文/車洪磊 史聰靈 胡鵠 王文偉
近年來,我國城市綜合管廊建設高速發展。在城市地下綜合管廊大規模建設的同時,安全問題亦不可忽視。針對城市地下綜合管廊建筑結構特征及主要風險,中國安全生產科學研究院聯合相關單位研發了實現地下綜合管廊全天候自動化巡檢的安全巡檢機器人。
近年來,在國家政策的支持和推動下,我國城市綜合管廊建設高速發展。城市地下綜合管廊是指在城市地下用于集中敷設電力、通信、廣播電視、給水、排水、熱力、燃氣等市政管線的公共地下空間。城市地下綜合管廊統籌了各類市政管線規劃、建設和管理,有利于解決反復開挖路面、架空線網密集、管線事故頻發等問題,有利于保障城市安全、完善城市功能、美化城市景觀、促進城市集約高效和轉型發展。
但在城市地下綜合管廊建設的同時,其安全問題亦不可忽視。由于城市地下綜合管廊屬于空間較封閉、通風條件差、有害氣體易聚集、火災隱患大、人工巡檢困難的場所,日常有毒有害氣體不易排出,火災時極易出現轟燃且火災撲救難度極大。因此對地下綜合管廊進行日常巡檢,及時發現安全隱患就顯得尤為重要。

圖1 綜合管廊自動巡檢機器人現場工作圖
目前,已建成的城市地下綜合管廊日常安全巡檢采取安裝固定探測設備與人工巡檢相結合的方式。受管廊空間布局、巡檢人員的生理和心理、工作經驗、技能水平以及外部環境的影響,存在檢測盲區難以消除,誤報、漏報等問題。因此,針對城市地下綜合管廊建筑結構特征、主要危險源特征,中國安全生產科學研究院聯合相關單位,研發了可實現地下綜合管廊全天候自動化巡檢的安全巡檢機器人。巡檢機器人可實時采集管廊內各參量數據(如視頻、溫濕度、有毒有害氣體等),具有自動開啟常閉式防火門、自主導航、自主充電等功能。采用機器人進行管廊巡檢,有利于提升管廊消防安全,降低人工巡檢的危險性,也可及早地探測火災、氣體泄漏等事故,保障綜合管廊安全運行。
城市地下綜合管廊自動巡檢機器人旨在解決綜合管廊運營過程中存在的日常安全檢查問題,具有以下特征:

圖2 機器人可自動化巡檢、多功能檢測、自動開啟防火門
機器人可實時采集綜合管廊的各項數據,如障礙物、氧氣含量、火場溫度、輻射熱強度、有毒氣體或可燃氣體種類及其濃度等,及時發現地下綜合管廊的安全隱患。機器人通過控制機械臂姿態實現了綜合管廊內電纜層的分層探測,揭示了綜合管廊內逐層電纜的特征參數。
基于線性遠紅外雪崩效應室內定位技術,研制了響應速度優于1μs、定位精度2 mm 級的機器人室內定位系統。機器人根據災害事故現場的實際情況,可自動進行路徑規劃,并實時反饋機器人狀態參數。針對綜合管廊防火門通過性問題,建立了機器人整體運動模型、機械臂運動模型和不同種類防火分區的跨越方法,實現機器人自動開啟防火門功能。
采用2.4G 無線數據網絡傳輸靜默及喚醒技術,分前后沿綜合管廊頂部方向等間距布設無線通訊設備,組成地下空間無線傳輸網絡。當巡檢時,機器人的主控模塊喚醒無線通訊設備,實現了地下空間2 km長距離無線通訊。無線通訊設備可在環境溫度為-40 ~80 ℃使用,其單個模塊的工作時間可在無需充電的情況下工作2 年。系統解決了綜合管廊地下空間屏障多、視頻帶寬大、通訊困難、二次施工等難題。
當機器人電量低于閾值時,啟動自動充電任務;機器人從當前位置開始,按照一定的角度尋找充電樁。當檢測到充電樁后,機器人快速運動到充電樁附近,并利用紅外線感應器進行精準定位。機器人將設計有容錯性的插頭插進插座進行充電,待充電完畢后,機器人離開充電樁繼續巡檢任務。
基于環境對機器人的要求,對機器人的關鍵部位進行防腐蝕、防爆處理,使機器人的電子元器件、機械材料能承受腐蝕、高溫、粉塵、濃煙等惡劣環境的影響,保證機器人處于穩定工作狀態,確保機器人順利完成任務。
機器人自身安裝的多重傳感探測設備,可在巡檢過程中第一時間對異常情況進行報警,并實現了歷史數據的管理。報警信息包括溫度、濕度、有害氣體濃度,是否適合人類接近等。
綜合管廊自動巡檢機器人已在國內的城市地下管廊進行了示范應用。機器人采用履帶式結構,搭載紅外探測、視頻探測、可燃氣體等多類外部傳感器,通過廊內無線AP為后方處理系統提供原始數據,具有自動巡檢、自檢、視頻監控、紅外熱成像、環境監測、應急處理、防火門開啟、自主充電、系統聯動、自身安全防護等功能,能夠實現對綜合管廊的日常安全檢查,提升了綜合管廊的智能化管理水平。
綜上所述,城市地下綜合管廊安全巡檢機器人及相關系統采用先進的傳感器技術、無線網絡通訊技術和智能控制技術,依照綜合管廊設計規范,融合個性需求,將與安全有關的各個系統有機地結合在一起,實現了城市地下綜合管廊的自動化巡檢,為用戶提供了“以人為本、安全至上”的無人化值守。[本文作者單位系中國安全生產科學研究院交通安全研究所,本文得到國家自然科學基金項目(51622403),中國安全生產科學研究院基本科研業務費專項(2019JBKY01、2019JBKY12),中國安全生產科學研究院“萬人計劃”入選人才特殊支持經費項目(WRJH201801)等項目資助,作者在此表示感謝。]