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巡检机器人在公路隧道运营中的应用价值

赛文交通网 · 公众号 · · 2024-11-25 16:02

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闫满囤崔建宝黄伟亮袁瑞 | 作者

YGG | 编辑

AI生成 | 头图来源

随着科技的不断发展和进步，巡检机器人技术取得长足进步，自主导航、智能感知、远程操控等技术的不断成熟，为巡检机器人在公路隧道运营中的应用提供坚实的技术支持。巡检机器人不受时间和环境的限制，能够实现全天候、无死角的巡检，有效提高巡检效率，减轻人力负担，减少工作风险。其配备的高精度传感器和数据采集装置，能够实现对隧道结构、通风系统、路面照明等关键设施的全方位检测和监测，为隧道安全运营管理提供更为全面的数据支持。

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巡检机器人在公路隧道运营中的应用价值

巡检机器人具备自动化巡检、实时监测等功能，可为隧道管理提供全方位的技术支持，减少隧道运营风险，提升运营管理水平。巡检机器人在公路隧道运营中的应用价值主要体现在以下方面。

首先，巡检机器人能够提高隧道安全管理水平。传统隧道巡检需要人工进入隧道内部，存在安全风险，且人工巡检的效率和全面性有限。而巡检机器人可以实现全天候、全方位的巡检监测，无需人员进入隧道，可在减少风险的同时，提高巡检效率，可以及时发现隧道设施的安全隐患和异常情况，提前进行预警和处理，保障隧道的安全运营。

其次，巡检机器人具有自主导航、智能识别、远程监控等功能，可以实现对隧道设施、照明设备、通风设备、排水设备、消防设备等的自动巡检，快速准确地获取隧道内部的数据信息，并且实现对设备运行状态和运行参数的实时监测，提高巡检的及时性和全面性，帮助管理人员及时了解隧道设施的运行状态，提前发现问题并采取相应措施，提升隧道运营管理效率和事故响应能力。

最后，通过处理、分析巡检数据，形成完整的巡检档案和运行记录，可为隧道运营管理部门提供数据支持，为决策提供科学依据。通过运用巡检机器人，实现对隧道设施运行数据信息进行实时监测和管理，提升隧道运营管理的信息化水平。

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巡检机器人在公路隧道运营中的应用难点

1.缺乏系统性顶层规划

首先，公路隧道巡检涉及检查灯光照明、通风系统、排水设备、安全疏散通道等。缺乏系统性的规划，可能会出现任务重复或遗漏，无法确保每个巡检机器人都能够有效履行其职责。

其次，公路隧道的环境复杂多变，技术要求相对较高。缺乏系统性规划可能导致巡检机器人选型不合理，无法满足实际运营需求。例如，部分隧道中，可能需要配置具备高精度导航和避障功能的机器人，部分隧道则可能需要具备火灾探测和灭火功能的机器人。

最后，巡检机器人运行过程中将生成大量数据，如图像、视频、传感器数据等。缺乏合理的规划意味无法建立有效的数据收集、存储和分析系统，导致巡检数据无法得到充分利用，隧道运营方无法及时发现并解决潜在问题，降低运营效率和安全性。

2.技术不够成熟

公路隧道环境复杂、工作条件多变，对机器人感知、定位、导航、避障、检测和数据处理等提出了更高挑战。目前，巡检机器人技术在应对上述挑战上仍存在局限性，巡检机器人在公路隧道领城的应用尚不够成熟。例如，公路隧道领域的巡检机器人应用缺乏统一的行业标准和规范，各地区、各隧道甚至各运营单位的规范存在较大差异，使得巡检机器人的设计、研发、应用和管理难度较大，制约了该领城的发展。

相较于其他领域，公路隧道领城对巡检机器人的管理要求更为严格，需要考虑施工、维护、人员配合等因素。此外，由于公路隧道工作环境特殊，要求巡检机器人具备较高的稳定性、可靠性和安全性。此外，巡检机器人的应用场景及数据处理需要根据公路隧道的实际情况进行调整和优化。

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巡检机器人在公路隧道运营中的应用要点

1. 一体化三维数据获取

通过搭载激光雷达、摄像头、超声波传感器(见图1)等设备，巡检机器人可以对隧道内壁、拱顶、路面等结构进行全方位扫描与立体成像，获取高精度的三维数据，有效监测隧道结构的裂缝、变形、渗水等状况，及时发现隐患并进行预警，为隧道运营安全提供科学依据。此外，利用三维数据获取技术，巡检机器人还能够生成隧道的数字化模型，为运营管理部门提供详细、全面的结构信息，为隧道的日常维护和修缮工作提供指导。

图1 超声波传感器示意图

2.实景三维场景建模

实景三维场景建模技术能够精确还原隧道内部的结构和环境。通过在巡检机器人上搭载激光扫描仪，以及与实时定位技术结合，可以实现对隧道内部的全方位扫描，并通过扫描数据生成高精度的三维点云(见图2)和模型，还原隧道内部的真实场景，包括隧道壁面、拱顶、路面、管线、设备等细节，数字化呈现隧道内部结构和环境。发现隧道内部异常情况时，管理人员可以通过实景三维模型对比历史数据，进行及时分析和决策，提高故障排查与处置效率，保证隧道运营的安全性和顺畅性。

图2 三维点云示意图

3.多维信息聚合平台搭建

随着巡检机器人、传感器等设备的应用，隧道内部数据信息量庞大，且信息来源多样，搭建多维信息聚合平台，可以对不同来源的数据进行高效存储、处理和挖据，形成全面、多维的数据信息资源库，实现对隧道内部运行状况、设备运行状态、环境参数等情况的全面监测与管理。

同时，多维信息聚合平台可以通过数据接口实现与其他系统的对接，便于隧道运营管理部门及时获取相关数据，为决策提供有效支持。

此外，通过对数据的有效存储和管理，可实现对历史数据的保留和归档，便于隧道运营管理者查询历史数据，并进行数据分析和趋势预测，还可以利用数据分析技术，挖掘数据信息中的潜在规律和关联，为隧道运营管理提供更深层次的数据支持，进一步提高运营管理效率和安全水平。

4. 多点快速智控充电技术与智能充电管理系统

隧道内部通常需要部署多台巡检机器人进行巡检与监测工作，需要对多台机器人进行统一充电管理。通过多点快速智控充电技术，可以在隧道内部设置多个充电点，实现多台机器人同时充电，提高充电效率。

智能充电管理系统可以监测每台机器人的电池电量情况，智能调配充电资源，根据机器人的充电需求和优先级进行合理分配，保证每台机器人都能及时充电，提升机器人持续运行能力。

充电过程中，智能充电管理系统可以实时监测机器人充电情况，包括电池充电状态、温度情况、充电效率等。通过数据采集与分析，可以及时发现充电异常情况，保障充电过程的安全性和稳定性。

同时，智能充电管理系统(见图3)可以实现对充电功率的智能控制，根据需求动态调整充电功率，避免对电网造成冲击和资源浪费，提高能源利用效率。通过智能监控与管理，多点快速智控充电技术可以最大程度提高机器人的充电效率和安全性，保障机器人持续运行能力。

图3 智能充电管理系统示意图

5.巡检路线自学习

巡检路线自学习是一项先进的技术，基于该技术，巡检机器人能够根据实际情况自主学习并优化巡检路线，提高巡检效率和准确性。

巡检机器人通常搭载有各种传感器和导航装置如激光雷达、摄像头、惯导传感器等，以有效获取隧道的几何信息、环境特征以及障碍物位置等数据。通过巡检路线自学习算法，机器人能够进行数据分析，并与预先设定的巡检区域进行对比和学习。在多次巡检的过程中，机器人可以根据所获取的信息不断优化巡检路线，避开障碍物、减少重复巡检区域，根据隧道实际情况进行智能调整，以实现最佳巡检效果，提高巡检效率和准确性。

巡检路线自学习技术还可以与人工智能和大数据技术相结合，智能优化巡检路线。通过结合人工智能算法，机器人能够利用机器学习(见图4)和深度学习技术(见图5),从海量的历史巡检数据中提取规律和特征，进一步优化巡检路线。巡检机器人可以根据不同时间、季节、天气等因素，智能调整巡检路线，以适应隧道内部环境变化。

图4 机器学习示意图

图5 深度学习示意图

6.应急事件处理

应急事件的迅速处理对于保障隧道的安全运行至关重要。基于智能化和自动化技术，巡检机器人可以在应急事件发生时提供有效支持和快速响应。

巡检机器人通常搭载各种传感器和监控设备，能够实时检测隧道内的环境参数，包括温度、湿度、烟雾、有毒气体等。一旦发生应急事件，如火灾、泄漏等，机器人能够及时感知并将信息传递至中心控制室或相关责任人，实现快速报警和启动应急预案。

巡检机器人可以通过摄像头等设备实时监测隧道内的图像和视频，为应急事件的处置提供实时视觉信息，方便相关人员进行远程指挥和决策。一旦发生应急事件，巡检机器人可以根据预设的应急预案，自主前往事发地点进行处理。机器人搭载的救援工具和装备，如灭火器、急救箱等，能够提供必要的应急处理工具。机器人救火如图6所示。

图6 机器人救火示意图

此外，巡检机器人还可以与中心控制室进行实时通信，根据指令执行相应任务，如巡查周边环境、实施安全封闭等。在应急事件处理过程中，应用巡检机器人能够避免人员进入危险环境，以减少人员伤害风险。

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结语

巡检机器人在公路隧道运营中的应用有巨大潜力和广阔发展空间。通过不断创新和完善，巡检机器人技术将为公路隧道的安全运营管理带来更高效、更安全的解决方案，为民众的交通出行提供更可靠和舒适的保障，助力公路隧道的可持续运营发展，为建设更加智慧的现代交通网络作出重要贡献。

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