中国是一个矿难事故多发的国家,矿难发生后的现场环境具有复杂性、未知性及潜在的二次伤害等特点,在搜救过程中,救护队员时刻面临许多威胁自身安全的危险和挑战。因此,将搜救机器人应用于矿难救援具有非常重要的意义。本课题研究了一种煤矿井下探测机器人系统,可以通过人机交互控制,代替救护队员及时、快速地深入矿井灾区进行环境探测和幸存者搜寻等工作,从而为下一步营救行动的计划、决策等提供可靠的依据。本文首先研究了移动机器人的常见体系结构和控制模式,并建立了一种人机交互控制体系结构模型,它融合了层次式和基于行为的控制体系,同时将人的综合判断推理能力融入到整个探测机器人系统中,使人的智能与机器智能优势互补,从而使机器人系统的反应速度、自主性、灵活性以及并行处理信息的能力得到提高和增强。本文还对机器人远程人机交互模式进行了研究和设计,在人机交互模式下,操作员、远程指挥中心和机器人之间进行了有效地智能分工和配合,使得遥操作和机器人的自主能力有机结合,提高了机器人执行搜索和探测任务的能力和效率。然后,基于开放性和模块化的设计思想,设计了机器人人机交互控制系统分布式控制网络,这是机器人系统稳定、可靠、有效运行的关键。在分布式结构基础上,对机器人本体控制系统各功能模块节点以及机器人人机交互接口进行了详细的软硬件设计,并分析和设计了机器人的通信协议以及消息调度机制,从而为其后对机器人智能控制的研究打下基础。最后,在人机交互控制构架下,给出了一个较为详细的探测机器人越障任务实现方法。针对机器人典型越障任务进行了动作规划,并通过分析机器人质心变化规律和倾翻临界情况得出了机器人平稳越障的控制规律,进而对机器人越障行为控制策略进行了研究和设计。在课题研究的过程中,通过一系列煤矿井下巷道现场实验,对机器人控制系统的性能、环境适应能力、人机交互控制方案的可行性等进行了测试和验证。实验结果表明,采用人机交互控制,可以在保证机器人安全、稳定、可靠运行的前提下有效地完成各种越障动作,并能够对遇到的各种危险情况及时做出应急响应,大大提高了机器人复杂环境下执行任务的能力。本课题结合搜救机器人的智能发展趋势,对煤矿井下探测机器人的通用性关键技术进行了研究,课题的研究成果大大推进了探测机器人平台的实用化和产品化的发展。