厘米級復刻井下場景！數(shù)字孿生 + 具身智能重塑煤礦作業(yè)，三大應用場景落地見效

2025年12月23日 17:55 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

摘要

煤礦井下作業(yè)面環(huán)境復雜、安全風險高、傳統(tǒng)人工作業(yè)模式困境凸顯。聚焦于數(shù)字孿生與具身智能技術在煤礦井下輔助作業(yè)的深度融合應用，通過構建智能礦井數(shù)字孿生平臺，運用高效三維重建、多模態(tài)同步定位與建圖(SLAM)等技術，實現(xiàn)煤礦井下真實場景到虛擬空間的精準映射；借助數(shù)字孿生驅動的智能體操作訓練、巡檢導航訓練體系，讓具身智能體掌握復雜工況下的作業(yè)技能與自主決策能力。

文章來源：《智能礦山》2025年第11期“礦山機器人技術創(chuàng)新與實踐特刊”

第一作者：王圣霖，博士后，主要從事具身智能、數(shù)字孿生、工業(yè)場景智能化等方面的研究工作。Email： wangshl01@pcl.ac.cn

作者單位：鵬城實驗室

引用格式：王圣霖，劉凌波，趙子瑩.數(shù)字孿生驅動的具身智能及在煤礦輔助作業(yè)場景的應用展望[J].智能礦山，2025，6(11)：106-112.

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煤礦井下作業(yè)環(huán)境復雜，安全風險高，傳統(tǒng)人工作業(yè)模式面臨招工難、成本高等挑戰(zhàn)。雖然已有煤礦機器人在井下應用，但依然不能在危重崗位完全減人，部分工序仍需要人工參與，工人面臨吸入粉塵、負重作業(yè)等風險。

數(shù)字孿生通過構建物理世界的虛擬映射，實現(xiàn)設備狀態(tài)實時監(jiān)控與故障預警；具身智能依托機器人技術，完成危險、重復任務的自主作業(yè)。兩者結合可形成虛實聯(lián)動、自主決策的智能系統(tǒng)，提升煤礦生產的安全性與效率。筆者結合最新行業(yè)實踐，探討該技術體系的應用現(xiàn)狀、關鍵技術及未來發(fā)展方向。

智能礦井數(shù)字孿生平臺構建

智能礦井數(shù)字孿生平臺整體框架（圖1）是實現(xiàn)數(shù)字孿生與具身智能融合應用的基礎，核心在于構建高精度、實時動態(tài)的虛擬鏡像，為后續(xù)具身智能設備的高效運行和礦井數(shù)字化管理提供可靠支撐。該平臺主要通過虛實映射、智能體訓練體系搭建以及數(shù)據交互協(xié)同機制的完善3大關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)。

圖1 智能礦井數(shù)字孿生平臺整體框架

在虛實映射環(huán)節(jié)，三維重建與多模態(tài)SLAM技術的協(xié)同應用，精準還原煤礦井下復雜環(huán)境，為確保平臺具備強大的智能決策與動態(tài)響應能力，需同步完善數(shù)據交互協(xié)同機制，搭建數(shù)字孿生驅動的智能體訓練體系，形成完整的技術閉環(huán)。

礦井數(shù)字孿生平臺構建了虛實映射的雙重空間體系如圖2所示，在真實礦井端，完整復刻巷道布局，包括操作機器人、無人裝載平臺、巡檢機器人和環(huán)境監(jiān)測傳感設備；在虛擬礦井端，通過三維建模、傳感器數(shù)據實時傳輸、物聯(lián)網協(xié)同等技術，構建與物理實體一一對應的高精度仿真環(huán)境，形成動態(tài)映射的數(shù)字孿生體。

圖2 礦井虛實映射的雙重空間體系

礦井數(shù)字孿生平臺基于虛實互映射和數(shù)據流共時互傳機制，利用多源異構數(shù)據融合算法，實現(xiàn)物理設備數(shù)據與虛擬模型的實時同步更新，具備設備狀態(tài)監(jiān)測、故障預測及生產流程優(yōu)化等功能，通過雙向數(shù)據交互與反饋控制，構建起物理世界與數(shù)字世界協(xié)同運行的智能決策系統(tǒng)，為礦井智能化作業(yè)提供可靠的技術支撐。

1.1 基于三維重建技術和多模態(tài)SLAM技術的虛實映射

礦井虛擬化過程通過搭載激光雷達、高清視覺相機、慣性導航模塊（IMU）的移動智能體平臺，對礦井巷道、采掘工作面等關鍵區(qū)域進行立體化數(shù)據采集。激光雷達以高密度采樣構建厘米級精度點云模型，高清相機融合點云數(shù)據捕捉礦井環(huán)境紋理細節(jié)，慣性導航系統(tǒng)實時記錄平臺運動軌跡。各傳感器數(shù)據經時間戳同步后，通過多模態(tài)SLAM算法在邊緣計算單元中完成實時地圖構建與位姿優(yōu)化，將井下復雜環(huán)境從真實場景快速遷移至虛擬空間。

基于Fast-livo2的多傳感器融合三維重建框架（圖3）是一種基于激光雷達和慣性導航模塊（IMU）的緊耦合SLAM框架，核心優(yōu)勢為通過因子圖優(yōu)化，實現(xiàn)高精度定位與建圖。在煤礦井下應用中，將激光雷達獲取的點云數(shù)據與IMU提供的姿態(tài)信息深度融合，克服井下光照不足、環(huán)境特征單一等難題。利用基于圖優(yōu)化的后端處理算法，F(xiàn)ast-livo2對前端構建的局部地圖進行全局優(yōu)化，消除累計誤差，生成全局一致的高精度地圖，為后續(xù)具身智能設備的路徑規(guī)劃和作業(yè)任務提供精準的環(huán)境模型支持。

圖3 基于Fast-livo2的多傳感器融合三維重建框架

（1）多傳感器融合框架

Fast-livo2采用誤差狀態(tài)迭代卡爾曼濾波器（ESIKF）構建緊耦合框架，融合激光雷達與慣導數(shù)據。針對兩者維度差異，運用順序更新策略：首先利用激光雷達點云更新狀態(tài)獲取位姿初值，再用視覺圖像修正光照和紋理誤差，降低算法優(yōu)化的計算復雜度，保證井下機器人建圖與導航的實時性。該方法摒棄傳統(tǒng)SLAM特征提取的處理模式，通過激光雷達直接配準原始點云和視覺模塊基于光度誤差對齊圖像，減少計算耗時，在弱紋理和低光照環(huán)境下表現(xiàn)出更優(yōu)的魯棒性。

（2）統(tǒng)一的體素地圖管理

通過體素化處理激光雷達數(shù)據，并與視覺像素特征建立映射關系，構建兼具幾何精度和紋理細節(jié)的體素地圖，實現(xiàn)多視角彩色地圖的優(yōu)化；根據視差和紋理梯度指標篩選高質量圖像塊作為對齊基準，并實時調整曝光參數(shù)，確保在復雜光照條件下的地圖構建精度。

（3）魯棒性增強設計

針對井下遮擋盲區(qū)導致關鍵區(qū)域數(shù)據缺失的問題，采用按需光線投射技術自動生成虛擬點云，補充三維信息，避免定位與建圖功能失效；利用激光雷達點云擬合平面特征，并將其作為視覺對齊的幾何約束，在仿射變換優(yōu)化過程中引入平面先驗信息，提升井下平面區(qū)域視覺定位的準確性。

通過該方法構建的高精度虛擬模型，真實還原井下環(huán)境的幾何結構特征，通過圖像與點云映射的方式，將巷道壁面的裂縫等紋理信息完整呈現(xiàn)?；诙鄠鞲衅魅诤险鎸崍鼍叭S重建如圖4所示，在辦公室場景模擬巷道，對場景進行三維重建和高精度建圖。利用多傳感器融合的三維重建技術能夠將場景虛擬化，還原現(xiàn)實場景中的紋理。

圖4 基于多傳感器融合真實場景三維重建

隨著礦井挖掘，數(shù)字孿生平臺結合煤礦井下環(huán)境的動態(tài)變化特性，系統(tǒng)支持實時更新與修正地圖。當巷道出現(xiàn)掘進延伸或者設備布局調整等情況時，智能體可快速感知環(huán)境變化，自動更新地圖數(shù)據，保證虛擬模型與物理世界的高度一致性，為具身智能設備的精準作業(yè)筑牢環(huán)境感知根基。

1.2 數(shù)字孿生驅動的智能體操作訓練

基于數(shù)字孿生模型構建的虛擬訓練環(huán)境，深度復刻了煤礦井下復雜多變的真實作業(yè)場景。運用高精度三維建模技術，將巷道結構、設備布局、地質條件等要素，以1∶1的比例進行數(shù)字化映射，為具身智能體提供逼真的訓練空間。在訓練過程中，借助強化學習算法與模仿學習算法，智能體通過不斷試錯與學習，逐步掌握復雜工況下的作業(yè)技能。

噴漿作業(yè)是1項重要的井下作業(yè)項目，具有加固井壁和提高井巷抗?jié)B性的作用。通過數(shù)字孿生技術將噴漿場景虛擬化，噴漿機器人可通過強化學習的方式在虛擬空間中不斷試錯，進行噴漿技能訓練來掌握噴漿技能。也可通過在虛擬空間中自動化生成大量多種模態(tài)數(shù)據和遙操作數(shù)據，通過多種模態(tài)數(shù)據，實現(xiàn)噴漿機器人對環(huán)境的準確感知結合遙操作數(shù)據，使噴漿機器人掌握對不同類型的噴涂區(qū)域的感知并調整噴涂方式的智能噴涂操作，噴涂機器人進行噴漿作業(yè)如圖5所示。

圖5 噴涂機器人進行噴漿作業(yè)

（1）基于數(shù)字孿生的具身智能強化學習

在實驗室環(huán)境下利用優(yōu)傲機器人模擬井下噴漿作業(yè)情形。在噴漿機器人的強化學習訓練過程中，智能體從初始的隨機動作開始，在數(shù)字孿生模擬的噴漿場景中，根據不同巷道壁面條件、噴漿厚度要求等環(huán)境狀態(tài)，嘗試不同噴漿角度、壓力和移動速度，在實驗室模擬噴涂環(huán)境下的具身智能強化學習如圖6所示。

圖6 在實驗室模擬噴涂環(huán)境下的具身智能強化學習

噴漿機器人每執(zhí)行1次動作后，系統(tǒng)依據噴涂厚度、覆蓋程度等設定的獎勵機制給予反饋，若噴漿均勻、符合厚度標準則獲得正向獎勵，反之則給予負向反饋。智能體通過不斷調整自身策略，逐步掌握在復雜工況下精準控制噴漿操作的技能，從生疏到熟練，最終實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的噴漿作業(yè)。

（2）基于多模態(tài)數(shù)據融合的具身智能模仿學習

在礦井數(shù)字孿生平臺的閉環(huán)訓練體系中，通過部署多種傳感器，實時采集工人噴涂作業(yè)時的三維空間軌跡、肢體運動姿態(tài)等多源異構數(shù)據，用于噴涂機器人的模仿學習訓練。基于多模態(tài)的專家數(shù)據采集與具身模仿學習如圖7所示。

圖7 基于多模態(tài)的專家數(shù)據采集與具身模仿學習

工人通過手持遙操數(shù)據采集設備進行數(shù)據采集，采集需要噴涂區(qū)域的數(shù)據、機器人噴涂軌跡以及工人操作機器人等多種數(shù)據，包含視覺圖像序列、空間坐標向量的多模態(tài)數(shù)據經過時空對齊、特征編碼處理后，構建為標準化的專家示范數(shù)據集。

借助模仿學習算法，噴漿機器人通過行為克隆、擴散模型等策略，精準復刻工人在復雜巷道壁面噴涂時的軌跡規(guī)劃、料漿流速控制、噴槍傾角調整等操作技巧，實現(xiàn)從感知輸入到動作輸出的端到端映射，解決傳統(tǒng)編程控制難以應對的非結構化作業(yè)場景適應性問題。智能化噴漿作業(yè)如圖8所示，機器人通過外部傳感設備識別待噴涂區(qū)域，隨后進行噴涂路徑規(guī)劃并開展噴涂作業(yè)。

圖8 智能化噴漿作業(yè)

1.3 數(shù)字孿生智能體巡檢導航訓練

（1）數(shù)據采集與生成

松林移動平臺通過模擬巷道場景利用多傳感器進行數(shù)據采集，搭載速騰激光雷達實現(xiàn)200 m距離感知，搭載融合慣導的D455相機采集礦井巷道紋理數(shù)據，搭載多傳感設備的松林移動平臺如圖9所示。

圖9 搭載多傳感設備的松林移動平臺

基于構建的數(shù)字孿生模型，自動生成大量帶有精確標注信息的虛擬訓練數(shù)據，包括不同光照條件、復雜障礙物分布、多樣化巷道結構等場景變化，此類虛擬數(shù)據與真實環(huán)境采集的數(shù)據相結合，形成豐富的訓練數(shù)據集，減少了人工數(shù)據采集和標注的工作量。

通過在虛擬環(huán)境中大量仿真訓練，導航算法學習到多種復雜場景下的最優(yōu)路徑規(guī)劃策略，并通過真實數(shù)據微調適應實際井下環(huán)境的特殊性，提高具身智能模型在真實場景中的適應性和魯棒性，為井下自主導航奠定堅實的技術基礎。

（2）導航算法訓練

移動平臺導航分為基于鳥瞰圖（BEV）感知算法訓練與導航決策算法訓練2大核心模塊。BEV算法訓練采用海量煤礦井下點云數(shù)據與視覺圖像構建訓練集，通過Transformer結構將多視角圖像轉化為BEV表征，移動機器人實時感知巷道輪廓和障礙物等環(huán)境空間信息；導航決策算法基于深度強化學習框架，融合煤礦井下作業(yè)安全規(guī)范與動態(tài)環(huán)境約束，構建多目標優(yōu)化函數(shù)（如路徑最短、避障優(yōu)先級、能耗最低），在模擬巷道環(huán)境中進行仿真訓練，實現(xiàn)復雜工況下的自主路徑規(guī)劃與動態(tài)避障決策。

（3）多智能體聯(lián)合訓練

數(shù)字孿生平臺構建的虛擬仿真環(huán)境，建立多智能體間實時數(shù)據鏈共享機制，通過分布式強化學習算法，實現(xiàn)巡檢機器人異構智能體的協(xié)同訓練，提高訓練效率。在訓練過程中，系統(tǒng)基于礦井地理信息模型，對巷道結構、設備布局、風險點位等要素進行模擬，使智能體在復雜場景下不斷優(yōu)化決策策略。當智能體完成訓練部署后，可根據預設任務指令與動態(tài)環(huán)境感知，自主規(guī)劃巡檢路徑，通過數(shù)據交互實現(xiàn)跨區(qū)域、跨層級的聯(lián)合巡檢作業(yè)，提高智能體自主化決策水平和巡檢效率。

數(shù)字孿生應用場景

2.1 智能巡檢與安全監(jiān)測

巡檢機器人搭載多種傳感器與圖像識別系統(tǒng)，沿預設路徑對礦井巷道、設備表面進行全覆蓋巡檢，漏噴涂區(qū)域巡檢如圖10所示。通過成像技術，精準識別噴涂區(qū)域的色差、厚度等參數(shù)，實時標注漏噴涂區(qū)域，并利用三維建模技術生成噴涂質量熱力圖。對于噴涂厚度不足、表面不平整等質量缺陷區(qū)域，機器人自動標記定位，同步上傳檢測數(shù)據至數(shù)字孿生平臺，為后續(xù)補噴作業(yè)提供精確指導。搭載氣體傳感器和濕度傳感器等設備監(jiān)測礦道環(huán)境，確保礦井生產安全。

圖10 漏噴涂區(qū)域巡檢

2.2 無人化作業(yè)

掘進機器人通過數(shù)字孿生模型規(guī)劃路徑，實現(xiàn)巷道自動掘進與支護，提升作業(yè)效率。智能鑿巖設備通過掃描生成巖壁“數(shù)字地圖”，以高精度完成鉆孔作業(yè)。在無人化作業(yè)場景中，掘進機器人根據數(shù)字孿生模型提供的巷道設計參數(shù)和地質信息，自動規(guī)劃掘進路徑，控制掘進速度和方向。利用傳感器實時監(jiān)測掘進過程中的各項數(shù)據，動態(tài)調整掘進策略，確保作業(yè)質量和效率，減少人工干預，降低勞動強度和安全風險。

2.3 物資智能運輸與倉儲管理

井下物資運輸路線長、環(huán)節(jié)多，傳統(tǒng)運輸方式效率低且易出錯。利用數(shù)字孿生技術構建井下物資運輸與倉儲的虛擬模型，實時監(jiān)控物資位置、數(shù)量及倉儲環(huán)境。具身智能輸送機器人可根據生產需求和數(shù)字孿生系統(tǒng)的調度指令，自動規(guī)劃最優(yōu)運輸路線，將物資精準運輸至指定地點。在倉儲環(huán)節(jié)，智能機器人能對物資進行自動盤點、分類存放，通過圖像識別和物聯(lián)網技術，實時更新物資庫存信息，實現(xiàn)物資高效管理，降低人工搬運成本和物資管理誤差。

結語

數(shù)字孿生與具身智能技術的融合，為煤礦井下輔助作業(yè)帶來了智能化提升。通過構建智能礦井數(shù)字孿生平臺，運用三維重建、多模態(tài)SLAM等關鍵技術實現(xiàn)虛實映射，結合數(shù)字孿生驅動的智能體操作與巡檢導航訓練，形成了完整的技術體系。在實際應用中，智能巡檢與安全監(jiān)測、無人化作業(yè)、物資智能運輸與倉儲管理等場景，充分展現(xiàn)出該技術在提升煤礦安全生產水平、作業(yè)效率及資源利用率方面的巨大潛力。

#數(shù)字孿生 #具身智能 #SLAM #智能巡檢 #智能運輸 #智能倉儲管理 #無人化作業(yè)

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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期刊簡介

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