当煤矿井下发生瓦斯爆炸等灾害的时候,煤矿救援机器人能够替代应急救援人员第一时间进入井下灾害发生区域,对灾害地区执行探测巡查,同时对被困矿工进行营救。煤矿救援机器人的参与,大大提高了成功救援的几率,同时还降低了施救人员伤亡。但是目前煤矿救援机器人多为隔爆型防爆,若隔爆外壳破裂容易引起井下发生二次爆炸,造成更大的损失和伤害。同时,灾后的井下环境发生了变化,原有的地图在救援过程当中已经无法反映灾后的井下情况,因此机器人的井下定位与建图能力就显得极其重要。本文围绕煤矿救援机器人建模及仿真,机器人大功率本安驱动技术,机器人井下同时定位与建图算法这3个关键技术进行了深入研究。本文首先基于煤矿救援机器人的位移、速度、角速度等物理量建立了运动学模型。为了实时判断机器人在井下运行的位置与姿态,基于运动学模型,设计了滑模变结构控制器来追踪机器人的移动轨迹。针对机器人翻越陡坡这种特殊的运行姿态进行了动力学建模和分析,为机器人的驱动力的匹配提供理论依据。针对机器人在研发过程中,存在研发周期过长、风险高、出现问题不易及时修正等问题,通过建立煤矿井下机器人仿真实验系统,对机器人进行仿真分析,验证了机器人设计的可行性。针对现有的隔爆型煤矿救援机器人的硬伤--隔爆外壳若被落石砸中破裂,极易引起周围爆炸性气体发生二次爆炸的问题,提出了用本安型防爆代替隔爆型防爆的方法。为了解决本安机器人不能做到大功率驱动的问题,提出了“分功合流”原理。首先通过一系列流体力学关系式,证明了该理论的正确性。基于该理论,提出了多泵合流的方法,建立了多泵合流系统的数学模型,确立了PID控制的控制方法。然后通过软件仿真,证明了多泵合流的可行性。同时,为了让机器人在电量有限的情况下行驶更远的距离,确立了以分布式控制为主的控制方法。为了验证多泵合流的实际效率,设计了液压合流试验平台。为了使多泵合流驱动系统满足煤矿井下“ia”等级要求,对电机和电池组进行了本安化改造,最后设计了多泵合流硬件系统。针对煤矿救援机器人井下同时定位与建图算法精度不高,只能达到一阶泰勒精度的情况,提出基于一种高精度的二阶中心差分粒子滤波器(SOCDPF)的SLAM算法(SOSLAM)。其次,针对FastSLAM和UFastSLAM算法的鲁棒性差,很容易受到煤矿井下恶劣地形的影响,提出一种基于次优渐消因子的强跟踪自适应UFastSLAM算法。最后,结合STF的强鲁棒性、自适应性和二阶CDKF的高非线性逼近性,同时增加了不受非高斯和非线性模型影响的粒子滤波器,提出了强跟踪二阶中心差分SLAM算法(STSOSLAM)。通过仿真试验,和实际环境的建图,验证了以上几个算法的优越性。最后在煤矿通风试验巷道中进行井下现场实验,绘制出了真实的井下环境地图。为了解决煤矿井下救援机器人智能自主行走时,从一个点移动到另一个点的问题,研究了基于概率路线图(PRM)的路径规划算法。并通过仿真试验,验证了粒子数量对算法的影响,计算出了算法的最优粒子数量,并结合实际地图环境进行了验证。