Page 147 - 工程机械技术应用及理论研究

第六章 工业机器人在机械工程自动化中应用

大，高粉尘环境造成的摄像头积尘严重导致识别效果差，带式输送机、电控柜等
设备限制了巡检空间的大小，对机器人本体机构提出更高要求；第二，机器人自
身可靠性和智能化水平不足，比如单电芯 BMS 管理系统可靠性差导致的续航能

力弱，场景发生变化后算法模型适配有差异而不能及时调整导致的行走能力弱，
上位机界面不友好、自身维护繁琐导致的不能融入客户管理系统，关键传感单元
缺失、与场景融合视觉识别、声音识别等能力弱导致的自诊断能力差。因此，巡
检类煤矿机器人最大痛点是 AI 技术难以满足场景化应用，不能实现自分析、自

决策。需要提升机器人本体 AI 能力和关键元器件的研发能力，进一步优化和开
发适用于煤矿机器人应用特征的控制逻辑与算法，以提升机器人的自我感知和交
互能力。

2. 辅助作业类机器人痛点
辅助作业类机器人是替代煤矿人工非连续作业的根本途径，是实现全矿井智
能化必须攻克的“技术高地”，对减少井下危险作业岗位、降低人员劳动强度具
有决定性支撑作用。辅助作业机器人受限于高粉尘、低照度、GPS 拒止、非结构
化地形的环境特征，以及作业对象重载荷、连续作业时间长、标准化程度低的作

业特征，应用过程中存在大量痛点问题。呈现出的表象问题就是作业效果不理想，
不能完全自主作业，不能完全替代某一工序下全部人工，减员增效效果一般。可
将当前存在的痛点问题归纳为 4 个方面：
第一，机器人缺少严格的测试体系和测试场地，导致机器人即使在规定的工

步下其执行机构和行走机构的自身可靠性也较低，在未知的非结构环境下也不能
实现连续行走；第二，机器人与环境的交互能力弱，如抓管机器人，在设定的工
艺流程下，若管路放置位置改变，机械臂路径并不能随之变化；第三，运动及作
业能力差，机器人多为重载履带底盘，其自主行走还存在移动偏移误差大、定位
精确程度不高的问题；第四，控制精度较低，不能实现“机器人 + 场景 + 工艺 /

工序”的精细化仿人控制，如喷浆机器人的喷浆厚度一致性检测准确率低，依然
需要人工参与。因此，煤矿辅助作业类机器人的最大痛点是场景聚焦后作业工艺
流程复杂导致的“机器人 + 场景”下的技术开发难度大。目前需要提升产品应用

连续性，不断迭代机器人应用工艺的时效性，将技术攻关解耦到每个工艺流程，
实现工艺流程的自动衔接，提升整机作业效果。

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