2026年煤矿井下定位技术新进展与应用实践

汇报人:12342026/04/102026年煤矿井下定位技术新进展与应用实践CONTENTS目录01

煤矿井下定位技术发展背景与挑战02

主流定位技术研究进展03

激光SLAM技术专题研究04

高精度定位系统实践应用CONTENTS目录05

定位技术专利与装备创新06

技术挑战与发展趋势07

经济效益与安全效益分析煤矿井下定位技术发展背景与挑战01井下环境的核心挑战煤矿井下为完全封闭空间，面临复杂电磁环境，无卫星导航信号，且存在低照度、高粉尘、浓水雾等特殊工况，对定位技术的可靠性和适应性提出极高要求。智能化矿山建设的定位要求依据《煤炭行业绿色矿山建设规范》中智能化矿山建设的基本要求，井下定位需实现设备与人员的精准追踪，支持智能决策与自主导航，为煤矿机器人及智能装备提供基础支撑。安全生产与应急救援的定位需求井下定位技术在矿井安全开采、人员监控调度及灾后救援中至关重要，需满足静止时定位偏差小于20厘米、快速移动时误差可控，实现危险区域预警和应急快速响应，守护矿工安全。井下环境特殊性与定位需求智能化矿山建设政策要求

绿色矿山建设规范定位要求《煤炭行业绿色矿山建设规范》明确提出建设智能化矿山的基本要求，将设备和人员的精准定位作为智能化建设的关键环节，以提升井下作业安全与管理效率。

安全监管政策导向国家政策强调煤矿安全生产，要求建立有效的井下定位系统，实现人员快速定位与危险区域预警，为矿难救援和日常安全管理提供技术支撑，降低安全风险。

技术创新与应用推动政策鼓励煤矿井下定位技术的研发与应用，支持如激光SLAM、UWB、可见光定位等新技术的探索，推动定位精度提升和多传感器融合技术的落地，助力智能化矿山建设。传统定位技术局限性分析

二维激光SLAM技术瓶颈二维激光SLAM受限于数据量与测距范围，应用场景仅局限于水泵房或较小巷道，无法拓展到其他场景，且缺乏充分的定量分析，自2021年后鲜有研究。

环境适应性不足问题传统定位技术在煤矿井下低照度、高粉尘、浓水雾等特殊工况下表现不佳，如视觉传感器易受光照条件影响，部分无线定位技术受电磁环境干扰大。

定位精度与覆盖范围限制早期部分定位技术定位误差较大，且覆盖范围有限，难以满足井下复杂环境下设备和人员精确定位及大范围覆盖的需求，如传统无线透地定位研究成果不足。

依赖外部设施与抗灾能力弱传统煤矿井下定位系统一旦发生矿难设备容易损坏，造成系统瘫痪，导致地面救援人员和井下被困人员无法正常通信，错过最佳救援时机。主流定位技术研究进展02UWB定位精度再提升2025年8月，中煤华晋集团与中煤能源研究院联合取得基于UWB的煤矿井下定位方法及系统专利（授权公告号CN120957224B），进一步优化了复杂井下环境下的定位算法，提升了定位稳定性与精度。UWB技术在井下场景的规模化应用UWB定位技术凭借其厘米级测距精度和抗多径干扰能力，已在煤矿井下人员追踪、设备监控等场景得到应用，为实现井下精准管理和安全预警提供了有力技术支撑。与多传感器融合增强可靠性UWB技术正与IMU等传感器进行融合研究，结合滤波和位置估计算法，以应对井下高粉尘、电磁干扰等复杂工况，进一步提升定位系统的鲁棒性和环境适应性。UWB定位技术突破与应用可见光定位技术创新研究可见光定位技术核心优势

可见光具有多径效应小、无电磁效应、抗电磁干扰等优势，同时井下照明设备分布广泛，为其在煤矿井下应用提供了良好基础。井下环境适应性研究进展

针对煤矿井下低照度、高粉尘、浓水雾等特殊工况，研究人员正探索优化可见光信号的发射与接收机制，以提升定位系统在复杂环境下的稳定性和可靠性。定位精度提升与算法优化

通过改进信号处理算法和多光源协同定位策略，可见光定位技术在实验室环境下已展现出较高的定位潜力，未来有望为井下精确定位提供新的技术途径。无线透地定位技术进展电磁波传输特性研究深化针对煤矿复杂地层结构，深入分析了TE波和TM波在地层分界面的透射情况，仿真显示相同发射功率下，TM模式电磁波透入大地媒质的能量更大，为频率选择和模式优化提供理论支撑。新型定位方法研发与优化提出基于RSSI和AOA的融合定位方法及基于AOA的唯方位定位方法，前者所需基站少，后者无需知道信号功率，有效减小设备复杂度，仿真验证可实现井下盲点定位。实用化系统与专利成果涌现安徽佳泰矿业科技有限公司于2023年4月申请的“基于透地通讯的煤矿井下定位系统”专利（授权公告号CN116696466B），推动了无线透地定位技术的工程化应用探索。微震定位技术工程应用

微震事件信号特征与处理优化为提高煤矿井下微震事件监测精度，从信号特征入手，采用坐标中心化、预处理及参数优化等方法。通过优化信号处理流程，有效提升微震定位数据的准确性与可靠性，为后续定位算法提供高质量数据支撑。

工程试验与定位精度验证在某特厚煤层矿井布置11个测点，开展人工震源试验和自然微震试验。其中人工震源试验中，定位误差低至0.1米，验证了该高精度微震定位技术在实际工程场景中的有效性与稳定性。

技术应用价值与发展方向微震定位技术为煤矿冲击地压、瓦斯突出等动力灾害的预警提供关键数据支持，有助于提前识别潜在风险。未来将进一步优化算法，提升复杂地质条件下的定位实时性与抗干扰能力，深化在矿井灾害监测预警体系中的融合应用。激光SLAM技术专题研究03二维激光SLAM发展历程01研究起点：2015年探索起步东北大学郝丽娜团队针对二维激光雷达特点提出直线距离约束，辅以蒙特卡洛滤波定位方法，结合二维栅格地图，在仿真环境下实现1cm定位效果，为救援机器人的井下定位提供新方法，拉开SLAM技术在我国井工煤矿领域发展序幕。02技术优化：2016-2019年融合提升2016年中国矿业大学朱华团队引入航姿参考系统，融合开源二维激光SLAM算法HectorSLAM提升救援机器人定位精度；2018年山东科技大学殷立杰团队将FastSLAM应用于无人机定位，鲁棒性和算法独立性较好且运行时间短；2019年重庆大学王克全团队提出基于高精度二阶中心差分粒子滤波器的SLAM算法，在模拟环境中建图效果优于CDFastSLAM和FastSLAM2.0。03应用拓展与瓶颈：2020-2021年局限显现2020年中国矿业大学（北京）杨健健团队优化Hector_SLAM算法参数，将生成的栅格地图应用于掘进机行进与巷道形状预测；2021年太原理工大学吴娟团队设计基于优化FastSLAM的煤矿水泵房巡检机器人，提升定位效果并降低内存需求。但受限于数据量与测距范围，应用场景局限于水房或较小巷道，且缺乏充分定量分析，2021年后研究渐少。定位精度提升至厘米级2026年三维激光SLAM技术定位均方根误差低至0.15米，结合IMU（惯性测量单元）进一步提升动态场景下的定位稳定性，满足井下设备高精度导航需求。多传感器融合算法优化通过融合激光雷达与视觉传感器数据，解决井下低照度、高粉尘环境下特征提取不足问题，提升复杂巷道环境中的建图鲁棒性，算法处理效率较2025年提升30%。随采随掘场景适应性增强针对井下动态变化环境，开发实时地图更新与路径规划模块，支持掘进机、巡检机器人等设备在施工过程中自主避障与导航，已在安徽、河南等煤矿实现规模化应用。三维激光SLAM技术突破激光视觉SLAM融合应用

定位精度突破激光视觉SLAM技术通过融合激光雷达与视觉传感器数据，定位均方根误差可低至0.15米，显著提升了井下设备在复杂环境中的定位准确性。

环境适应性增强该技术结合激光雷达不受光照影响和视觉传感器纹理信息丰富的优势，有效应对煤矿井下低照度、高粉尘、浓水雾等特殊工况，提升环境感知能力。

随采随掘场景支撑为煤矿机器人导航与智能感知提供关键技术支撑，推动SLAM技术在随采随掘等动态复杂场景的落地应用，助力煤矿智能化建设。SLAM算法优化与定位精度

01多传感器融合SLAM算法进展2025年研究显示，激光视觉SLAM算法定位均方根误差可低至0.15米，通过融合激光雷达与视觉传感器，有效提升了复杂环境下的定位稳定性与精度。

02深度学习在SLAM优化中的应用当前研究趋势中，深度学习技术被用于SLAM的特征提取与优化，有助于解决井下无纹理环境下的定位难题，提升算法对复杂场景的适应性。

03三维激光SLAM性能提升自2020年起，三维激光SLAM结合IMU（惯性测量单元）显著提升了定位精度，实现了大尺度井下场景下设备定位与环境信息感知，成为主流发展方向。

04滤波与优化算法的改进最新研究成果中，二阶中心差分粒子滤波器、强跟踪滤波器等优化算法的应用，增强了SLAM对非高斯和非线性模型的鲁棒性，减少了定位误差。高精度定位系统实践应用04厘米级定位系统架构设计多传感器融合定位层集成激光雷达、IMU（惯性测量单元）及视觉传感器，通过激光SLAM技术实现定位均方根误差低至0.15米，结合UWB（超宽带）技术，在设备静止时定位偏差小于20厘米，快速移动时误差亦能有效控制。实时数据传输与处理层采用5G网络实现井下数据毫秒级回传，系统以每秒5000次频率采集定位及环境监测数据，通过边缘计算节点对多源数据进行融合处理，保障定位信息的实时性与准确性。智能决策与应用层构建电子围栏实现危险区域预警，支持SOS一键求救秒级响应，集成人员健康监测功能实时监护矿工生命体征，并与远程集控系统联动，为井下设备自主导航与智能调度提供位置服务支撑。人员与设备定位管理平台实时精准定位与追踪集成高精度定位技术，实现人员或设备静止时定位偏差小于20厘米，快速移动时误差小，一台设备可覆盖800米范围，地面指挥中心能实时掌握井下人员和设备的精确位置。智能电子围栏与危险预警通过设置电子围栏，当人员未经授权靠近瓦斯超限等危险区域，系统立即触发声光预警；矿工遇紧急情况可使用SOS一键求救，救援中心能秒级锁定位置，缩短响应时间。多源数据融合与智能决策融合定位数据与环境监测数据，如瓦斯浓度、水压、顶板压力等，结合5G网络实现数据毫秒级回传，构建智能安全网，对冲击地压、瓦斯突出等重大灾害进行有效预警。人员健康与设备状态监控新一代定位系统集成人员健康监测功能，实时监护矿工心率、体温等生命体征；同时可对设备运行状态进行监控，结合AI视频监控自动识别违章行为或设备异常，实现24小时智能巡检。多源数据融合实时监测通过遍布巷道的上千个传感器，实时监测瓦斯浓度、水压、顶板压力等参数，系统以每秒5000次的频率采集数据，经5G网络毫秒级回传，实现异常情况的快速感知与报警。重大灾害智能预警体系融合智能抽采、数字孪生、雷达探测等技术，对冲击地压、瓦斯突出等重大灾害进行有效预警，例如部分矿井瓦斯抽采率从45%提升至78%，显著降低爆炸风险。AI视频监控智能识别防爆摄像头结合AI算法，可自动识别井下违章行为（如违规操作）或设备异常（如皮带跑偏），实现24小时不间断智能巡检，及时发现安全隐患。SOS一键求救与秒级响应矿工配备的定位卡集成SOS一键求救功能，遇到紧急情况时，救援中心能秒级锁定其精确位置，大幅缩短应急响应时间，为快速救援争取宝贵时间。智能风险预警与应急响应典型煤矿应用案例分析

北京井下物联网精准定位管理系统该系统实现人员或设备静止时定位偏差小于20厘米，移动时误差小，单台设备覆盖800米范围。通过电子围栏实现危险区域声光预警，SOS一键求救功能可秒级锁定位置，大幅缩短应急响应时间。

黑龙江城山煤矿智能安全监测系统系统集成上千个传感器，以每秒5000次频率采集瓦斯浓度、水压、顶板压力等数据，通过5G网络毫秒级回传实现异常报警。瓦斯抽采率从45%提升至78%，结合AI视频监控自动识别违章行为与设备异常。

山东金桥煤矿远程操控与机器人应用采用“五遥六化”智控回撤体系，工人在安全区域远程完成支架抽、拉、移等作业。瓦斯巡检机器人24小时监测气体变化，顶板监测机器人实时分析巷道压力，集成人员健康监测功能实时监护矿工心率、体温等生命体征。

重庆研究院煤矿井下巷道智能钻探技术该技术创新发明钻孔机器人定位导航、钻进自适应调控两大核心技术，配套钻孔机器人、钻渣处理系统和远程集控系统。在安徽、河南、陕西等地煤矿应用后，井下钻孔作业人员减少60%以上，人均作业效率翻倍。定位技术专利与装备创新05专利持有与申请背景2025年8月，中煤华晋集团有限公司与中煤能源研究院有限责任公司联合取得名为“一种基于UWB的煤矿井下定位方法及系统”的专利，授权公告号CN120957224B，旨在提升煤矿井下复杂环境下的定位精度与可靠性。技术核心与创新点该专利技术可能围绕UWB（超宽带）技术在井下的应用展开，利用其高时间分辨率特性，有望实现厘米级定位精度，以解决传统定位技术在电磁干扰、多径效应等井下复杂环境中的不足。潜在应用价值基于UWB的定位系统可为煤矿井下人员精准追踪、设备定位、危险区域预警及应急响应提供技术支撑，助力煤矿智能化建设，提升井下作业安全性与管理效率。UWB定位系统专利技术透地通讯定位系统研发

电磁波传输特性研究新进展针对煤矿复杂地层结构，深入分析电磁波在地层媒质中的传输特性，仿真不同频率电磁波在有耗媒质及分层媒质中的衰减情况，为频率选择和定位模型建立提供理论基础，如研究表明TM模式电磁波比TE模式透入大地媒质的能量更大。

新型定位方法优化与应用基于RSSI（接收信号强度指示）和AOA（到达角度）等信息，提出并优化了适用于煤矿井下的三维四边测量定位方法、基于RSSI和AOA的融合定位方法以及基于AOA的唯方位定位方法，减少基站需求并降低设备复杂度，提升定位精度。

透地通讯定位系统专利成果安徽佳泰矿业科技有限公司取得“基于透地通讯的煤矿井下定位系统”专利（授权公告号CN116696466B），该系统旨在解决传统定位系统在矿难时易损坏导致通信中断的问题，为井下被困人员快速定位和救援提供技术支持。定位标识装置技术创新便捷更换与续航增强设计2025年4月，徐州宏远通信科技有限公司推出的煤矿井下定位标识装置，通过独立电池仓设计和限位块结构，实现电池组件的快速更换，同时支持额外携带电池以延长续航，满足深入井下巡查作业需求。一体化集成与无线互联该装置集成处理模块、定位模块与无线模块，可与云平台实时连接，装置主体通过连接板和连接扣实现便捷安装，外壳与电池仓设计能有效保护内部组件免受井下磕碰损伤。智能钻探机器人定位导航钻孔机器人定位导航核心技术重庆研究院自主研发的煤矿井下巷道智能钻探技术，创新发明了钻孔机器人定位导航核心技术，让机器人在井下复杂环境中能连续自动作业，并可根据井下地质条件实时调整钻进参数。配套装备：远程集控系统围绕钻孔机器人定位导航等核心技术，同步研发了支持多设备协同管控的远程集控系统，实现了钻孔施工全流程智能化控制与远程可视化。应用成效：人员减少与效率提升该技术已在安徽、河南、陕西等地煤矿成功应用，数据显示，应用后井下钻孔作业人员减少60%以上，人均作业效率翻倍，经济效益与安全效益显著。技术挑战与发展趋势06当前技术瓶颈分析

特殊环境适应性不足井下低照度、高粉尘、浓水雾等特殊工况，对激光雷达、视觉传感器等设备的探测性能和稳定性提出严峻挑战，影响定位精度和可靠性。

特征提取与数据处理难题井下环境数据无纹理、特征不明显，导致SLAM等技术在特征提取和匹配时易出现误差；同时，海量数据处理对算法效率和实时性要求高，现有算法在复杂场景下难以平衡效果与效率。

统一评测数据集缺乏目前煤矿井下定位导航领域缺乏标准化、大规模的统一评测数据集，使得不同技术方案的性能难以进行客观、公正的比较和验证，阻碍了技术的快速迭代和优化。

多传感器融合技术待突破单一传感器在井下复杂环境中存在局限性，多传感器融合是提升定位性能的关键方向，但不同传感器数据的时空配准、误差补偿以及融合策略优化等问题尚未完全解决。多传感器融合技术方向

激光视觉融合SLAM技术优化激光视觉SLAM技术通过融合激光雷达的高精度几何信息与视觉传感器的纹理特征，定位均方根误差可低至0.15米，有效应对井下低照度、无纹理环境，提升复杂场景下的定位鲁棒性与建图精度。

毫米波雷达与激光雷达协同定位毫米波雷达具备穿透粉尘、水雾的能力，与激光雷达融合可弥补单一传感器在恶劣环境下的性能短板，未来将重点研究动态障碍物识别与多模态数据时空配准算法，平衡定位效果与计算效率。

IMU与多传感器紧耦合滤波算法三维激光SLAM结合IMU（惯性测量单元）提升定位精度，通过强跟踪滤波器与二阶中心差分粒子滤波等优化算法，有效抑制非高斯噪声与非线性模型影响，在大尺度巷道场景中实现实时位姿解算。

多源环境感知数据融合框架融合UWB定位、可见光定位、微震监测等多源数据，构建井下全域感知网络，例如UWB定位静态误差小于20厘米，与环境监测传感器（如瓦斯浓度、水压）协同，实现人员设备定位与安全状态的实时联动预警。基于深度学习的特征提取优化针对煤矿井下低纹理、高粉尘环境导致的特征提取难题，深度学习技术被广泛应用于激光SLAM点云特征增强与语义分割，显著提升复杂场景下的特征匹配精度与鲁棒性。多传感器融合算法优化通过深度学习模型优化激光雷达、IMU、视觉等多源传感器数据的时空配准与融合策略，如基于注意力机制的动态权重分配算法，进一步降低定位均方根误差至0.15米以下。定位与建图效率平衡优化结合轻量化网络与边缘计算技术，在保证定位精度的同时，大幅提升算法运行效率，满足井下设备实时导航需求，推动随采随掘等动态场景的技术落地。深度学习与算法优化随采随掘场景技术适配动态环境感知与快速建图针对随采随掘场景下巷道环境快速变化的特点，需开发具备实时动态更新能力的SLAM技术，如融合深度学习的特征提取算法，解决无纹理区域建图难题，实现对新暴露煤岩界面和临时支护结构的快速识别与地图更新。多传感器融合定位方案优化结合激光雷达、IMU、毫米波雷达等多传感器数据，构建鲁棒的融合定位模型，平衡定位精度与计算效率。例如，采用紧耦合滤波算法处理传感器噪声，确保在巷道掘进过程中定位均方根误差稳定控制在0.15米以内。设备自主导航与路径规划开发适应非结构化动态环境的自主导航算法，支持煤矿机器人在随采随掘场景下自主避障、动态路径重规划。如钻孔机器人定位导航技术，可根据实时钻进参数和地质条件调整作业路径，实现连续自动作业。低功耗与抗干扰技术适配针对井下高粉尘、强电磁干扰环境，优化定位标识装置设计，如采用本安型电源管理系统和抗干扰通信协议，提升设备续航能力与信号稳定性，支持深入井下巡查作业，满足随采随掘场景下长时间、高可靠性的定位需求。标准化与评测体系建设

行业标准制定进展2026年，