跟着人工智能技能的迅速展开，其在煤矿职业的运用也越来越多广泛。在煤矿出产过程中，机器人换人需求的迫切性加快了煤矿机器人的产业化运用，也加快了人工智能技能在煤矿机器人中的运用。对人工智能技能在煤矿机器人中的运用进行了剖析探求，介绍了人工智能技能的首要研讨内容及其在工业中的运用，剖析了人工智能在煤矿职业中的运用现状，论述了将人工智能技能有效地运用于煤矿机器人的设想，并对人工智能在煤矿机器人中展开前景进行了展望。

　　张辰（1993-），男，博士研讨生。首要研讨方向为机器人环境感知、多机器人协同规划与操控。E-mail：br/>

　　以为，经过40多年的展开，我国煤炭资源的挖掘逐步趋于智能化，但当时仍旧存在技能设备亟需晋级、安全隐患严峻、环境污染严峻等一些瓶颈问题亟待解决。

　　面临高危的井下作业，煤矿机器人成为完结煤矿井下安全、高效出产方针的重要途径之一。未来的煤矿出产将向无人化、自主化、智能化、高效化展开，其间人工智能技能起到无可代替的效果，多样化的人工智能技能将会运用到煤矿机器人中。

　　作者介绍了模式识别、专家体系、机器学习、分布式人工智能等人工智能的首要研讨内容，并剖析了人工智能在煤矿机器人中的运用现状，包含人工智能在煤矿机器人运动操控中的运用、人工智能在煤矿机器人智能感知与险情猜测中的运用、人工智能在煤矿机器人自主定位导航与地图构建中的运用，一起指出，运用于煤矿机器人范畴首要研讨内容包含多模态交融智能感知、常识学习与智能决议计划、智能操控协同作业等。经过感知、学习、决议计划、协同操控，完结煤矿机器人智能化展开。

　　作者以为，尽管人工智能在煤矿机器人范畴展开了广泛的运用，并取得了较多的研讨成果，可是人工智能作为新式的前沿技能，仍存在以下局限性：

　　(1) 现在的人工智能技能首要面向单一使命，没有完结可以面临多种使命的通用型人工智能结构。

　　(2) 人工智能算法需求依赖于很多的数据，而数据的收集、加工、标定和校准等操作需求人工完结，功率较低。

　　(4) 煤矿机器人所在的环境极度风险，因而仅依托现在的人工智能体系无法确保高度的安全性和稳定性。

　　最终，作者指出，未来运用于煤矿机器人的人工智能体系将会朝着通用化、低开支、统一化和人机协作方向展开，呈现面向多种使命的通用型人工智能算法结构，运用少数的数据和低成本的训练方法不断地在线学习和进化，可以结合煤矿出产各环节的要害数据进行统筹核算和调度，并可以和人类彼此协同，完结高效、安全、自主的煤矿出产。

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