煤礦機器人群調度指揮平臺首頁
機器人集群仿真
單體仿真
為推動工業(yè)機器人,、智能裝備在危險工序和環(huán)節(jié)替代人工，原國家煤礦安全監(jiān)察局在2019年1月發(fā)布了《煤礦機器人重點研發(fā)目錄》,，聚焦關鍵崗位、危險崗位。據(jù)不完全統(tǒng)計,，未來應用到煤礦的機器人種類不少于70種，大致分為安控類,、掘進類,、救援類、運輸類以及采煤類,，煤礦多場景機器人化已經(jīng)成為煤礦智能化發(fā)展的必然趨勢,。因此，如何對多種機器人進行必要的指揮調度,，使其能夠協(xié)同作業(yè),、協(xié)同感知、協(xié)同決策是未來亟待解決的問題,。
筆者研究了煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)技術體系,，構建了系統(tǒng)整體架構，分析了當前現(xiàn)有機器人在煤礦場景下應用的問題難點,，并重點闡述了關鍵技術和發(fā)展思路,；提出了煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)應具備的功能，以達到科學分管,、精準調度的集群管理目標,，提升煤礦機器人群的管理水平和工作效率。
機器人群協(xié)同指揮研究現(xiàn)狀
機器人指揮控制概念起源于軍事領域,，概念模型有認知過程模型,、能力層級模型,、OODA模型、HEAT模型,、ALBERT模型等[1],。隨著指揮控制系統(tǒng)的發(fā)展，其應用已深入多種專業(yè)領域,。
近年來,，以美國、德國,、法國等為代表的發(fā)達國家大力加強跨領域,、跨部門、跨平臺的機器人指揮控制系統(tǒng)架構研究,。歐盟建成的e-Risk系統(tǒng),，是基于衛(wèi)星通信，集成有線語音系統(tǒng),、無線語音系統(tǒng),、寬帶衛(wèi)星系統(tǒng)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡系統(tǒng),、視頻系統(tǒng)等多個系統(tǒng),，配合應急管理平臺，保證指揮中心,、聯(lián)動單位,、專家小組和現(xiàn)場作業(yè)人員的高效通信[2]。日本機器人調度系統(tǒng),，能夠在保障通信的同時收集各種災害情報,，并傳達行動指令，保證機器人所在場所長時間無人值守,。
目前在煤礦應用領域,，實現(xiàn)機器人群協(xié)同指揮功能還面臨諸多挑戰(zhàn)，具體包括以下3個方面：
（1）缺少完整的基礎理論研究,。機器人群與協(xié)同指揮控制系統(tǒng)結合的新機制、新理論研究還較為薄弱,，缺少將煤礦機器人群與煤礦現(xiàn)場指揮調度系統(tǒng)有機結合的理論指導,，對如何提升機器人群在任務執(zhí)行過程中的監(jiān)測監(jiān)控和自我分析決策能力研究較少。
（2）未充分形成信息集成優(yōu)勢,。機器人在執(zhí)行任務的過程中,，場景分散且獨立，每臺機器人所獲信息共享率低,，容易造成機器人任務規(guī)劃模糊,、突發(fā)煤礦事件應對遲緩等局面,。
（3）機器人群多場景多任務的協(xié)同規(guī)劃研究仍處于探索階段。當前研究主要面向的是同一種類機器人的路徑規(guī)劃和任務分配,，針對異構機器人及其群體的總體規(guī)劃,、相互協(xié)作及控制指令下達少有研究。
因此,，將較為成熟的機器人指揮系統(tǒng)與煤礦機器人特征有效結合,，打造針對煤礦多場景下的機器人群協(xié)同調度指揮與管理平臺十分必要。筆者主要對其中的關鍵問題進行研究,，重點攻克機器人群的體系化建設和整合,、協(xié)同監(jiān)控與預警、基礎數(shù)據(jù)匯集與分類管理,、輔助決策,、仿真模擬、智能決策調度,，同時將多個機器人獲取的數(shù)據(jù)信息進行整合,，完成了數(shù)據(jù)挖掘、分類及一體化決策,，完成了煤礦機器人系統(tǒng)的運維管理,，實現(xiàn)了機器人群數(shù)據(jù)通信的標準化，提高了機器人群平臺的交互性,，以及機器人群的作業(yè)效率,，并借助數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)管理人員信息獲取的立體化,。
煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)架構及關鍵技術
總體架構
圖1機器人群調度指揮系統(tǒng)總體架構
圖2煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)顯示效果
機器人群調度指揮系統(tǒng)總體架構如圖1所示,。系統(tǒng)主要分為以下3個部分：①機器人實體群，由安控類,、掘進類,、救援類、運輸類,、采煤類5大類機器人組成,，分布于煤礦各個場景，系統(tǒng)支持單一場景中同時布置多個機器人,，這些機器人可通過調度指揮系統(tǒng)協(xié)作完成指定工作,；②數(shù)據(jù)傳輸層，負責對機器人本體數(shù)據(jù)和工作環(huán)境參數(shù)進行采集,，并實現(xiàn)調度和決策信息的下發(fā),；③數(shù)據(jù)處理和展示層，負責存儲圖像,、聲音,、各種數(shù)字量,、模擬量等所有數(shù)據(jù)信息，并進行綜合分析處理,，通過數(shù)據(jù)挖掘,，最終實現(xiàn)生成決策意見、規(guī)劃機器人行走路徑,、生成多種數(shù)據(jù)報表,、機器人狀態(tài)評估等功能。煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)支持安卓移動端實時操作,，手機端可支持鴻蒙系統(tǒng),，PC端可支持鯤鵬系統(tǒng)；此外,，還支持煤礦多場景模擬仿真,，系統(tǒng)顯示效果如圖2所示。
關鍵技術及發(fā)展思路
機器人群調度指揮系統(tǒng)關鍵技術包括高保真數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸技術,，機器人狀態(tài),、環(huán)境感知等關鍵元素的在線監(jiān)測和遠程診斷技術，以及基于礦區(qū)環(huán)網(wǎng)的煤礦機器人群云端運維管理技術,、煤礦機器人及其場景的3D仿真建模技術等,。由于部分巡檢類和少量作業(yè)類煤礦機器人現(xiàn)已開始在煤礦場景內實際應用，但缺少能夠將這些機器人全部接入其中并能夠進行調度指揮的系統(tǒng),，因此上述的前3項技術是目前亟需發(fā)展突破的關鍵技術,。
圖3高保真數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸技術流程
（1）高保真數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸技術
由于煤礦井下粉塵、淋水,、潮濕等環(huán)境因素的復雜性,，以及大型設備產(chǎn)生的強磁場環(huán)境導致數(shù)據(jù)采集和傳輸過程中容易發(fā)生數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常,、數(shù)據(jù)精度不可靠的問題,。因此，機器人群的數(shù)據(jù)管理平臺需要高保真的數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸技術作為支撐,。高保真數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸技術流程如圖3所示,。
在數(shù)據(jù)實際使用過程中，采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)常存在異常,、缺失,、突變、干擾等數(shù)據(jù)粗糙情況,，從數(shù)據(jù)庫中采集到目標數(shù)據(jù)后,，必須對數(shù)據(jù)進行清洗和處理,，不但增加了傳輸負擔,，也使后期數(shù)據(jù)處理的工作量大幅增加,。主要解決方法為：對于出現(xiàn)歸零或極大值的異常數(shù)據(jù)進行多一步的替換或清除處理；對缺失的數(shù)據(jù)進行補齊處理等,，盡量降低對結果的干擾,，保證預測結果的穩(wěn)定性和準確性。煤礦機器人分布于多場景應用現(xiàn)場,，因此提出煤礦機器人群高保真數(shù)據(jù)采集技術,，將煤礦機器人得到的包括生產(chǎn)設備、傳感器等多源時序異構數(shù)據(jù),、文本數(shù)據(jù),、監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)等非結構化數(shù)據(jù)，構建一種協(xié)議解析引擎與網(wǎng)絡通信相分離機制,，實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)交換接口與信息采集,。
考慮到機器人群個體中采集的數(shù)據(jù)存在非線性/非穩(wěn)態(tài)、樣本龐大,、數(shù)據(jù)海量,、傳輸實時性差等特點，構建了機器人運行環(huán)境和狀態(tài)的復合觸發(fā)機制,，提出了機器人運行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與無損壓縮傳輸方法,，實現(xiàn)了單體狀態(tài)信號、環(huán)境感知信息以及全體交互信息的快速精準采集,�,；贏I視頻采集分析裝置、溫度紅外監(jiān)測系統(tǒng),、PLC系統(tǒng)和現(xiàn)場總線雙向通信接口等模塊組件,，構建溫度、濕度,、風速,、巷道斷面等多元多維度數(shù)據(jù)智能分析決策系統(tǒng)。針對ZigBee/Wi-Fi等多節(jié)點組網(wǎng),、光纖集成,、網(wǎng)絡等傳輸媒介，提出抗干擾編碼技術與多參量冗余信號全域網(wǎng)絡融合的傳輸方法,，實現(xiàn)了廣域分布式海量運行數(shù)據(jù)的無損傳輸,。
（2）機器人狀態(tài)、環(huán)境感知等關鍵元素在線監(jiān)測和遠程診斷技術
結合設備診斷實時性的要求,，以及人機交互友好的原則,，對機器人群監(jiān)測和管理平臺及移動APP等遠程設備訪問接口進行研究，形成了機器人狀態(tài),、環(huán)境感知等關鍵元素的在線監(jiān)測和遠程診斷技術,�,；趯顟B(tài)監(jiān)測的評估與診斷結果，構建了機器人智能決策模型,，結合提出的遠程控制策略,，實現(xiàn)了危險因素預警、遠程啟停機操作,�,；跀�(shù)據(jù)采集模塊、在線分析模塊和狀態(tài)預測模塊,，搭建了數(shù)據(jù)庫與多個采集前端一對多的通信模型,，提出了獨立于硬件采集前端的統(tǒng)一的測試數(shù)據(jù)標準，實現(xiàn)了對各類采集前端數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺管理,。針對機器人故障類型,、故障程度、故障位置,、故障部件等,，建立多維度故障標簽模型，針對不同環(huán)境參數(shù)需求建立多種類信息監(jiān)測模型,，計算出不同故障形式及環(huán)境信息對應的統(tǒng)計特征大小量級,，形成知識并存儲。
針對機器人的實際監(jiān)控情況,，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取目標數(shù)據(jù),，通過對目標數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉換等一系列操作后,，根據(jù)工作區(qū)域劃分不同的安全等級,，對影響數(shù)據(jù)變化的因素進行分類，基于目標數(shù)據(jù)利用分析算法對各指標進行關聯(lián)分析,，挖掘期望的目標結果,，得到指標之間的強關聯(lián)關系，實現(xiàn)監(jiān)測目標的遠程診斷,。機器人關鍵元素在線監(jiān)測和遠程診斷技術流程及機器人作業(yè)監(jiān)測界面如圖4,、圖5所示。
圖4機器人關鍵元素在線監(jiān)測和遠程診斷技術流程
圖5機器人作業(yè)監(jiān)測界面
圖6通過云端的運維模式
（3）基于礦區(qū)環(huán)網(wǎng)的煤礦機器人群云端運維管理技術
煤礦機器人運行環(huán)境極為復雜,，機器人本身結構也超出常見的工業(yè)機器人,，維護成本高，要求作業(yè)人員具備較強的操作能力,。為解決這一問題,，煤礦機器人集群調度指揮系統(tǒng)提出了4G/5G邊緣計算智能網(wǎng)關，建立井下煤礦機器人智能遠程運維管理系統(tǒng)。整個系統(tǒng)部署在云端,，可實現(xiàn)設備的遠程狀態(tài)監(jiān)控,、實時報警通知和故障診斷分析、遠程故障定位和程序升級,、設備資產(chǎn)管理、設備預防性維護以及大數(shù)據(jù)挖掘等功能,，云端運維模式如圖6所示,。結合煤礦環(huán)網(wǎng)的網(wǎng)絡特征，提出了具有誤差控制能力的最短路徑求解優(yōu)化算法,，對煤礦機器人進行資源快速搜索和路徑規(guī)劃,；提出了應用非線性插值法計算誤差控制參數(shù)的方法；提出了應用逆算法對最近的煤礦機器人資源進行搜索[3],。運維平臺技術路線如圖7所示,。
圖7運維平臺技術路線
機器人群通過礦區(qū)環(huán)網(wǎng)將各自的傳感器數(shù)據(jù)、位置信息,、任務信息等大量,、多頻次的狀態(tài)數(shù)據(jù)實時傳送云平臺，可實現(xiàn)故障實時報警,、在線遠程監(jiān)測,、數(shù)據(jù)分析對比及分析挖掘，并可實現(xiàn)機器人群運維系統(tǒng)的在線遠程診斷,。單體機器人調度監(jiān)控信息及機器人本體信息如圖8,、圖9所示。
圖8單體機器人調度監(jiān)控信息
圖9機器人本體信息
煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)主要功能
煤礦機器人群是基礎,，數(shù)據(jù)信息是支撐,，集群運維管理是目標。為實現(xiàn)真正面向煤礦場景的煤礦機器人群指揮協(xié)同,，機器人群調度指揮系統(tǒng)功能應至少包括機器人群指揮調度引擎（圖10）,、煤礦多場景模擬仿真、機器人狀態(tài)診斷評估,、集群統(tǒng)一運維,、基礎數(shù)據(jù)管理、任務使命下達,、機器人定位融合等,。其中，機器人指揮調度功能,、煤礦多場景模擬仿真功能和機器人狀態(tài)診斷評估功能是本系統(tǒng)緊密結合煤礦特殊場景及煤礦機器人特種裝備,，創(chuàng)新提出貼合現(xiàn)狀并能真正解決用戶痛點的創(chuàng)造性功能。
圖10機器人群指揮調度引擎
圖11機器人手動控制界面
機器人指揮調度功能
通過智能化信息數(shù)字系統(tǒng)替代傳統(tǒng)模擬系統(tǒng)，實現(xiàn)機器人群指揮系統(tǒng)的數(shù)字化,、網(wǎng)絡化及智能化,。利用計算機智能硬件和網(wǎng)絡成熟技術以及必要的音頻、視頻和信息技術,，將其相互融合,，構建出具備有效調度、快速響應,、智能分析決策,、智能任務規(guī)劃以及任務執(zhí)行效率評估等功能的智能調度指揮系統(tǒng)，可提高人員決策的效率,、縮短決策時間,，使復雜任務的指揮更為智能。
（1）單體機器人自主調度
單體機器人的主要任務是在煤礦固定場景下進行巡檢或作業(yè),，其操作方式包括自動和手動模式（圖11）,，以保障所在區(qū)域內安全穩(wěn)定。在中小型煤礦中,，機器人工作區(qū)域范圍和功能需求數(shù)量有限,，因此對單體煤礦機器人調度的硬性需求不明顯。然而在大型煤礦中,，煤礦固定場所中擁有數(shù)量龐大且種類繁多的待檢設備和目標以及多樣的作業(yè)需求,，復雜的局部和整體路況狀態(tài)，導致單純的自主運行不能完全適應環(huán)境的發(fā)展和變化,。因此,，提出單體機器人自主調度功能，從而解決初始設置不全面導致的功能固化問題,。機器人單體調度平臺效果如圖12所示,。
圖12機器人單體調度平臺界面
圖13同類機器人覆蓋作業(yè)調度流程
（2）同類機器人覆蓋作業(yè)調度
同類機器人覆蓋作業(yè)調度主要是為了解決區(qū)域范圍內的突發(fā)問題，同時也能完成區(qū)域內正常的巡檢作業(yè)任務,。該功能依托于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層,，采用網(wǎng)格化管理,，將同類機器人應用場景劃分為若干區(qū)域,，按區(qū)域分配機器人來保障每一場景下的正常巡檢。網(wǎng)格化管理應以調度時間為準,，調度時間是衡量機器人響應快慢的主要指標,，在有限的機器人資源配置下，進行合理部署才能保障區(qū)域內機器人響應時間最短,。在日常調度指揮中,，單體機器人自主調度和同類機器人覆蓋作業(yè)調度雖然是2種不同類型的資源部署方法,，但兩者在實際應用中往往相互結合使用。首先對關鍵緊急場景進行任務下達,，在此基礎上再進行區(qū)域移動巡檢作業(yè)的部署,。同類機器人覆蓋作業(yè)調度流程如圖13所示。
（3）異構機器人協(xié)同作業(yè)
調度在煤礦日常生產(chǎn)中,，較易發(fā)生突發(fā)性事故,，單體調度和同類機器人調度不能完全滿足多場景下的事故處理需要，因此需要實現(xiàn)異構機器人系統(tǒng)作業(yè)調度功能,。通過掌握不同類型機器人的資源狀況,，提高機器人執(zhí)行效率，實現(xiàn)異構機器人任務使命下達是更為合理高效的機器人調派模式,。比如，根據(jù)煤礦機器人所在位置情況,，結合實際環(huán)境路況信息,，搜索事故地點距離最近的有效機器人資源，規(guī)劃最快的救援路徑,。
煤礦機器人在未來煤礦生產(chǎn)中的發(fā)展趨勢是協(xié)同作業(yè),，單體機器人通常只具備一種功能，多種類型的煤礦機器人協(xié)同作業(yè),，拓展了機器人集群的適用范圍,，使得執(zhí)行任務具有多樣化，且很大程度上提高了任務的可靠性,。異構機器人覆蓋作業(yè)調度效果如圖14所示,。
圖14異構機器人覆蓋作業(yè)調度
圖15機器人健康評估
煤礦多場景模擬仿真功能
通過研發(fā)機器人3D集成開發(fā)環(huán)境，使其包含單體計算模塊（逆運動學,、物理/動力學,、碰撞檢測、最小距離計算,、路徑規(guī)劃等）以及分布式控制架構（無限數(shù)量的控制腳本,，線程或非線程）[3]，同時具備若干擴展機制（插件和客戶端應用程序等）,。為了保證多種不同類別機器人能夠在同一場景下協(xié)同工作,，研發(fā)了面向于機器人群復合作業(yè)的交互仿真平臺。煤礦多場景模擬仿真功能可實時調用每個機器人的運動信息,、結構參數(shù)信息以及規(guī)劃軌跡信息,，并對整個作業(yè)流程進行合理規(guī)劃，實現(xiàn)機器人群的整體仿真,。煤礦機器人相關理論算法,、結構參數(shù)以及運動性能均可在仿真平臺驗證與優(yōu)化，為機器人群在煤礦場景下的實際應用提供了重要的技術支撐,。
機器人狀態(tài)診斷評估功能
綜合多個評估體系，煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)將導航能力評估,、運行性能評估,、續(xù)航能力評估、集群作業(yè)能力評估作為機器人群的評估標準,。導航能力評估涵蓋磁導航、視覺導航,、激光導航等多種導航方式,，可視指標包括定位精確,、規(guī)劃路徑靈活度,、覆蓋范圍大小等參數(shù)；運行性能評估包括接地比壓,、驅動能力,、地面阻力、轉向能力,、越障能力、平順性,、穩(wěn)定性等,，可涵蓋輪式、履帶式,、輪-腿-履帶復合式,、四周履帶式,、連續(xù)履帶式等不同驅動方式的機器人,；續(xù)航能力評估包括對放電電壓、電流,、SOC等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測,，以及對定時系統(tǒng)電量信息進行分析；集群作業(yè)能力評估包括機器人集群任務條件概率計算,、任務可靠性預測等,。機器人健康評估效果如圖15所示。
結語
論述了機器人群調度指揮系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,，指出了在煤礦領域內機器人群協(xié)同指揮應用存在的問題,；構建的基于煤礦機器人集群,，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息采集-挖掘-分析-決策一體化、統(tǒng)一協(xié)同指揮調度智能化,、機器人及場景融合仿真平臺化的集群調度指揮系統(tǒng)架構,；提出了推進煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)建設的覆蓋化、網(wǎng)絡化,、智能化等關鍵技術及其發(fā)展思路,；指出了煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)應具備的功能。
研究成果充實了我國煤礦機器人領域的集群調度指揮相關理論基礎和技術方法,，煤礦機器人群調度指揮系統(tǒng)可為煤礦機器人群資源合理部署和應急機器人動態(tài)調度提供技術手段,，為煤礦信息化系統(tǒng)建設奠定技術基礎，對建立科學高效的機器人運維管理機制具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義,。
