巷道智能化掘进是指在煤矿井下利用自动化、智能化技术进行巷道掘进作业，以提高掘进效率和安全性。当前，煤矿巷道综掘工作面智能化程度较低，掘进效率不高，已成为制约煤矿高效生产的瓶颈问题。为解决这一问题，自主感知与智能调控技术显得尤为重要。这些技术的应用能够有效提升掘进装备的智能化水平，实现煤矿综掘工作面的快速、安全掘进。

自主感知技术是智能化掘进的核心技术之一，它主要包括基于超宽带原理的位姿感知、基于双频激电法的超前探测和基于神经网络的故障感知等。超宽带技术可以在复杂环境中实现高精度定位，为掘进机械提供精确的位置信息；双频激电法可以在掘进过程中对巷道前方的地质构造进行超前探测，及时发现潜在风险；神经网络等智能算法能够在数据中识别出故障模式，提高系统的可靠性。

智能调控技术则是指在自主感知基础上，通过智能控制算法实现对掘进装备的动态调整和优化控制。例如，基于群体智能算法的智能截割可以实现对煤炭的高效、精准切割；基于遗传变异粒子群算法的路径规划能够为无人掘进工作面提供最佳作业路径；基于自适应控制的智能纠偏技术则能够根据实际工作面情况实时调整掘进方向，确保掘进轨迹的准确性。

智能临时支护与永久支护感知技术是另一个重要组成部分，它涉及对掘进工作面围岩压力、顶底板状况和支架位姿等多维信息的感知。研究非水平场景下掘支协同与多机组多缸联动的自适应控制方法，可以使支护工作与掘进作业更加高效协同。对于永久支护而言，围岩位移感知和支护装备受力变形感知能够实时监测支护状态，而锚护网络结构优化方法和基于粒子群优化算法的自适应钻进控制策略，则能有效提高永久支护的可靠性和经济性。

随着科技的不断进步，5G技术、煤矿机器人体系、智慧矿山边缘云协同计算技术架构等也逐渐成为智能化掘进的研究热点。5G技术的应用将为煤矿井下提供高速、低延迟的通信环境，为各种智能设备的互联互通提供基础；煤矿机器人则能够在危险环境下进行作业，减少人员的伤亡风险；智慧矿山边缘云协同计算技术架构能够在数据处理上发挥重要作用，提高数据处理效率和准确性。

为了构建更为完善的智能化掘进技术体系，行业内的研究者和工程师们还在探索基于残差神经网络的矿井图像重构方法，通过图像识别技术提升地质条件的可视化程度；同时，生态学模型构建与实现，以及智慧煤矿信息逻辑模型及开采系统决策控制方法的研究，也在不断深化，它们将为智能化掘进提供更准确的决策支持。