本文着重探讨了煤矿巡检机器人的人员识别技术，包括面部识别和红外传感器，并且分析了煤矿巡检机器人的异物识别技术，包括激光雷达传感器与机器学习算法，通过对比它们的优点，以充分降低作业风险，使煤矿开采作业更加安全。

电力系统的稳定性和可靠性对社会和经济发展至关重要。本文介绍了一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位技术，旨在提高电力设备的巡检效率和精度。通过整合摄像头、激光雷达、超声波传感器等多种传感器，可以在复杂的环境条件下实现高精度和实时的机器人定位，该技术在电力巡检中具有广阔的应用前景，可以有效减少人力资源的浪费，提高电力系统的可维护性和安全性。

针对当前变电站故障检测和设施检测技术不够先进成熟，通过结合变电站的实际应用环境特征，提出基于智能巡检机器人，对变电站运行设备进行的自主监控与故障诊断检测系统。即采用深度学习算法，大数据分析技术与携带高清摄像头的巡检机器人有机结合。该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障，分类分支通过获取图像全局信息，保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别，指导机器人准确避障。实验结果表明，避障方法可以高效地对图像进行分类和分割，同时，在实际变电站环境中，该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息，实现实时自主避障。

煤炭行业作为我国重要的传统能源行业，是我国国民经济的重要组成部分，其智能化建设直接关系我国国民经济和社会智能化的进程。因此，如何使运煤系统巡检形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测的智能巡检机器人系统成为煤炭企业必须研究、探讨的课题。

矿井带式输送机运输系统在长期应用过程中受外界因素影响会遭受破坏，将会对其性能及应用造成不良影响，为提高其性能，确保在应用过程中能够长期保持稳定，需应用故障巡检机器人系统。下面，针对故障巡检机器人系统的应用进行探讨，希望文中内容对相关工作人员有所帮助。