近年来,煤矿机器人已成为现代煤机装备领域的研究热点,我国在2019年最先提出并构建了较为完整的煤矿机器人技术体系,规划了5大类38种煤矿机器人的重点研发方向。目前,我国多数煤矿的主煤流运输系统基本实现了连续化、机械化和自动化,这也就对主运输巷道内的安全监控与巡检效率提出了更高要求,安控类巷道巡检机器人的研发及应用需求由此而日益兴旺。当前巷道巡检机器人主要采用轨道式巡检,但受限于视角问题,无法巡检位置较低被遮挡的设备,难以满足井下巷道及设备的全方位巡检需求。为此,亟需研发一种更加灵活机动的轮式巡检机器人,通过与轨道式巡检机器人配合使用,以期实现对井下巷道及其内部设备的全方位巡检。本文面向井下巷道全方位巡检技术,从机器人的移动机构设计和目标检测算法等方面来研究轮式巡检机器人关键技术。首先,通过对煤矿井下巷道全方位巡检需求进行调研分析,基于井下巷道的地形特点提出了轮式巡检机器人设计方案,对巡检机器人主体结构进行机械设计,通过自动升降云台实现垂直方向的上下巡检,选用四轮摇臂连杆机构来实现在巷道内人行道上的前后移动;基于机器人机械结构,对机器人感知系统、控制系统、防爆系统进行了选型设计。其次,为了满足轮式机器人在巷道特殊地形条件下的行走性能要求,分别建立履带式、轮履式、摇臂式三种行走系统的量化模型,利用德尔菲法与网络分析法对机器人行走系统性能进行了综合分析,结果表明:摇臂式机器人在井下巷道环境内的行走适应性最佳,足以作为巡检机器人的移动底盘。再次,提出一种基于金字塔结构与注意力机制的PT目标检测算法,利用VOC2007数据集对该算法与Faster-R-CNN和YOLO算法进行对比测试,结果表明:使用本文PT算法训练时长缩短了11.1%,检测速度提高了13.5%。最后,面向煤矿井下主运大巷地形特点及运输装备环境,搭建了井下巷道模型,同时建立井下巷道内巡检对象数据集,在实验室内开展模拟巷道内的巡检试验,结果表明:轮式巡检机器人在坡道、台阶、沟道的行走测试中均表现出良好的环境适应性;PT算法相比于传统Faster-R-CNN和YOLO算法,对于井下人员、设备、障碍和裂缝等常见巡检目标均表现出更高的检测精度。综合来说,本文设计的基于摇臂式行走机构的轮式巡检机器人,结合本文提出的PT目标检测算法,能够满足对煤矿井下巷道及其内部主要设备的巡检需求,为实现井下巷道全方位巡检提供了理论与技术支撑。该论文有图89幅,表23个,参考文献104篇。