基于巡检机器人的隧道维护系统

基于巡检机器人的隧道维护系统

张涛

中国水利水电第十四工程局有限公司 云南省昆明市 650041

摘要：针对当前高速公路隧道维护存在巡检效率低、运营成本高的问题，本文提出一种基于智能巡检机器人的隧道维护自动检测系统。经运行验证，该系统具有巡检效率高、功能定制化等特点，可满足不同的巡检要求。

关键词：高速公路隧道；智能巡检系统；轨道式巡检机器人

引言

随着高速公路隧道里程和车流量的增加，隧道设备设施种类也逐渐增多，这给隧道日常维护和管理带来较大压力。本文结合高速公路隧道的实际运行情况，设计基于智能巡检机器人的隧道维护自动检测系统。通过智能巡检机器人在隧道内循环往复检测，实时、连续地获得隧道内部的运行状态信息，并对隧道运行状况做出评估，及时发现危及隧道安全的异常情况。在特殊气候、交通条件或隧道运行状况异常时发出预警信号，为隧道的维修、养护与管理决策提供依据和指导。

1 系统组成

基于智能巡检机器人的隧道维护系统主要由4个部分组成：

1）智能巡检机器人，其携带多种检测传感器，包括 CO/VI 检测器、能见度检测器、风速风向检测器、火灾探测器、声光报警器等，对隧道内温度、湿度、氧气、易燃易爆及有毒有害气体、火灾、交通事件等进行实时检测。

2）滑行轨道，智能巡检机器人沿轨道深入现场巡检，收集相关信息和数据；

3）通信网络，通过无线通信模块，将现场数据传至后端管理平台；

4）后端管理平台，对现场数据进行智能分析，根据数据分析结果进行决策指导。

隧道机器人巡检系统能够以全自主、本地或远方遥控的模式代替或辅助人工进行隧道巡检，巡检内容包括可见光检测、基于红外热图的电缆设备缺陷检测、环境温湿度检测、有害气体检测等，具有检测方式多样化、智能化、标准化等特点。同时，系统巡视内容、时间、路线、报表管理的一体化，实现了巡检全过程自动管理，并能够提供数据分析与决策支持。

2 系统功能

基于智能巡检机器人的隧道维护自动检测系统可对隧道进行智能巡检，自动识别隧道环境的异常状况，有效提高运维工作的效率和质量。系统功能主要包括：

2.1智能巡视

基于轨道式巡检机器人定位信息，设计机器人行走及巡视路径：管理者可通过后端管理平台实时查看巡检机器人位置信息及视频信息，亦可手工操作巡检机器人巡视，实现机器人集群管理：当某一区域发生预警信息时，监控中心立即获得其位置信息，并查看视频监控画面实时查看异常区域的现场情况。

2.2 红外热成像检测

当隧道出现火情时，轨道式巡检机器人能够迅速到达火情位置，并根据区域温度特征快速定位着火点位置，为精准救援提供依据。

2.3 隧道交通事件检测

根据视频采集信息对隧道的交通情况进行判别，对拥堵、停车、行人、抛洒物、逆行等交通事件进行检测，及时发现和定位事件发生的位置。

2.4 设备发热与故障预警

通过获取设备表面温度，分析温升曲线；通过与历史数据对比，判断设备运行是否正常；对温升异常设备预警，并提供可见光照片和红外温度影像进行判别。

2.5 语音报警及对讲

发生安全预警时，轨道式巡检机器人携带的声光报警单元会进行提醒，也可远程实时喊话警示。

2.6 智能联动

可与隧道内风机、电力系统、消防设备联动，调节空气质量及环境温度：发生预警信息时，监控人员可远程操作隧道内设备，如开启消防设备等，及时排除现场危险，避免人员财产损失。

2.7 可定制化

根据具体实际需求，搭配不同的传感器，进行定制化检测；

2.8智能运维管理及数据可视化展示

轨道式巡检机器人将获取的隧道环境信息、视频信息、交通信息、交通事件等实时回传至后端管理平台，以图表形式呈现，并绘制其历史发展趋势，让管理者更直观、迅速地掌握隧道状况。

3 隧道机器人巡检系统关键技术

3.1 图像智能识别

机器人云台内搭载一体化高清相机和红外热成像仪，用于隧道现场的可见光检测和热监控，获取电缆、仪表、指示灯等对象的图片，提前预知设备状态来实现电力设备的预知性维修。系统经图像预处理和滤波技术，消除隧道内可能存在的光线差、水雾等因素对图像清晰度造成的影响，再通过图像精确匹配和模式识别技术，可进行设备外观状态的自动识别。后台软件基于红外热诊断技术，结合设备专家图像库，能够准确分析和及时发现各类设备温度异常与各类电流致热性故障，监控的对象包括电缆接头、接地箱、电缆终端头与终端瓷瓶、电缆终端接地情况在内的多种设备。指针式仪表的读数识别流程为：图像预处理、表盘提取、表针提取、示数读取；对数字式仪表的读数识别流程为：图像预处理、数字区域提取、数字识别；依托于最新的图像处理技术与模式识别隧道机器人巡检系统的关键技术应用算法，对不同类型的仪表分类处理，结合优化的程序模块，可以达到对单针类仪表 100% 的识别率、对数字仪表的高识别率。

设备外观异常检测对电缆设备图像进行检测，通过图像预处理、模式识别、纹理分析等技术，判断设备的外观是否异常。同时检测隧道内指定区域是否有异常外来物，如塑料袋、小动物等。系统通过图像预处理改变图像质量，再对指定区域进行特征提取、匹配处理分析，有异物的区域和正常区域进行智能分类后获取识别结果。

3.2 运动控制

机器人小车行走控制组件采用步进式伺服电机，基于总线控制方式和高精度编码器的空间矢量电流控制算法，实现全速度范围的优异性能。利用高速响应的伺服控制技术，强化步进电机固有的刚性特质；根据负载实时调整电流大小，合理降低机器人的能耗和发热。机器人通过伺服电机编码器和 RFID 标签定位结合的方式进行定位，保证控制器和后台可以实时了解机器人的位置信息。而且机器人前后均装有内置微处理器的超声传感器，采用中断方式完成测距计算，测距结果精度高，实时响应能力好。

4 结语

基于智能巡检机器人的隧道维护自动检测系统具有巡检效率高、功能多样化、检测全面等特点。通过合理配置智能巡检机器人，结合人工巡检和隧道固定安装的机电监控系统，可充分发挥人工检测和机器人检测的作用，优化隧道巡检和养护流程，提升检测效率和检测精度。此外，该系统可为隧道管理部门提供数据分析平台，对预防风险具有较高的实践意义。

参考文献

[1] 何璐佳,杨墨,毛杰勇,等.隧道机器人巡检系统的关键技术应用[J].电子技术与软件工程, 2020(2):94-95.

[2] 王志锦.机器人技术在高速公路运营中的应用[J].河南科技,2020(19):98-100.

[3] 王元友,王惠芳,崔鹏伟.智能巡检机器人系统设计与实现[J].青海电力 ,2015(4).