科技日报记者 宋迎迎 通讯员 韩洪烁
在陕西榆林大海则煤矿，带式输送机沿着巷道绵延数公里，上万根托辊日夜承托着皮带运转。沿着输送机，一台托辊更换机器人正在自主行走，在皮带与横梁间狭窄的空间里精准完成托辊的巡检与更换作业。
这款将矿工从高危繁重岗位中解放出来的智能机器人，出自山东科技大学机械电子工程学院张强教授团队。近年来，该团队以多技术融合破解矿山特殊场景作业难题，让新质生产力在煤海深处“生根”。
一根托辊“牵出”的机器人
托辊是输送机的“关节”，在潮湿、粉尘和重载工况下极易磨损卡滞，若不及时更换，轻则造成皮带跑偏，重则酿成安全事故。过去，更换托辊是一项繁重且危险的作业：矿工需携带数十斤重的工具，沿巷道逐段巡检，发现故障后先停机，再钻入皮带与横梁的狭窄夹缝中，凭借人力完成拆卸与安装。
为改变这一局面，大海则煤矿向山东科技大学提出需求——能否研制一款机器人，替代人工完成托辊的检查与更换？张强随即带领团队赶赴榆林，跟随矿工下井，徒步走完整条输送线路，对巷道宽度、皮带离地高度、托辊支架间距等关键尺寸进行逐一测绘。
“在实验室里，机械臂抓取标准工件并不困难，可一到空间狭窄、光线昏暗的井下，难度便急剧上升。”张强说，巷道逼仄的空间与大量悬浮的煤尘使机器视觉的识别率大打折扣。更为棘手的是，托辊支架因长期承重与腐蚀普遍变形，机器人若按图纸上的标准尺寸定位夹取，常常难以对准。
为突破瓶颈，张强团队在矿区连续驻守数月，反复修正多传感器融合算法和控制参数，历经数十次井下实测迭代，终于使机器人能够在狭长巷道中沿输送机自主行走，借助多传感器融合技术精准识别故障托辊，在狭窄空间内完成托辊拆卸、抓取和安装的全流程作业。
“机器人能否在井下真正发挥作用，关键在于不依赖卫星导航也能精准定位。”张强介绍，井下无卫星信号，粉尘、黑暗、振动、冲击和设备遮挡相互叠加，机器人不仅要“能动”，更必须“看得懂、找得准、会判断”。
围绕这一目标，张强团队持续开展煤岩界面智能感知、装备状态实时监测等技术研究，构建了多源融合定位系统，让矿山机器人能“看懂”井下环境，在极端环境下实现厘米级定位。