随着智能机器人、无人驾驶、人工智能等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和机器人化,是继机械化、电气化、自动化变革之后新的发展趋势,将改变煤矿现有生产方式,为煤矿工业的发展带来生产力和安全性的巨大变革。作为煤矿机器人研发和应用之一的井下瓦斯防治钻孔机器人是一种可以实现井下工作面巷道瓦斯自动抽放、无需人工干预的,具备自主行走、自动钻进等功能的全自主钻孔作业机器人。然而,井下复杂场景下的精确定位和高精度地图构建作为支撑钻孔机器人实现自主行走的关键技术,目前尚未有行之有效的解决方案。煤矿井下环境复杂、工况恶劣、无GPS,地面常规使用的定位和建图技术无法直接在此环境中应用。井下现有定位技术如航迹推算定位、惯性导航定位、射频标签定位、视频监控等,无法满足钻孔机器人在井下各种复杂环境中的长期大范围定位,无法为机器人自主导航和自动钻孔作业提供精确位姿估计;现有基于激光扫描仪和全站仪等测量设备的井下测绘和地图构建方法效率低,不适合场景变化环境的三维地图构建和模型快速更新,无法为钻孔机器人提供精确而高效的先验地图。因此,本文根据钻孔机器人的实际需求,围绕精确定位和地图构建这两个关键技术问题开展研究,主要内容包括:针对钻孔机器人自主行走的实际需求,分析了钻孔机器人的工况环境,探讨了钻孔机器人实现自主导航需要具备的功能需求,对移动机器人定位和地图构建问题的本质进行研究;分析构建欧式空间和流形空间的三维运动描述、基于滤波与优化的状态估计求解方法,以及传感器观测模型的数学描述,为提出适合钻孔机器人应用的定位和建图方法奠定理论基础。针对井下尚无可以为移动机器人提供可靠定位服务的定位系统和定位定姿方法,提出基于EKF-UWB的井下伪GPS定位系统构建方法,以及最优锚节点部署策略;进一步通过融合定位系统提供的位置估计与IMU观测,设计了基于ESKF-Fusion的6自由度位姿估计方法。通过仿真和真实场景试验,证明提出的基于EKF-UWB的定位系统和基于ESKF-Fusion的位姿估计方法可以实现井下机器人长期作业的鲁棒而精确的定位,可以在线估计UWB与IMU的外参和IMU的零偏。为了解决井下常规非结构环境的高效定位和点云地图构建问题,提出一种基于激光的3D NDT-graph-SLAM方法。根据井下巷道环境特点,设计了基于激光里程计约束因子、平面特征约束因子、回环约束因子的位姿图优化方法,可以实现在线定位和建图功能。在公开的数据集和井下模拟巷道进行了试验,结果表明提出的方法可以实现地面和井下非结构化场景的实时高精度地图构建,可以满足机器人在井下非结构化环境的精确定位和高效地图构建。为实现井下颠簸路面和复杂场景的可靠定位和高精度地图构建,提出一种基于激光雷达和IMU紧耦合的多传感器融合方法—LI-SLAM。为应对机器人快速旋转、剧烈运动等工况,提出了利用IMU数据辅助雷达进行点云畸变校正,设计了雷达相对位姿因子、IMU预积分因子、边缘化先验因子和回环检测因子,基于因子图优化框架实现了紧耦合融合传感器信息的功能。在野外复杂地形场景进行的大量试验结果表明,提出的方法对于复杂地形、剧烈运动等工况有很强的适应性,可以满足野外以及井下颠簸路面和复杂场景下的精确定位和高精度先验地图构建。针对井下尚无可以实现包含绝对地理信息、克服场景退化问题的定位和地图构建方法,提出一种基于雷达、IMU和UWB融合的LIU-SLAM方法。利用LI-SLAM方法提供的紧耦合局部激光惯性里程计,进一步基于全局因子图优化与UWB定位系统提供的绝对位置和距离观测进行融合。地下车库的现场试验表明,提出的方法实现了UWB信号覆盖范围内局部区域和长距离大范围场景的精确定位,可以在线实现点云地图与地理坐标系的对齐,提高了激光定位和建图的精度和鲁棒性。为了验证本文提出算法的实用性和可行性,开发了钻孔机器人定位导航软硬件系统,并在煤矿救援机器人平台上开展了在模拟煤矿巷道内的试验验证。结果表明,基于EKF-UWB方法的UWB定位系统可以实现在定位系统内的静态绝对定位精度均值10 cm以内,满足钻孔机器人在局部区域作业的精确定位需求,并且可以通过移架或部署更多UWB节点拓展应用范围;ESKF-Fusion和LIU-SLAM方法均可以实现UWB定位系统内局部区域的机器人连续运动时的精确位姿估计,LIU-SLAM鲁棒性和精度更高,局部区域绝对定位精度均值25 cm以内;LIU-SLAM方法可以实现UWB信号覆盖的大范围场景下的高精地图构建,地图一致性和局部建模效果好,大场景绝对定位精度均值25 cm以内,可靠地实现了点云地图与地理坐标系的对齐,对于井下复杂和退化场景的鲁棒性最好。通过对UWB定位系统、基于UWB和IMU融合的ESKF-Fusion位姿估计方法、基于3D NDT-graph-SLAM高效定位和地图构建方法、基于LiDAR/IMU/紧耦合的LI-SLAM以及进一步融合UWB的LIU-SLAM精确定位和地图构建方法的研究,为钻孔机器人在井下不同环境的定位和地图构建提供了可行的解决方案,为下一步在钻孔机器人上实际应用奠定了研究基础和应用经验。该论文有图116幅,表34个,参考文献197篇。