基于無人機的重載鐵路線橋隧一體化巡檢系統架構研究與設計

王鵬 段培勇

1.國家能源投資集團有限責任公司，北京 100011；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所，北京 100081

重載鐵路由于運量大、軸重大、高密度、荷載作用時間長等特點，對線路、橋梁、隧道等基礎設施的沖擊力及破壞作用顯著，極易損壞基礎設施［1］。基礎設施狀態劣化引發的安全隱患主要表現為鐵路橋涵開裂、支座位移超限等結構性病害和混凝土剝落、鋼筋銹蝕等耐久性病害，以及路基邊坡開裂、外鼓、失穩等病害，隧道洞口危巖落石、頂部山體變形、沉降等病害。目前，普遍采用人工巡查模式開展線橋隧結構病害檢查。人工巡查模式工作效率較低，檢查頻次少，且較多的結構部位因檢查人員無法到達而不能有效檢查。另外，鐵路檢修采用全天窗的管理模式，降低了檢查工作效率和檢查效果，作業人員安全隱患較大［2-3］。近年來，隨著多傳感器融合技術和微電子技術的發展，鐵路檢測監測技術向空天地立體化發展，無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）巡檢系統逐漸被應用于鐵路工務設備巡檢中。無人機是由人為遠程操控或由程序控制飛行的不載人飛行器，通過安裝在無人機上的高清相機、激光測距儀、雷達等傳感器獲取待測物體相關信息［4］。

為滿足朔黃鐵路使用無人機對線橋隧工務設備進行一體化巡檢的應用場景和數據管理需求，本文從總體架構、技術架構、業務邏輯架構、功能架構等方面對基于無人機的重載鐵路線橋隧一體化巡檢系統開展架構研究與設計，以指導系統研制和應用。

1 系統總體架構

基于無人機的線橋隧一體化巡檢系統（圖1）能夠為朔黃鐵路無人機巡檢提供業務流程和數據管理綜合應用，并為用戶提供航跡規劃、飛行計劃管理和巡檢數據管理服務，分別對應無人機飛行作業設計與導入、基于作業票的飛行計劃審批、融合BIM+GIS的巡檢業務數據管理。巡檢系統通過對無人機巡檢業務流程和巡檢數據進行一體化管理，為用戶提供無人機巡檢作業全流程一站式服務，實現各環節無縫銜接，推動業務順利開展。

圖1 無人機巡檢系統

巡檢系統綜合應用無人機巡檢技術、BIM+GIS技術和信息技術，遵循技術先進、安全可靠、操作友好、可擴展、易維護的系統設計原則，實現線橋隧模型數據和巡檢信息的集中統一管理與服務，直觀地展示工務設備病害信息，為線橋隧設備養護維修提供數據和系統支撐。

2 技術架構

系統基于B/S架構，分為前端和后端開發，技術架構如圖2所示。前端主要負責頁面搭建，后端主要負責系統業務處理。前后端分離設計是指將前端和后端從之前相互融合的體系中徹底地分離開來，兩者不再共用一個服務器，前端作為一個獨立服務存在。這種情況下會使后端的一部分業務邏輯直接轉移到前端。通過API接口將業務數據轉交給前端進行處理后，后端對業務數據處于一種無任何邏輯可感知的狀態，不再需要接觸前端任何一個HTML文檔頁面或者模板頁面。前端獲得這一部分數據后進行下一業務邏輯的處理。前后端之間使用RESTful API接口實現業務數據的交互［5］。

圖2 技術架構

2.1 前端框架

系統采用Vue.js作為前端開發框架。Vue.js是一套構建用戶界面的漸進式框架，與其他框架不同的是，Vue.js采用自底向上增量開發的設計，其核心庫只關注視圖層。Vue.js具有簡單靈活的API、響應式的數據綁定和可組合的視圖組件，已形成了一套完整的生態系統，使前端開發變得更加便利，可大幅度減少代碼編寫量。

2.2 后端框架

后端開發采用SSM框架，即Spring、SpringMVC、Mybatis框架的整合，SSM框架將整個系統劃分為View層、Controller層、Service層和DAO層。其中Spring實現業務對象管理，Spring MVC負責請求的轉發和視圖管理，Mybatis作為數據對象的持久化引擎。

3 業務邏輯架構

無人機巡檢系統業務邏輯架構分為基礎層、服務層和應用層，各層之間的業務數據流程遵循數據接口規范，同時通過權限及安全控制體系實現系統應用安全。系統業務邏輯架構如圖3所示。

圖3 系統業務邏輯架構

3.1 基礎層

基礎層為系統運轉所需的基礎數據（如線橋隧設備臺賬信息、無人機巡檢數據、GIS圖層、BIM模型等）提供數據存儲環境。

數據存儲采取分布式架構，可為基礎數據、檢測數據提供統一、安全的存儲環境。線橋隧臺賬信息、無人機巡檢病害信息等主要以結構化數據的方式存儲，采用主備架構的關系型數據庫存儲結構化數據。大數據平臺的數據倉庫在非結構化數據方面將采用基于Ceph的對象存儲技術，搭建具備高性能的分布式存儲環境。以對象（Object）作為基本單位，采用扁平化存儲結構管理所有數據［6-7］。對象存儲結構見圖4。

圖4 對象存儲結構

3.2 服務層

服務層為無人機巡檢系統業務流轉與應用提供核心支撐，使用SuperMap作為GIS平臺支撐，全面整合了GIS與數據庫、軟件工程、人工智能、網絡通信等技術，實現了GIS、無人機傾斜攝影模型、激光點云模型、BIM應用模型等數據的融合，滿足無人機航跡可視化、病害信息定位等GIS+BIM應用需求。

BIM涵蓋了從工務設備設計到運維的全生命周期，可承載豐富的設計、施工和維修信息，能夠有效提升運維管理水平和工作效率［8-9］。服務層使用基于WebGL技術的SuperMap i Client3D組件實現BIM的Web端渲染，為用戶提供三維場景可視化和地理空間信息管理等服務。

3.3 應用層

無人機巡檢系統所有的業務操作、人機界面均由應用層提供，用戶可在公司內網環境下通過瀏覽器訪問無人機巡檢系統，執行無人機巡檢業務操作，開展巡檢數據統計分析等工作。

4 功能設計與實現

無人機巡檢系統（圖5）由綜合展示、臺賬信息管理、飛行計劃管理、巡檢作業管理和統計分析五個功能模塊組成。

圖5 系統功能模塊

4.1 綜合展示

綜合展示模塊包括GIS與傾斜攝影加載展示、BIM模型與巡檢數據總覽，用戶可在綜合展示頁面一目了然地獲取線橋隧工務設備定位、無人機巡檢信息以及病害信息。

綜合展示頁面見圖6。

圖6 綜合展示頁面

4.2 臺賬信息管理

臺賬信息管理模塊對線橋隧工務設備臺賬信息進行統一管理，包括橋梁基本資料維護、隧道基本資料維護、路基邊坡基本資料維護、數據查詢、條件檢索和基本資料Excel導入。臺賬管理可對線橋隧設備臺賬進行分類管理，按照不同條件進行檢索，支持按固定Excel格式或者人工錄入的方式導入橋梁、隧道、路基邊坡臺賬信息。

4.3 飛行計劃管理

飛行計劃管理模塊主要提供無人機巡檢飛行計劃的審批流程管理。工隊專業人員通過操作無人機廠商提供的航跡規劃專業軟件制定飛行路線，附帶到安全生產作業票中，提交至上級部門進行審批，獲得政府空管部門批準后，完成作業票審批流程。系統支持航跡規劃KML文件的導入，結合GIS平臺進行飛行軌跡的可視化展示。

4.4 巡檢作業管理

巡檢作業管理模塊提供無人機巡檢信息的導入、原始圖像文件與病害識別信息的關聯、病害圖片標注與展示等功能。系統以列表的方式展示無人機巡檢的關鍵信息，包括巡檢時間、線路行別、里程范圍、工務設備編號、設備構件編號等。用戶可以檢索、查看巡檢詳細信息，包括病害類型、病害屬性（長度、寬度、面積等）、病害位置等。根據圖像識別結果，系統對原始圖像進行病害形態標注，方便用戶獲取病害屬性。

4.5 統計分析

基于工務設備病害分級分類標準，統計分析模塊提供病害信息時空多維度綜合分析功能。圖7展示了某一個工務設備的病害分布情況，便于工務部門在空間維度上整體掌握該設備健康狀況，制定積極穩妥有效的養護維修計劃。

圖7 病害分布

系統對檢測到的某處病害，在時間維度上進行數據統計與可視化展示，揭示病害在過去某個時間范圍內的發展、演變趨勢，為設備劣化預測提供數據支持。某處裂縫形態隨時間的演化趨勢見圖8。

圖8 裂縫發展趨勢

根據公司管理要求，系統可按照約定格式生成月報、季報、年報等周期性檢測報告。

5 結語

本文從無人機巡檢業務需求出發，對重載鐵路線橋隧一體化巡檢系統總體架構和系統功能進行了設計，基于前后端分離的多層開發模式進行了系統實現。結合BIM、GIS等技術手段，該系統實現了無人機巡檢業務流程管控和巡檢數據管理，為重載鐵路工務設備智能運維輔助決策提供數據支撐。