主要应用于煤矿井下皮带机场所巡检，采用模块化结合的方式，设计具有导向、传动、驱动、行走支撑及随动压紧控制等五轮系模块化机器人本体结构，攻克了度空间速度图像协同闭环控制、煤机故障声音识别、煤矿井下图像识别等关键技术，通过搭载红外摄像头、可见光传感器及相关其他传感器，
度空间速度图像协同闭环控制：设计包括电流环、速度环、位置环三环闭环系统，在Matlab Simulink中搭建仿真模型并分析，验证电流控制的鲁棒性增强及系统抗扰性能提高，保证机器人定位精度。
基于深度学习的煤机故障声音有效识别：建立基于深度学习CNN+LSTM+SOFTMAX的煤机故障声音识别方法，将模型训练结果参数传送到嵌入式终端，将采集到的煤机设备声音转换为语谱图，进行特征提取和分类，实现对煤机设备异常声音识别和故障诊断。
基于灰度世界算法的煤矿井下图像精准识别：基于改进灰度世界算法实现颜色信息校正，将色彩单一的图像现状调整为具有丰富色彩的图像，解决井下光照不均造成的图像信息差异问题。
异物识别功能：通过搭载多个红外网络摄像仪实现对整个皮带机图像采集，图像信息传输至远程端上位机显示并存储，通过对图像的浏览分析实现皮带机异物检测（如金属件、体积较大的石块）。
皮带跑偏识别功能：通过固定式摄像头获取皮带图像（标记皮带边缘与支架边缘），经过图像预处理后，计算出皮带边缘线条位于金属支架边缘区域线条的相对位置确认是否跑偏。
托辊掉落识别功能：通过对皮带机所有托辊采集图像，记录其位置信息，每次运行都在相应的位置采集图像，与初始采集的图像做图像对比，检测托辊位置是否有异常出现，当异常值大于一定阈值后，判定托辊掉落，给出信号与位置信息，通知工作人员进行检修。
红外测温功能：通过搭载红外热像仪对托辊、电缆、电机本体、电机前后端轴承的温度或指定点的温度进行测量，当被检测设备超过设定温度值时自动报警。
环境采集功能：基于携带的环境监测模块，能够实时采集巡检现场中的气体浓度（O2、CO、CH4）、温湿度、烟雾粉尘等环境信息，传输到后台管理系统中，监测到有环境信息异常时进行报警。
噪声检测功能：基于高保真音频传感器对运行噪音进行采集，通过AI智能算法结合机器人日常巡检中大量的音频记录历史数据进行对比分析，能够有效识别物料运输系统噪声异常、轴承损坏等异常现象。
避障功能：通过搭载红外与雷达传感器构筑双重安全保障，实现对运行路线上障碍物的监测。在一种传感器失效情况下保证机器人具备避障功能，并进行系统安全报警并在明显位置安装有闪动警示灯，提醒人员注意。
多轮系可升降皮带机巡检机器人应用于20余家煤矿企业，既减轻了巡检工作强度，又实现了对皮带机工况同步观察和监测。基于可升降功能，机器人巡检范围实现增加600mm；实现对电机等设备噪音、异音监测及有效识别，并进行后台数据储存和分析；实现对皮带撕裂跑偏、托辊异常、皮带漏料撒料、大块煤块、异物等异常情况的监测，并基于大数据分析预警技术，做到提前预警，减少停车时间，有效延长生产时间。
