煤矿救灾机器人井下可视导航技术探究涉及到机器人技术、机器学习、深度学习等多个领域的应用。井下环境复杂，特别是在发生灾害后，对救灾机器人的导航和视觉能力提出了更高要求。本研究深入分析了煤矿井下灾害发生后的环境特点，并探讨了应用技术实现井下可视导航的可行性。
灾害后的煤矿井下环境具有极大的复杂性。巷道、工作面可能被破坏，排水、通风、运输、照明、通信等设施可能出现不同程度损坏。尤其是顶板冒落、巷道堵塞等问题，会严重影响救灾设备的推进和救援工作的顺利开展。灾害发生后的井下视觉环境也非常恶劣，昏暗、潮湿的环境中，大量煤矿颗粒悬浮在空气中，增加了视觉难度。在正常作业中，为了防止瓦斯聚集，会对综采工作面进行大流量通风，而发生灾害时通风会被阻断，造成内部温度升高，积水增加，增加了机器人视觉导航的难度。
为了提升救灾机器人的可视能力，研究者分析了几种井下视频技术。视频图像增强技术是关键，能够有效改善井下无光线条件下拍摄的视频质量。黑暗环境下的视频图像增强方法包括直接对比度增强、间接对比度增强两种。直方图拉伸和直方图均衡是间接对比度增强方法中常用的两种技术。直方图均衡法相对于直方图拉伸来说算法更加方便快捷，效果更明显。针对井下环境中的粉尘和潮湿问题导致的图像模糊，暗通道去雾图像增强算法被提出并优化改进，以提高图像清晰度。
机器人视频稳像技术对于在崎岖复杂地形下行走的救灾机器人来说至关重要。视频稳像技术能够减少机器人行走颠簸对视频成像质量的影响，并减轻操作人员的眩晕感。常见的视频稳像技术包括软件计算偏移、加速度传感器采集偏移及云台补偿偏移等。考虑到防爆和通风结构设计上的要求，相机体积不宜过大。因此，软件计算偏移方法如FANSAC算法和FAST算法被推荐用作机器人视频稳像处理算法。
第三，热成像可视化增强技术在井下灾害环境下的应用，不仅需要传输视频、图像，还需侦测潜在的热源，如灾后可能存在的火源等。热成像技术能够帮助救灾机器人在无光或低照度环境下侦测目标，但同样需要对图像进行清晰度增强处理，以提升侦测的有效性。
救灾机器人的井下导航技术需要结合上述多种技术，以实现高精度的定位和路径规划。通过机器学习和深度学习等先进技术，救灾机器人能够自我学习和适应井下的复杂环境，提升导航效率。
救灾机器人的研发和应用目前在中国起步较晚，相关技术尚未成熟。因此，加强对救灾机器人井下可视导航技术的研究，对于提高我国煤矿救灾工作的水平具有重要意义。通过技术研究与实践，逐步完善救灾机器人的性能，能够有效减少煤矿灾害带来的损失和影响。
