無人機輔助地鐵設施與管線巡檢的應用研究

陳玉清，羅鳳霞，柏文鋒

（1.廣州地鐵集團有限公司，廣東 廣州 510010；2.廣州地鐵設計研究院股份有限公司，廣東 廣州 510010）

截至2017 年末，全國共計34 個城市開通城軌交通并投入運營，開通線路165 條，運營線路長度達到5033km，在建線路長度6246km，目前獲批復規劃線路總長7321km。隨著地鐵線網的不斷擴張，沿線房地產開發、地下空間、市政工程等項目越來越多，鉆探、打樁等違規作業施工速度快、發現難度大、破壞性強，一旦運營地鐵隧道被鉆穿，破壞地鐵隧道結構，危及公共安全。廣州地鐵設施因違規鉆探鑿穿地鐵隧道與基坑施工違規，導致隧道大范圍變形、開裂、滲漏等事件時有發生，每次事件均不同程度地影響地鐵運營安全，地鐵的修復花費有時高達數千萬元。據統計，自2008 年以來，廣州地鐵結構受損較大事件已達23 起，其中隧道被鉆穿9 起，占39%。

由于地鐵隧道頻繁受外部建設影響和受損，按當地相關文件要求，要求管線（含地鐵）保護單位要開展24h 安全巡查。要滿足政府這一要求，企業需大幅增加巡檢成本，大量新增巡檢人員。廣州區域地鐵巡檢涵蓋建設線路300km，運營線路390km，至2025 年，廣州地鐵線網將達到810km。目前，廣州地鐵巡檢主要還是以人工巡視為主，每個巡檢人員每天負責巡檢線路長達12km，人員投入大，且巡檢頻次低。為了滿足政府24h巡檢要求，企業需大量增加地鐵、管線等地下設施的巡檢人員，大幅提高企業的管理成本。因此，在確保地鐵設施及運營安全前提下，如何提高巡檢工作的效率和質量，降低企業成本，是企業面臨的現實問題，急需應用新科技和研究地鐵設施的智能巡檢方法。近年來，無人機技術發展迅速，在各個行業的應用快速增長。采用無人機輔助巡檢，提高巡檢頻次，非常適合地鐵設施和管線等地下設施巡線業務，可大大減少巡檢人員，提高工作效率，且可滿足政府提出的24h 巡檢要求。在現有無人機應用技術的基礎上，開展無人機輔助巡檢技術研究與系統開發十分必要與緊迫。

1 無人機巡檢技術現狀

無人機（UAV）是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置的不載人飛機，包括無人直升機、固定翼機、多旋翼飛行器、無人飛艇、無人傘翼機。近年來，無人機因其獨特優勢，在各行各業中的應用中增長快速，其使用需求和頻率不斷加大。在與地保巡線業務類似的電力巡線領域，專門應用于架空輸電線路巡檢的無人機巡線系統已經具備行業規范，包括國家電網發布的《架空輸電線路無人機巡檢系統配置導則》（Q/GDW 11383-2015）、南方電網發布的《架空輸電線路機巡光電吊艙技術規范（試行）》以及中電聯發布的《架空輸電線路無人機巡檢作業技術導則》（DL/T 1482-2015），對無人機巡檢系統及光電吊艙進行了規范。2013 年11 月廈門地鐵1 號線一期工程施工期間，廈門交警使用一種名為“單兵一號電動無人機系統”的無人機監測地鐵施工交通狀況，該應用僅限于現場交通信息的采集；2016 年7 月22 日深圳地鐵3 號線部分區段采用無人機監控和記錄高架區段檢修作業狀況，但都還僅局限于采用旋翼機開展圖像的采集工作，離業務化和智能化應用還有很大距離。

總的來看，無人機技術已經成熟，但無人機在傳統農林作業、搶險救災、城市規劃等領域的應用還主要局限于采用旋翼機開展圖像的采集工作，對圖像的處理與分析都仍主要依靠人工完成，離業務化和智能化還有很大的距離。無人機在地鐵領域的應用還很少，主要采用旋翼機開展試驗飛行和圖像采集，在采用固定翼無人機開展圖像采集、圖像后處理、圖像智能分析、自動識別與預警方面的研究與應用還暫時為空白。

2 無人機輔助地鐵保護巡檢與預警研究

2.1 無人機數據采集平臺

地鐵保護巡檢具有線路窄長、巡檢頻次高、巡檢專業性強等特點，因此建立無人機數據采集平臺應盡量滿足以下參數特點：（1）無人機平臺參數。巡檢精度5cm；起降方式為垂直起降；抗風能力不小于10m/s（5級），能承受小雨天氣；超輕量和耐沖擊機身；實時監控無人機各模塊狀態，支持失控返航、低電量/燃料返航，實時進行指令和數據的交換。遠距離巡檢續航時間不少于1.5h，巡航速度不小于20m/s，續航里程不小于120km，最大任務載荷2kg；小區域線路和項目巡檢續航時間不少于1h，巡航速度不小于6m/s，續航里程不小于20km，最大任務載荷5kg。（2）光學相機參數。搭載于無人機的航攝儀盡量滿足以下參數：不低于4000 萬像素，4K超清視頻；靜態影像感光度ISO 100-25600，自動感光度ISO 100-6400；自動對焦、程序自動曝光；鏡頭防抖和5 軸防抖；支持連拍、支持降噪。（3）飛控系統要求。帶GPS 導航自動飛行功能，飛控系統軟件能夠實現無人機系統自主安全的飛行控制。在無人機飛行前進行航線規劃設計，在無人機飛行過程中顯示飛行區域的電子地圖、航跡、飛行參數、飛機的姿態航向參數等。飛行中所有的飛行參數和導航數據可實時下載并記錄。操作者可通過航跡規劃和路徑調整進行各種任務的控制執行。地面控制系統的人機界面讓操作者可方便地修改航路點、目標航向并監視飛行狀態。

2.2 巡檢圖像處理

利用無人機取得地鐵沿線地面環境的巡檢圖像后，應對巡檢圖像進行處理，實現沿線圖像的拼接，并與現有的地鐵保護線進行重疊，以直觀反映巡檢圖像與地鐵保護范圍的關系。為了保證能夠高效準確地識別關注的風險源，需要對采集的影像進行預處理。主要的預處理技術主要包括坐標轉換、數字正射影像的制作和影像快速拼接技術，數字正射影像主要用于建立GIS 系統影像地圖，影像快速拼接技術主要用于人工智能風險源特征提取判讀。在風險源識別上，根據軌道交通保護控制區外部項目巡檢業務，對外部項目作業中炮頭機，攪拌樁，立式水泥罐等等作業設備特征點進行提取，基于大樣本數據庫，結合特征顏色、紋理、形狀、空間等特征，利用神經網絡，對目標特征進行深度學習，建立目標風險源智能識別模型。在巡檢過程中，識別模型能夠通過無人機航拍采集的照片，對照片進行分割、合并、要素提取以及統計分析等步驟進行特征分析，實現特征目標的識別。

2.3 無人機巡檢與預警系統

利用無人機輔助地鐵保護巡檢應建立起無人機巡檢與預警系統。系統的功能應包括但不限于以下功能：無人機設備管理、巡檢任務管理、巡檢圖像處理、巡檢變化監測、巡檢預警等功能。無人機采集的巡線數據輸入計算模型，對圖像的特征進行匹配，如果出現鉆機、挖掘機、新增工地等風險源就會在圖像上進行標注，并在GIS 地圖上進行展示預警。想要達到圖像自動在GIS 地圖上定位顯示的效果，至少需要以下幾個空間參數信息：（1）一個點的坐標；（2）航高；（3）航向角。根據航高可以算出比例尺，即圖像中一個像素的寬度所對應的實際距離，再根據某已知點的坐標就可將圖像移動至對應坐標系下的位置，最后利用航向角對圖像進行旋轉，即可達到圖像定位的效果。

3 效益分析及飛行驗證

目前，廣州地鐵需要巡檢的運營線路10 條，里程約246km，建設線路11 條，里程約314km，現有巡檢人員達數十人，若要達到相關文件要求，平均每6km 需配備1 名巡檢人員。隨著運營線路與建設線路的增加，巡檢人員的數量與巡檢成本將直線增加巡檢管理難度大，質量難以保證，且巡檢成本高，巡檢頻次較低，易出現巡檢死角。若采用無人機地保巡檢系統及圖像處理系統輔助開展廣州地鐵設施巡檢，在現有560km 運營線路+建設線路的情況下，只需配置3 臺無人機即可將巡檢頻次由1～2 次/ 周提高到5～7 次/ 周的巡檢頻次，巡檢成本將大大降低，隨著線路里程的增加，成本將逐步降低，巡檢效率可提高10 倍以上。文章對傳統人工巡檢與無人機輔助巡檢的優劣勢進行了總結，如表1所示。

表1 優劣勢及效益分析表

2016 年8 月—12 月，廣州地鐵集團有限公司地保辦成功組織開展了無人機巡檢驗證飛行。利用無人機及控制系統實現全程GPS 自動導航，對四號線大學城南—石基—大學城南共計26km 線路兩側地鐵保護區開展了多次自動巡檢，并成功發現預設在線路正上方作業的鉆機，初步驗證了利用無人機開展地鐵設施巡檢的可行性。

4 結束語

文章對無人機輔助地鐵保護巡檢與預警技術的背景、必要性，無人機及應用技術發展綜述，無人機輔助地鐵保護巡檢與預警技術、效益分析以及驗證飛行進行了介紹。通過實踐證明，無人機輔助地鐵保護巡檢與預警是可行的，利用無人機開展地鐵設施巡檢具有巡檢范圍廣、速度快、效率高以及巡檢質量高等特點，能夠大大減少巡檢人員的配置，降低企業巡檢成本等優勢，具有實用性與推廣意義。