交通隧道巡檢機器人運動形態及檢測技術

陳國翠　管帥　陳冬冬　梅志慧

摘 要：隨著城市化進程的加快，交通隧道已成為現代交通網絡的重要組成部分。隧道內部環境復雜多變，傳統人工巡檢方式難以滿足全面、高效、精準的巡檢需求。近年來，機器人技術的飛速發展為隧道智能化巡檢提供了新思路。本文針對交通隧道環境特點，分析了隧道巡檢需求，在此基礎上提出了一種新型隧道巡檢機器人運動形態及檢測技術構建方案，通過設計運動形態、檢測技術選型、系統集成、原型測試和優化等，并對其應用路徑進行了探討，以期為交通隧道智能化巡檢提供參考。

關鍵詞：交通隧道 機器人 檢測技術

近年來，我國經濟發展迅猛，隧道建設規模不斷擴大，交通隧道憑借其縮短行車距離的優點成為人們日常出行的首選。相較于電纜隧道、綜合管廊等設施，交通隧道內部空間密閉、車流量較大、建筑結構及機電設備情形復雜等，一旦發生交通事故或火災事故，極有可能造成現場人員的重大傷亡與財產損失。因此，為了確保交通隧道安全運營，需要定期對交通隧道進行巡檢，并針對隧道進行特定維護。通過定期巡檢和維護，可以及時發現并解除隧道內的安全隱患，確保交通隧道的安全運營，保障行車安全和人員安全。

1 交通隧道環境特點與巡檢需求分析

1.1 交通隧道環境特點

交通隧道內部環境復雜多變，其具有空間狹長、光照不足、濕度大、粉塵多等特點，在這種環境下，隧道的結構、其附屬設施、隧道的運營安全等都面臨著嚴峻的挑戰。傳統的人工巡檢方式受制于隧道內部復雜環境，人工巡檢的工作強度較大，而且耗時耗力，工作效率低，人工巡檢的不確定因素多，導致其準確性差等問題。同時，巡檢人員有一定的主觀性，巡檢結果的可信度尚需確認。此外，人工巡檢的危險系數較高，巡檢人員人身安全不能得到保障。在事故發生后，不能及時準確地了解事故現場的發展態勢，現場應急處置時效性差，容易造成二次事故。例如，一條五公里長的隧道每天可能需要安排3-5名巡檢人員，并且要耗時數小時以上，但是即使這樣的投入人力仍難以實現對隧道全方位、高精度的監測。為解決這一問題，我們亟須引入新的技術與裝備，實現隧道巡檢機器的智能化與高效化。巡檢機器人通常配備各類傳感器、攝像頭以及數據采集設備，能夠通過自主操控或遠程操控對機器設備、隧道環境等進行檢測和巡檢，自動執行數據收集、現場檢查、異常檢測和環境監測等功能。

1.2 交通隧道機器巡檢需求分析

針對交通隧道內部復雜多變的環境特點與安全運維管理的現實需求，隧道機器巡檢系統需要具備全天候、全方位、高精度、強實時的綜合感知與分析能力。具體來說，巡檢機器人需要集成多源異構傳感器（如激光雷達、高清攝像機、紅外熱像儀等），構建“天-地-壁”一體化的隧道信息采集體系，實現對隧道結構（如路面、墻面、頂板等）、環境參數（如照度、溫濕度、CO濃度等）、交通流（如車速、車流量等）的全覆蓋無死角監測。同時，考慮到隧道內部光照不足（照度通常低于50lux）、濕度較大（相對濕度可達90%以上）等惡劣工況，傳感器需具備低照度、防水防塵（如IP68）等特性，并采用三防處理、模塊化布置，確保數據采集的穩定性與可靠性（如故障率低于0.1%）。此外，海量監測數據的實時分析也對系統的算力提出了極高要求，需要在機器人本地搭載高性能計算平臺（如單節點算力≥10TFLOPS），并借助5G、邊緣計算等技術實現與云端協同，構建端－邊-云一體化的智能分析架構，縮短數據處理時延（如單幀點云處理時間≤0.1s）。同時，考慮到隧道事故后的應急處置需求，巡檢機器人還需具備一定的障礙穿越、動態避障能力，并支持靈活的人機交互操作，以遠程遙控或自主作業方式開展救援偵查。

2 交通隧道巡檢機器人運動形態及檢測技術設計方案

2.1 運動形態設計

交通隧道巡檢機器人的運動形態設計應綜合考慮隧道內部復雜多變的環境條件、全方位高精度的檢測需求以及高效率長時續航的任務要求等因素。巡檢機器人有輪式、履帶式、軌道式等多種運動形態。輪式巡檢機器人相較于其他機器人的優勢在于其結構簡單，運動速度較快，適合用于平整空曠的路面，不適合用于崎嶇不平的地形。一種可行的設計思路是采用輪軌復合式運動方案，即機器人由輪式行走機構與軌道懸掛機構復合構成[1]。其中，輪式行走機構采用多輪獨立驅動，可實現全方位靈活移動，并通過主動懸掛技術確保輪地接觸面與隧道輪廓的持續貼合，保障機器人通過能力；軌道懸掛機構固定于隧道拱頂或側壁，利用隧道內部既有軌道（如電纜橋架）或專門設置的導軌，對輪式機構提供支撐與導向，并集成供電、通信等功能，實現機器人的長距離移動和數據交互。同時，軌道懸掛機構還可借助機械臂、升降平臺等附屬裝置靈活調節機器人位姿，拓展檢測范圍與路徑。輪軌復合式設計在提升機器人環境適應性的同時，可顯著降低動力學復雜度，進而減少能耗，提高續航。此外，通過模塊化設計，可實現輪式與軌道式構型的靈活切換與任務響應，提升系統適用性。

2.2 檢測技術選型

隧道巡檢機器人的檢測技術選型應立足于隧道內部復雜多變的結構性態與環境條件，兼顧檢測性能、數據質量與系統穩定性等要素[2]。針對隧道結構安全的精細化檢測需求，一種可行的技術路線是多傳感器融合方案，即在機器人平臺上集成激光雷達、高清攝像機、紅外熱像儀等多源異構傳感器，并通過深度學習算法實現多源數據的智能解譯與信息提取。其中，激光雷達可實現隧道襯砌表面的三維重構，點云密度優于5000points/m?，深度測量精度優于1mm；高清攝像機可獲取隧道表面的高分辨率彩色影像，像素密度達到0.5mm/pixel，可與點云數據配準構建高精度三維模型；紅外熱像儀可獲取隧道襯砌表面的溫度分布信息，溫差分辨率優于0.1℃，可用于滲漏水、空洞等隱患的無損檢測。多源異構數據的融合處理可顯著提升隧道缺陷檢測的精度與可靠性，如亞毫米級的裂縫識別（寬度測量精度達0.2mm）、毫米級的變形檢測（位移測量精度達0.5mm）等。

此外，在線實時處理對海量檢測數據提出了極高要求，需要在機器人平臺上搭載高性能嵌入式設備，并研發時效性強、魯棒性好的輕量化解析模型，以實現對隧道健康狀態的動態評估。同時，為保障檢測系統在隧道潮濕、粉塵等惡劣環境下的長時穩定工作，傳感器及線纜的三防設計、模塊化布置也是必要的。

2.3 系統集成

隧道巡檢機器人系統集成設計應立足于機器人平臺的環境適應性、檢測裝置的精準性以及人機交互的友好性等要素，構建一套全面感知、智能決策與自主作業于一體的移動式機器人系統。系統集成設計思路可分為硬件架構與軟件架構兩個層面。硬件方面，應采用模塊化設計理念，將機器人平臺劃分為移動機構、供電系統、檢測裝置、控制單元等多個功能模塊，各模塊之間通過標準化接口（如CAN總線）實現互聯互通[3]。同時，應重點關注系統集成后整機的空間布局優化問題，如傳感器安裝位置、線纜布線路徑等，以期在滿足檢測性能要求（如視場范圍覆蓋率≥95%）的前提下實現系統小型化集成（如控制柜體積≤0.5m?）。軟件方面，應構建多層級控制架構，實現從感知、決策到執行的全流程自主化。其中，感知層負責多源異構傳感器數據的同步采集與融合處理，提取環境與狀態信息（如點云密度≥5000points/m?）；決策層接收感知層信息，調用SLAM、目標檢測等算法模型實現定位導航（如定位精度≤0.1m）、路徑規劃（如靜態障礙規避率100%）和任務調度（如檢測覆蓋率≥95%）；執行層根據決策層指令，驅動機器人平臺與檢測裝置執行相應動作（如速度控制精度≤0.05m/s），并將執行狀態反饋至上層，形成閉環控制。各控制層之間應采用分布式架構，減小節點計算負荷，提高系統實時性（如控制周期≤50ms）。

此外，系統集成設計還應充分考慮人機交互因素，研發集3D可視化、虛擬現實等技術于一體的人機交互界面，并提供遠程遙控、自主作業、人工干預等多種工作模式，以適應不同應用場景需求。此外，系統安全性、可靠性設計也不容忽視，如采用雙系統熱備份、定期自檢自校準等方式提升系統魯棒性。

2.4 原型測試和優化

隧道巡檢機器人原型測試與優化應立足于系統技術性能評估與適應性驗證，重點關注機器人的環境適應能力、檢測精度與準確性、運動控制穩定性以及能效可靠性等指標。測試方案設計應兼顧實驗室與現場兩種環境，采用定量分析與定性評估相結合的方法。其中，實驗室測試應搭建與實際隧道環境相似的測試平臺，模擬隧道內部光照（如照度≤50lux）、濕度（如相對濕度≥90%）等條件，開展機器人關鍵技術指標的定量評估，如運動控制精度（如速度控制誤差≤0.05m/s）、檢測精度（如裂縫寬度測量誤差≤0.2mm）、數據解析效率（如單幀點云處理時間≤0.1s）等?，F場測試應選取典型隧道工程，評估機器人在實際環境中的適應性與可靠性，重點關注機器人的實時定位精度（如累積誤差≤0.5%）、長時運行穩定性（如連續工作時間≥4h）、故障診斷與容錯能力（如故障診斷準確率≥95%）等[4]。

針對測試中發現的問題，應及時開展優化迭代，采用實物與仿真相結合的方式，在機械結構、控制算法、傳感器選型等方面進行針對性改進，如通過動力學仿真優化運動機構的剛柔耦合特性、引入自適應控制算法提升系統魯棒性等。此外，為充分驗證優化效果，還應制定科學的測試計劃，采用正交試驗、極限工況等方法，全面評估機器人性能的提升效果[5]。

3 技術應用路徑分析

隧道巡檢機器人技術的應用路徑需立足于隧道全生命周期管理理念，與隧道規劃、設計、施工、運維等各階段深度融合，構建集監測、預警、決策、處置于一體的智慧化隧道運維體系。具體而言，在隧道建設階段，可利用機器人技術開展隧道工程質量檢測，如襯砌完整性檢測（如空洞檢出率≥95%）、變形監測（如收斂測量精度≤0.5mm）等，為工程驗收提供客觀依據；在隧道運營階段，可構建常態化機器人巡檢機制，實現隧道內部環境（如照度、CO濃度等）、交通流量（如車速、車流量等）、結構安全（如裂縫、滲漏等）的實時動態監測（如數據更新頻率≤5min），并基于海量監測數據，采用故障樹分析（FTA）、貝葉斯網絡（BN）等智能診斷模型，對隧道健康狀態進行評估，及時發現安全隱患并啟動預警機制（如警報響應時間≤1s）；在隧道養護階段，可依托機器人平臺，針對性地開展病害精細化檢測（如裂縫寬度測量精度≤0.1mm），并結合隧道設計圖紙、健康檔案等，利用BIM、數字孿生等技術，構建隧道三維精細化信息模型，為制定科學養護方案提供決策支持（如維修方案可視化仿真驗證）；在突發事件應急處置階段，可迅速調度機器人趕赴事發現場，利用激光雷達、紅外熱像儀等開展應急偵察（如現場360°三維重建），評估險情（如火災蔓延趨勢預測、煙霧毒性分析等）并引導救援（如最優撤離路徑規劃），最大限度降低事故損失。例如，某特長隧道利用機器人技術開展日常巡檢，通過激光雷達掃描獲取隧道內部點云數據（點云密度8000points/m?），并采用改進的YOLO-V5模型對點云中的裂縫、滲漏等缺陷進行識別（如裂縫檢出精度達98%），結合隧道健康評估模型對隧道結構安全性進行診斷（如安全等級判定準確率≥95%），及時啟動應急預案，最終將事故風險降低了80%，運維成本降低了50%[2]。由此可以看出，機器人技術在隧道安全運維中發揮著不可或缺的關鍵作用，但是其技術成熟度與工程化應用水平還有待進一步提升，未來需加強產學研用協同創新，加快推進關鍵技術攻關與試點示范，并完善隧道機器人巡檢技術標準體系，為智慧隧道建設提供有力支撐。

4 結語

綜上所述，本文面向交通隧道復雜特殊的內部環境，提出了一種集運動控制、多源信息融合與智能分析于一體的新型隧道巡檢機器人技術方案。該方案從機器人運動形態、多傳感器融合以及智能管理等角度進行了系統性設計，對提升隧道運維智能化水平、保障安全高效運營具有重要參考價值。交通隧道是承載、提供車輛通行的重要交通基礎設施，與電力、管廊等隧道相比，斷面更大，車輛和人員密度較高，需要更高的安全標準和應急措施來應對可能發生的結構破壞、異常事件、隧道火災、交通事故等各種情況。巡檢機器人可以在隧道日常巡檢與應急處置過程中發揮重要作用。未來還需在實踐應用中不斷優化與完善該技術體系，并積極推動與隧道全生命周期管理的深度融合，為現代化交通隧道高質量發展提供有力支撐。

參考文獻：

[1]鐘福祥，呂鎏棟，黃肖君，等.交通隧道巡檢機器人運動形態及檢測技術綜述[J].中阿科技論壇（中英文），2023（12）：97-101.

[2]余劍青.交通隧道智能巡檢系統分析方法與應用研究[J].城市道橋與防洪，2023（03）：253-258+31.

[3]李文鋒，袁聰，李科，等.巡檢機器人在公路隧道運營中的應用[J].公路交通技術，2021，37（S1）：35-40.

[4]袁敏正，廖翌棋，陳淋.城市軌道交通隧道巡檢信息系統[J].都市快軌交通，2014，27（04）：57-61.

[5]楊玉泉，趙曉燕，楊元偉.城市軌道交通橋隧結構巡檢平臺研究與開發[J].城市軌道交通研究，2012，15（05）：65-67.