矿用机器人行业技术发展现状 - 矿用机器人主要用于固定岗位和智能巡检、开采、运输、救援等环节，目标是提高矿山安全水平和工效 [1] - 应用场景不明确是制约矿用机器人发展的主要因素，需持续扩展应用场景 [1] - 现有产品无法完全满足智能化需求，人机交互功能、智能感知、智能决策等关键技术是主要瓶颈 [1] - 核心算法和专利等基础性知识产权研发投入不足，制约产业可持续发展 [1] 矿用机器人重点技术方向 - 芯片技术将加强FPGA芯片技术、机器学习技术、神经网络和双目视觉技术、数字孪生技术等 [2] - 防爆电控机械臂将提升机动能力和故障检测能力，智能化程度不断提高 [5] - 轻量化防爆大容量电池将加强质量控制和可靠性测试，开发多样化产品 [5] - ROS系统将注重分布式设计以支持协同工作，提升软件可靠性和安全性 [5] - 仿真分析软件将结合AR/VR、5G、物联网、大数据和人工智能技术提升真实性 [5] 矿用机器人设计开发流程 - 研发流程分为需求分析、产品定义、控制柜设计等六步，完成后进行样品试产和改进 [6] - 确认样品无误后制作生产工艺和品质要求文件，交由采购和生产部门批量生产 [6] 矿用机器人关键技术分析 导航技术 - 主要导航方式包括磁导航、惯性导航、GPS导航、环境地图模型匹配导航、路标导航、视觉导航、味道导航、声音导航、神经网络导航等 [7] - 磁导航技术成熟但成本高、可变性差 [9] - 惯性导航无需外部参考但误差累积 [9] - 视觉导航信息完整但实时性差 [9] - 神经网络导航具有自适应能力但训练时间长 [9] 路径规划技术 - 路径规划分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息不完全的局部路径规划 [10] 多传感器融合技术 - 多传感器信息融合技术能完整精确反映环境特征，保证系统快速性、准确性和稳定性 [11] - 主要研究方法包括加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据理论推理、模糊逻辑、人工神经网络等 [11] - 加权平均法简单直观但难获最优权值 [13] - 卡尔曼滤波提供统计最优估计且计算速度快 [13] - 人工神经网络容错性强但适合静态离线融合 [13]