【摘要】本文對一款可用于煤礦井下危險區(qū)域探測的搜救機器人進行研究。中國是一個礦難事故多發(fā)的國家，中國礦井地質(zhì)差、高瓦斯的特點，給煤礦生產(chǎn)帶來很多隱患。每年都有礦難事故的報道，帶來很大的負面社會影響。當事故發(fā)生時，井下環(huán)境如瓦斯?jié)舛取O濃度、煙霧大小和井下能見度有關(guān)情況不明，更不知是否有爆炸或其他危險時，救護人員貿(mào)然進入事故現(xiàn)場是非常危險的，甚至會造成搜救人員的傷亡事故。在這種產(chǎn)生濃煙、有毒氣體和高溫的事故現(xiàn)場，機器人是一種理想的探測和救援裝置。

　　關(guān)鍵詞：煤礦 搜救機器人 系統(tǒng) 運動控制

　　1 課題研究背景

　　災難應急搜索和救援機器人（Search And Rescue Robot）是自然災害、事故等突發(fā)事件發(fā)生時，代替搜救人員進入現(xiàn)場執(zhí)行搜救探測任務的移動機器人。該類機器人可以遠程操控或采用自主的方式深入到復雜、危險、不確定的災害現(xiàn)場，探測未知環(huán)境信息，搜索和營救被困者。搜救機器人是機器人技術(shù)朝實用化發(fā)展的一個重要分支和新的研究領(lǐng)域，具有重要的社會價值。

　　搜救機器人可以應用于許多救援場合，比如地震、泥石流、臺風、洪水、礦難、消防、危險物排除、野外勘察等。當災難或事故發(fā)生后，現(xiàn)場環(huán)境復雜惡劣，充滿未知和不確定性的因素，嚴重威脅搜救人員的生命安全，給搜救工作的部署和實施帶來嚴峻考驗。而災難發(fā)生后的48小時是實施營救的關(guān)鍵時間，否則超過48小時被困者生還的可能性就變得很小。因此搜救機器人的研究具有重要的實用價值和社會意義，近年來受到了美國、日本、澳大利亞、中國等國家的高度重視。

　　本課題的研究目標，是研發(fā)一種以主從式遙操作為主并具備一定自主能力的穩(wěn)定、可靠的煤礦井下移動探測機器人平臺，該平臺的主要任務定位為煤礦井下危險區(qū)域的環(huán)境探測，包括環(huán)境溫度、氣體組成與含量（CO，CH4，O2，H2S等）探測，以及現(xiàn)場視頻及音頻的采集與實時上傳；對于這些危險區(qū)域我們定位于有限目標環(huán)境的有限參數(shù)探測，因為煤礦事故種類繁多，情況復雜，我們不可能指望通過一兩種復雜的機構(gòu)適應所有的井下環(huán)境，特別是對于像冒頂、塌方等極度復雜的環(huán)境或者透水等特殊環(huán)境的探測，必須采用專用的機構(gòu)與技術(shù)來解決；因此，本平臺主要針對如瓦斯突出、局部火災、爆炸或坍塌，而具有可進入條件的災害環(huán)境進行探測。另外，作為一款搜救機器人平臺本系統(tǒng)預留了可以加載如機械臂等末端執(zhí)行機構(gòu)的接口，從而為完成更加復雜和更有效的救援工作提供必要的技術(shù)支撐，也可以為該平臺在其他搜索與救援領(lǐng)域(如地震、泥石流、火災等其他災難現(xiàn)場)的應用提供重要的技術(shù)儲備。

　　2 搜救機器人研究進展

　　應急災難搜索和救援機器人的研究起步于20世紀80年代，經(jīng)過1995年的美國俄克拉荷馬州爆炸案以及日本神戶大地震，搜救機器人才逐漸被作為機器人學的人道主義應用研究被重視起來。

　　隨后的十幾年時間里搜救機器人的技術(shù)不斷發(fā)展，但仍多數(shù)停留在實驗室階段，參加實際救援行動并發(fā)揮重要作用的實例很少。搜救機器人第一次大規(guī)模參與到現(xiàn)場救援的應用案例發(fā)生在美國911事件后，當時有Talon、Solem、PACKBOT、VGTV、MicroTracs、SPAWARUrbot等六種軍方和研究所的機器人參與了救援工作，如圖1所示。在這次救援任務中，機器人系統(tǒng)的主要任務包括:在廢墟中搜索可能有幸存者的空間，并監(jiān)控現(xiàn)場的結(jié)構(gòu)變化，防止發(fā)生倒塌危及現(xiàn)場救援人員。搜救工作主要分為兩個階段，在第一階段的的工作中,機器人并不是過度深入廢墟現(xiàn)場,而是在人不便于接近的地方起到輔助作用。第二階段的工作重點是清理現(xiàn)場建筑殘骸,并為分析世貿(mào)中心塔樓倒塌的原因提供依據(jù)。在這一階段中，隨著操作人員熟練程度的增加以及現(xiàn)場積累的經(jīng)驗，機器人系統(tǒng)的優(yōu)越性逐漸表現(xiàn)出來。機器人通過深入現(xiàn)場近距離偵察、攝像,從而確定殘存墻體的穩(wěn)定性和發(fā)生倒塌的可能性；同時，機器人通過自身攜帶的不同類型探測器,測量一氧化碳、硫化氫、揮發(fā)性有機物的濃度和現(xiàn)場溫度,形成現(xiàn)場環(huán)境危險情況的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過十幾名不同專業(yè)、不同領(lǐng)域的專家進行現(xiàn)場分析，并研究、指導現(xiàn)場的救援工作,大大加快了工作進度,并保證了人員的安全,體現(xiàn)了明顯的優(yōu)勢。同時，在此次救援過程中也發(fā)現(xiàn)了機器人系統(tǒng)的一些問題，如防水能力、耐熱能力、防震及其他抗惡劣環(huán)境能力的不足，以及機器人自身狀態(tài)感知及環(huán)境描述方法的不足?？傊?，這次救援任務是人類歷史上由救援機器人參與的規(guī)模最大、也是較為成功的一次救援，在這次救援過程中，工程技術(shù)人員和現(xiàn)場專家積累了大量的機器人系統(tǒng)進行災難救援工作的寶貴經(jīng)驗，對今后搜救機器人的研究來說是一筆巨大的財富。

　　此后美國、日本、澳大利亞等國的搜救機器人開始逐漸參與實際災害救援行動，通過與災害應急部門的緊密合作，不斷積累實際救災經(jīng)驗，改進搜救機器人的性能，以提高機器人對搜救環(huán)境的適應能力。

　　經(jīng)過幾年的研究和改進，搜救機器人再次用于美國加州小鎮(zhèn)拉•肯奇塔泥石流和“卡特里娜”颶風災害的搜救過程。拉•肯奇塔泥石流災害造成大量的房屋坍塌和煤氣泄漏，Inuktun公司專門為救災應用設(shè)計改進的機器人VGTV-Xtreme被派往現(xiàn)場，但由于履帶脫落使搜救機器人無法繼續(xù)執(zhí)行任務。同年在美國歷史上最嚴重的自然災害“卡特里娜”颶風襲擊后的救援中，VGTV-Xtreme發(fā)揮了重大作用。另外國際上為促進搜救機器人研究的進展，也設(shè)有專門的搜救機器人大賽RoboCup Rescue。

　　我國的搜救機器人研究起步較晚，但最近幾年發(fā)展較快，引起越來越多研究機構(gòu)的關(guān)注。例如哈爾濱工業(yè)大學、上海交通大學、沈陽自動化研究所、廣東衛(wèi)富公司等都研制了各自的搜救機器人系統(tǒng)，中國礦業(yè)大學與清華大學等幾家機構(gòu)也研制了用于煤礦井下救援的移動機器人平臺。但目前國內(nèi)的搜救機器人大多仍處于原理樣機的研究上，或局限在室外危險物排除這種應用案例的應用上，尚未有機器人參與到礦難、地震、建筑物坍塌等實際災難現(xiàn)場救援的報道。在2010年4月2日王家?guī)X透水事故發(fā)生的過程中，中國科學院沈陽自動化研究所研制的水下機器人曾被帶到現(xiàn)場，試圖參與透水現(xiàn)場的探測任務，雖然最終沒有采用，但也不失為一次有益的嘗試，為透水事故探測救援積累了寶貴的經(jīng)驗。

　　3 煤礦井下搜救機器人關(guān)鍵技術(shù)

　　在設(shè)計救災機器人時,應從系統(tǒng)總體要求出發(fā),考慮救災機器人的環(huán)境適應性,協(xié)調(diào)各分系統(tǒng)的技術(shù)關(guān)聯(lián),開展頂層設(shè)計,研究綜合集成關(guān)鍵技術(shù).在設(shè)計救災機器人過程中應充分注重關(guān)鍵技術(shù)。

　　3.1運動機構(gòu)

　　運動機構(gòu)作為移動機器人的移動載體，直接影響到機器人的通過性和地形適應能力。煤礦搜救機器人的運動平臺應盡可能適應多種復雜的井下地形條件，如廢墟、泥地、沙地、臺階、陡坡、壕溝等，即具有較強的地形適應能力；除此之外，還要具有一定的運動速度和良好的運動學穩(wěn)定性，盡可能減少傾覆或翻滾的可能[]。目前的搜救機器人運動機構(gòu)種類較多，如輪式、履帶式、蛇形移動機構(gòu)等，不同的運動平臺決定了各自的運動能力。輪式機器人速度快、效率高，但越障能力較差，復雜地形適應能力有限；履帶式越障能力強，但存在速度慢、運動效率較低的缺點；蛇形機器人可以鉆進狹小的空間，利用頭部安裝的攝像頭傳回圖像信息，但也存在速度慢、機構(gòu)復雜等缺點；足式機器人，如四足、六足等具有適應地形能力強的特點,能越過大的壕溝和臺階,但目前大部分足式機構(gòu)存在速度慢、效率較低的特點;輪腿復合式機器人具有履帶機器人的地形適應能力和輪式機器人的運動速度，但也存在結(jié)構(gòu)相對復雜體積較為龐大等缺點;此外受到自然界生物的啟發(fā)，各種特殊的仿生機構(gòu)機器人也展現(xiàn)了美好的前景[]。綜合考慮煤礦井下的地形環(huán)境和事故發(fā)生后可能存在的實際情況，采用具有較強地形適應能力的帶輔助臂的復合履帶方式是一種相對理想的運動機構(gòu)，該方式在具有較強地形適應能力的同時，可以保持較小的體積，能夠穿過相對狹窄的空間。

　　除了上述需要考慮的因素之外，運動平臺的設(shè)計必須可靠，以應對復雜的環(huán)境。比如煤礦搜救機器人設(shè)計時必須重點考慮防爆、防水、耐高溫等。履帶機器人也容易發(fā)生履帶出軌脫落，導致機器人寸步難行。除了靈活的運動能力和可靠性設(shè)計外，搜救機器人還應考慮便攜性。為了應對突發(fā)的礦難事故，提高搜救效率，搜救機器人應該具有較強的機動能力，必須在第一時間投放現(xiàn)場。搜索完一個目標地點，能盡快轉(zhuǎn)移到下一搜救地點。體積過于龐大，除了具有更高的能耗和大大減小了平臺通過能力之外，其運輸過程也會給救援工作帶來困難。

　　3.2感知系統(tǒng)

　　搜救機器人的主要功能包括搜索探測與救援，但目前世界各國搜救機器人的研究還大多集中于環(huán)境探測和幸存者搜尋的功能上。由于環(huán)境極度復雜，受困人員本身面臨的困難復雜多樣，對人員的救援工作目前還是一件非常困難的事情，因此，環(huán)境探測與人員搜索任務是目前搜救機器人的主要功能，其搜索與探測能力主要取決于其自身攜帶的傳感器的類型與應用情況。作為搜救機器人的感知系統(tǒng)，傳感器必須具備信息采集、信息存儲與分析以及信息傳輸?shù)裙δ?同時要求其具有較小尺寸、足夠的分辨率和響應時間，以及很好的穩(wěn)定性和可靠性等特點。

　　對環(huán)境的探測主要目的首先是讓搜救人員實時準確的了解事故后井下的綜合環(huán)境情況，評估井下環(huán)境對幸存人員及搜救人員生命及健康的影響，考慮指派救護隊員下井完成救援任務的可行性，以及為制定科學高效的救援方案提供必要的、可靠的井下環(huán)境參數(shù)信息。這就需要對井下的溫度、氣體組成情況如氧含量、有毒氣體含量、可燃氣體含量，以及井下的地形及地質(zhì)結(jié)構(gòu)的情況進行探測。其次，在進行環(huán)境探測的同時，當機器人深入事故現(xiàn)場后，應該具有對幸存人員進行搜索定位及人員情況的初步探測能力。最后，為保證機器人能夠安全、有效的完成探測任務，機器人應該具有其自身情況及所處環(huán)境的感知能力，如機器人本體的姿態(tài)、溫度、電池電量等本體參數(shù)，以及環(huán)境中的障礙物、火區(qū)、水區(qū)等危險環(huán)境和機器人所處的位置等信息。

　　目前對于部分環(huán)境探測與感知的傳感器是比較成熟的，如溫度感知、氧含量傳感器、可燃氣體探測器、有毒氣體探測器等，這些傳感器體積小巧、探測精度高、集成度好，基本能夠滿足井下環(huán)境探測的需求；對于井下地形與地質(zhì)結(jié)構(gòu)的探測主要依靠視覺系統(tǒng)或與視覺系統(tǒng)相配合使用的距離、位置等傳感器如聲納探測器、激光測距儀等；對人員的搜索定位有生命探測儀、熱成像儀等設(shè)備；機器人自身狀態(tài)的感知主要依靠里程計、慣性系統(tǒng)以及姿態(tài)傳感器等感知單元，完成機器人位置及姿態(tài)的感知以及為導航及運動控制提供必要的數(shù)據(jù)。

　　此外，井下環(huán)境特別是事故后的井下環(huán)境情況復雜，極有可能出現(xiàn)濃煙、灰塵等惡劣情況，在這種環(huán)境下很多傳感器特別是視覺系統(tǒng)會受到嚴重的影響。而遠紅外探測器具有很好的穿透煙霧進行探測的能力，并且可以同時獲得被測物體表面的輻射溫度，因此采用遠紅外成像儀進行復雜環(huán)境的探測既可以作為可見光視覺系統(tǒng)的補充，又可以通過對一些特殊物體表面輻射溫度的測量實現(xiàn)目標的識別，如人體、著火點、水域等。其他的特殊情況也可能導致不同的傳感器失效，因此采用多種傳感器進行探測并對多種信息進行融合處理是有效的解決方案。多傳感器的信息融合是把不同位置的多個同類型或不同類型的傳感器提供的局部環(huán)境的不完整信息加以綜合，消除信息之間的冗余和矛盾，以形成對環(huán)境相對完整和一致的描述，提高智能決策的速度和準確性。多傳感器融合的常用方法有：加權(quán)平均法、貝葉斯估計、卡爾曼濾波、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理法以及帶置信因子的產(chǎn)生式規(guī)則。

　　3.3可視化人機交互與遙操作

　　為了使井下機器人更加靈活的工作，需要使操作者具有一個簡單方便而功能齊全的操作平臺，這個平臺除了用于對機器人的操作外，還能夠?qū)Σ杉母鞣N信息以及機器人本體的姿態(tài)和位置信息進行直觀的顯示，通過各種不同的方式保證機器人的可靠運行。

　　3.4機器人防爆及控制系統(tǒng)抗惡劣環(huán)境技術(shù)

　　由于機器人工作在井下，而且更多地是在含有瓦斯等易燃、易爆氣體的區(qū)域進行檢測工作，因此防爆設(shè)計必不可少且尤為重要?？刂葡到y(tǒng)不僅要進行本安設(shè)計，還要進行熱設(shè)計，防水、防酸霧、防灰塵等三防設(shè)計，抗震動和抗沖擊設(shè)計及抗干擾設(shè)計等抗惡劣環(huán)境設(shè)計。

　　現(xiàn)場的塵土、煙霧和散落的廢墟都會增加救災機器人執(zhí)行任務的難度.同時,現(xiàn)場的高溫也不利于機器人的使用,甚至可能出現(xiàn)履帶或輪胎被高溫熔化并發(fā)生燃燒等現(xiàn)象.因此,在設(shè)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(xiàn)場環(huán)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(chǎn)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(shù)

　　救災機器人在執(zhí)行任務過程中,應當避免危險的環(huán)境和防止產(chǎn)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(guī)劃能力.救災機器人的導航方式可分為:基于環(huán)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(huán)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(guī)劃是根據(jù)機器人所感知到的工作環(huán)境信息,按照某一性能指標搜索一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)的最優(yōu)或近似最優(yōu)的無碰撞路徑,并且實現(xiàn)所需清掃區(qū)域的合理完全路徑覆蓋,可分為兩種類型:環(huán)境信息完全掌握的全局路徑規(guī)劃和環(huán)境信息完全未知或部分未知的局部路徑規(guī)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(wèi)星定位系統(tǒng)與電子地圖結(jié)合的方式,隨時提供救災機器人的方位,實現(xiàn)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(tài)環(huán)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(jié)構(gòu)化井下環(huán)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(guī)劃的路徑和發(fā)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(xiàn)得尤為突出，稍有不慎就有可能使機器人發(fā)生傾覆或者碰撞。因此，對機器人的姿態(tài)信息進行采集，結(jié)合位置、航向等運動參數(shù)，通過本地自主實時監(jiān)控和遠程監(jiān)控相結(jié)合的方式對運動軌跡和姿態(tài)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(nèi)，當操作員發(fā)出可能產(chǎn)生危險的指令時能夠及時制止并發(fā)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(huán)境的復雜性及危險性，特別是對通信系統(tǒng)的嚴酷環(huán)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(shù)水平，也是該領(lǐng)域發(fā)展的重要方向。煤礦井下是一個結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化并存的環(huán)境，而在事故發(fā)生后，則多數(shù)是非平整非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，因此，本論文針對復雜的煤礦井下環(huán)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(shù)作為主要研究內(nèi)容。

　　3.6非平整路面移動機器人導航技術(shù)

　　3.6.1適應非平整路面的移動機器人平臺

　　非結(jié)構(gòu)化非平整路面環(huán)境中工作的機器人，一般是用于星際探測、野外偵察、農(nóng)業(yè)耕作、礦區(qū)作業(yè)等領(lǐng)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(shù)研究現(xiàn)狀

　　近年來，對于非平整路面移動機器人定位及導航技術(shù)得到了越來越廣泛的關(guān)注，并已經(jīng)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(nóng)業(yè)等領(lǐng)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(tài)感知的傳感器主要包括里程計、慣性導航單元、GPS系統(tǒng)、超聲波或聲納傳感器、激光測距傳感器、計算機視覺系統(tǒng)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(tài)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(tài)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(tǒng)，成為移動機器人導航的重要手段；GPS系統(tǒng)作為一種絕對式位置傳感器，有著使用方便、精度較高，數(shù)據(jù)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(huán)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(shù)據(jù)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(jié)論實現(xiàn)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(nèi)）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(tǒng)；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(shù)據(jù)），被越來越多的應用到移動機器人環(huán)境感知及環(huán)境建模的場合當中。視覺系統(tǒng)是最常用的環(huán)境感知系統(tǒng)，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(huán)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(xiàn)障礙物探測、航位及航姿推算直到路面環(huán)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(huán)境參數(shù)的感知上，在這里不再詳述。

　　環(huán)境重建技術(shù)是信息技術(shù)中，特別是計算機視覺技術(shù)中的一個重要研究方向，對于機器人系統(tǒng)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(xiàn)等。其主要手段歷經(jīng)了從計算機視覺，到計算機視覺與激光雷達的結(jié)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。

　　20世紀70年代中期，Marr，Barrow和Tenenbaum等一些研究者提出了視覺計算理論，其核心是從圖像恢復場景的三維結(jié)構(gòu)。S．Z．Barnard與M．A．Fischler系統(tǒng)的介紹了上世紀70年代中期到1981年三維視覺的研究成果，主要包括立體重建的基本方法、算法評價準則以及對當時有影響力的算法評述。70年代后期至80年代，工作于斯坦福大學的Gennery及Moravec首先將立體視覺三維重建技術(shù)應用于移動機器人導航，在一臺叫做StanfordCart的平臺上，他們實現(xiàn)了其基于立體視覺的自主定位及周圍環(huán)境的三維探測。然而，鑒于其計算速度的限制及硬件平臺的缺點，該系統(tǒng)并不能可靠的長時間工作。

　　在上世紀80年代，CMU及NASAJPL的研究人員走在了該領(lǐng)域的前沿。在80年代后期，CMU的研究人員成功的在其移動機器人平臺CMU Rover上解決了立體視覺的計算速度及工程可靠性問題(Moravec，1983)。其主要改進在于硬件平臺的升級以及感知算法的改進與完善，而最值得關(guān)注的工作是該團隊的Matthies及Shafer在1987年首次提出了基于立體視覺的視覺里程計算法（Visual Odometry Algorithms），該算法第一次通過視覺方式對機器人的運動軌跡及姿態(tài)進行了較為精確的計算。從而開啟了通過視覺進行運動估計的算法在地球上的野外環(huán)境(Nister,2006;Agrawal,2007)以及NASA的火星探測計劃(MER)中在外星球探測機器人上的應用(Cheng,2006)。

　　在接下來的研究中，CMU仍然走在世界的前列。他們開發(fā)出的Navlab移動機器人平臺，采用了主動視覺的方式，將單目攝像機及一臺激光雷達相結(jié)合，作為其環(huán)境探測的解決方案，從而成功的解決了當時采用被動視覺在匹配及特征提取計算方面面臨巨大計算復雜度的尷尬局面。從這一時期開始，移動機器人才逐漸實現(xiàn)了所謂的實時自主導航，這主要得益于算法的不斷改進以及計算平臺性能的大幅度提高。自90年代中期開始的十幾年中，基于主動式探測技術(shù)（主要是激光雷達、毫米波雷達等）的環(huán)境感知與探測方法被較為廣泛的應用，特別是與視覺傳感器相融合可以快速建模的特性，使其一度成為移動機器人，特別是野外移動機器人環(huán)境建模的首選方案。

　　然而基于單目或雙目被動視覺的環(huán)境感知及建模的研究工作一刻都未停止過，在1980后期至1990年代的過程中，Matthies在JPL的研究突破了基于場景的實時立體視覺算法，并于90年代后期第一次將其應用于野外機器人的環(huán)境探測與建模當中。自此以后，立體視覺開始逐漸為大家所重視，真正成為機器人三維感知方向中一個具有競爭力的技術(shù)。

　　近五年來，視覺感知技術(shù)在移動機器人特別是野外不平整路面復雜環(huán)境下的感知與環(huán)境建模中得到了越來越多的應用。其中同樣是NASA的MER計劃的成果，DemoIII自主野外探測車采用了三對立體視覺相機，一對前視立體相機，一對后視立體相機，以及一對安裝在伺服云臺上的立體相機(Matthies，2007)，在此，立體視覺實現(xiàn)了兩個基本功能，即視覺里程計以及路徑規(guī)劃。在火星上沒有GPS等絕對定位系統(tǒng)的情況下，采用基于立體視覺的視覺里程計算法，通過相對定位的方式，實現(xiàn)了火星車足夠的定位精度（Cheng，2005）。除此之外，采用基于立體視覺的路徑規(guī)劃方法，可以快速的感知路面的不平整（Biesiadecki和Maimone，2006），以及預測路面傾斜的變化（Angelova，2007）。與此同時，另一些研究人員也實現(xiàn)了基于單目視覺或雙目視覺的機器人位姿估算以及路面的三維重建工作，如Nister在2006年分別采用單目及雙目視覺里程計算法實現(xiàn)了移動機器人在野外復雜環(huán)境中姿態(tài)及位置的估算，并達到了較高的精度，較好的可靠性和實時性。

　　結(jié)束語

　　煤礦井下危險區(qū)域探測的搜救機器人進行研究為當前煤礦開采的提供了安全保證，文中提到的關(guān)鍵技術(shù)的解決對開發(fā)研制高性能搜救機器人意義重大。