凿岩机器人是隧道钻爆法施工作业中极其重要的凿岩设备。目前国外企业占据着我国凿岩设备市场的主要份额,相关技术资料对外保密,我国在凿岩设备智能化研究方面的起步较晚,并且对隧道建设有极大需求。凿岩机器人的智能定位精度受多方面因素影响,其智能定位结果会影响炮孔定位精度,从而影响隧道的钻孔精度和施工效率,因此凿岩机器人的智能定位问题亟需解决。为准确实现凿岩机器人的智能定位,对凿岩机器人的智能定位关键技术进行研究。采用D-H方法基于机械臂物理结构分析了机械臂的正运动学,得到了机械臂末端在基坐标系下的位姿,利用雅可比矩阵迭代法对机械臂逆运动学进行求解,建立了机械臂运动学模型;采用三个姿态角描述车体在大地坐标系下的位姿,基于空间坐标系转换原理求解了大地坐标系和隧道坐标系间的位姿矩阵,结合机械臂运动学,确定了凿岩机器人在隧道中的位姿,解决了车体定位问题;基于圆柱体包络盒技术建立凿岩机器人机械臂的碰撞检测模型,通过计算判断圆柱体包络盒之间、圆柱体包络盒投影与隧道轮廓线之间的距离,实现了凿岩机器人机械臂之间、机械臂与隧道之间的碰撞检测;通过采集机械臂关节数据和末端实际位置坐标计算机械臂末端定位误差,将机械臂关节数据和定位误差数据分别作为BP神经网络的输入和输出数据进行训练、预测,采用遗传粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,获得了基于GAPSO-BP神经网络的误差补偿模型,实现了机械臂末端定位误差补偿。实验结果表明:补偿前的机械臂末端最大位置误差为167.280 mm,完成误差补偿后机械臂末端最大定位误差为52.964 mm,末端定位精度提高了68%。基于GAPSO-BP神经网络的机械臂末端定位误差补偿结果满足工程实际需求。