救援机器人已经成为灾难救援的重要设备,但大多数救援机器人仍依赖操作人员遥控。本课题研究团队提出了由运载机器人和探测机器人构建的煤矿救援机器人系统,旨在实现救援机器人系统的自主导航与智能控制。本文针对煤矿探测机器人在煤矿井下事故现场未知环境中的姿态控制与局部路径规划进行了深入研究。首先分析了事故后的煤矿井下环境,结合煤矿探测机器人任务需求,提出了煤矿探测机器人三层分布式模块化控制结构。导航控制体系的核心决策规划系统采用分布式递阶结构,各个功能分布式模块按照机器人的行为决策过程递阶分布,各模块间按照反应式的行为准则相互协调配合,完成探测机器人的决策与控制过程。该系统具有较好的自主性、实时性与开放性,能够满足机器人在复杂环境下自主控制的需求。提出将煤矿探测机器人的并联肢体履带式运动机构通过运动学等效变形,消除非完整约束条件,进而分析等效并联机器人位姿运动学的方法。采用这种方法将探测机器人运动机构等效成4—PPSR并联机器人,并利用旋量理论对等效并联机器人动平台的姿态进行运动学建模。分析了在运动学模型基础上的机器人静态稳定性,得出了基于几何分析的投影稳定锥静态稳定性判定原理;通过对倾覆过程的重力势能变化分析,得到了机器人动态稳定性和运行速度关系,对这两种稳定性的分析为煤矿探测机器人运行姿态稳定性控制提供了重要依据。针对煤矿探测机器人的驱动行为、姿态控制行为、越障行为和路径规划行为等四种基本行为的协调问题,提出了基于专家逻辑系统的反应式煤矿探测机器人行为协调器。分析了煤矿探测机器人在井下行驶时针对不同路面环境的驱动、姿态控制及越障的行为模式,重点对运行过程中的机器人姿态控制进行了研究,提出了基于模糊控制算法的煤矿探测机器人反应式姿态控制方法,并验证了该方法对复杂地面环境有良好的适应性。针对未知环境中煤矿探测机器人局部路径规划问题,提出了方向寻优人工势场滚动窗口局部路径规划算法。这种方法摒弃了传统人工势场法将全局环境仅归结为单一势场力的处理思想,针对煤矿探测机器人对障碍物检测的特点,提出在机器人全部可行驶方向中搜索合力最大的最优行驶方向的改进人工势场方法,并结合滚动窗口思想,提出了机器人反应式路径规划算法。针对反应式路径规划方法存在的规划陷阱问题,提出了煤矿探测机器人的慎思式局部路径规划算法。慎思规划过程需要对机器人游历场景建立局部环境地图,为此本文提出了探测机器人游历场景栅格拓扑地图的建立方法,并利用提出的主动生长元栅格拓扑地图Voronoi图分析算法对该地图进行可行路径分析,可生成Voronoi节点和边构成的无碰路径网络,利用Floyd最短路搜索方法找到逃逸目标节点和全局目标节点之间的最短路径。融合两种路径规划算法,提出了煤矿探测机器人的反应——慎思式的混合局部路径规划算法。实验表明该算法不仅有效解决机器人路径规划过程中的规划陷阱问题,而且对煤矿井下未知复杂环境具有良好的适应性。以课题组研发的煤矿探测机器人本体和控制系统为平台,以本文提出的姿态控制算法和局部路径规划算法为基础,借助于VC++,开发了机器人软件系统,分别在实验室和模拟实验巷道进行了行驶实验,结果证明本文提出的煤矿探测机器人路径规划算法和开发的控制系统能够保证机器人在未知环境中进行环境理解和路径规划,并在非结构化路面条件下保持良好的行驶姿态。