，但鑒于煤礦井下環境的復雜性及危險性，特別是對通信系統的嚴酷環境，機器人具有自主導航及運動控制的能力是十分必要的功能。提高搜救機器人的智能化和自主化技術水平，也是該領域發展的重要方向。煤礦井下是一個結構化和非結構化并存的環境，而在事故發生后，則多數是非平整非結構化的環境，因此，本論文針對復雜的煤礦井下環境，將煤礦井下探測機器人的自主導航定位及運動控制技術作為主要研究內容。
3.6非平整路面移動機器人導航技術
3.6.1適應非平整路面的移動機器人平臺
非結構化非平整路面環境中工作的機器人，一般是用于星際探測、野外偵察、農業耕作、礦區作業等領域，國外有研究人員將這類機器人定位為野外移動機器人(Off-Road Mobile Robots)，是較為合適的定義。
3.6.2非平整路面移動機器人導航技術研究現狀
近年來，對于非平整路面移動機器人定位及導航技術得到了越來越廣泛的關注，并已經形成了多種相對完善的方案，在星際探測、野外偵察、采礦及農業等領域取得了一定的研究和應用成果。
目前機器人可用于定位導航及狀態感知的傳感器主要包括里程計、慣性導航單元、GPS系統、超聲波或聲納傳感器、激光測距傳感器、計算機視覺系統等。里程計或光電編碼器是移動機器人廣泛使用的傳感器，主要用于航位推算過程中行駛里程的計算；慣性測量單元以往常用于飛行器姿態的測量及控制，近年來逐漸應用到地面車輛或移動機器人的定位及姿態測量等算法當中，特別是在與里程計、GPS相融合后組成的組合導航系統，成為移動機器人導航的重要手段；GPS系統作為一種絕對式位置傳感器，有著使用方便、精度較高，數據處理簡單等特點，特別是通過差分計算之后，其精度更可以達到米級以下甚至更高，從而可以直接引用于機器人的定位工作，其主要問題是在復雜環境中有可能由于建筑物或大型植被等的遮擋造成信號失鎖以及由于受到美國的控制幾乎無法作為軍事目的而使用。當前比較常見的做法是將里程計、IMU以及GPS信息通過一定的方式進行數據融合(通常采用擴展卡爾曼濾波、無味卡爾曼濾波等算法)，利用融合后的結論實現對機器人位姿的正確估計。聲納或超聲波傳感器主要用于對機器人周圍近距離（一般5m以內）的障礙物進行探測，而且一般是以陣列的形式安裝在機器人本體上，以提高其探測范圍。由于其探測距離短，探測速度較慢，因而多用于低速移動機器人系統；激光雷達也是目前常用的距離測量工具，主要分為二維激光雷達或三維激光雷達，由于其測量距離遠（一般達到幾十米甚至上百米），測量速度快（每秒幾十次掃描數據），被越來越多的應用到移動機器人環境感知及環境建模的場合當中。視覺系統是最常用的環境感知系統，也是人類對世界進行感知和認識的主要途徑，近年來特別是近2，3年來，基于視覺環境感知的研究成果層出不窮，其計算的復雜度不斷減小，工程化程度越來越高，通過視覺實現障礙物探測、航位及航姿推算直到路面環境建模等的研究成果也越來越多。除此之外，還有一些如毫米波雷達、紅外傳感器、力傳感器、觸覺傳感器等也應用到不同場合機器人的自身或環境參數的感知上，在這里不再詳述。
環境重建技術是信息技術中，特別是計算機視覺技術中的一個重要研究方向，對于機器人系統的研究而言，其主要用于機器人的導航、目標的跟蹤與識別以及真實場景的重現等。其主要手段歷經了從計算機視覺，到計算機視覺與激光雷達的結合，即主動視覺的概念；近年來由于計算機視覺算法及計算平臺的不斷完善，又重新回到使用計算機視覺，即僅采用被動視覺的方法上。
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