交通隧道巡检机器人运动形态及检测技术

陈国翠　管帅　陈冬冬　梅志慧

摘 要：随着城市化进程的加快，交通隧道已成为现代交通网络的重要组成部分。隧道内部环境复杂多变，传统人工巡检方式难以满足全面、高效、精准的巡检需求。近年来，机器人技术的飞速发展为隧道智能化巡检提供了新思路。本文针对交通隧道环境特点，分析了隧道巡检需求，在此基础上提出了一种新型隧道巡检机器人运动形态及检测技术构建方案，通过设计运动形态、检测技术选型、系统集成、原型测试和优化等，并对其应用路径进行了探讨，以期为交通隧道智能化巡检提供参考。

关键词：交通隧道 机器人 检测技术

近年来，我国经济发展迅猛，隧道建设规模不断扩大，交通隧道凭借其缩短行车距离的优点成为人们日常出行的首选。相较于电缆隧道、综合管廊等设施，交通隧道内部空间密闭、车流量较大、建筑结构及机电设备情形复杂等，一旦发生交通事故或火灾事故，极有可能造成现场人员的重大伤亡与财产损失。因此，为了确保交通隧道安全运营，需要定期对交通隧道进行巡检，并针对隧道进行特定维护。通过定期巡检和维护，可以及时发现并解除隧道内的安全隐患，确保交通隧道的安全运营，保障行车安全和人员安全。

1 交通隧道环境特点与巡检需求分析

1.1 交通隧道环境特点

交通隧道内部环境复杂多变，其具有空间狭长、光照不足、湿度大、粉尘多等特点，在这种环境下，隧道的结构、其附属设施、隧道的运营安全等都面临着严峻的挑战。传统的人工巡检方式受制于隧道内部复杂环境，人工巡检的工作强度较大，而且耗时耗力，工作效率低，人工巡检的不确定因素多，导致其准确性差等问题。同时，巡检人员有一定的主观性，巡检结果的可信度尚需确认。此外，人工巡检的危险系数较高，巡检人员人身安全不能得到保障。在事故发生后，不能及时准确地了解事故现场的发展态势，现场应急处置时效性差，容易造成二次事故。例如，一条五公里长的隧道每天可能需要安排3-5名巡检人员，并且要耗时数小时以上，但是即使这样的投入人力仍难以实现对隧道全方位、高精度的监测。为解决这一问题，我们亟须引入新的技术与装备，实现隧道巡检机器的智能化与高效化。巡检机器人通常配备各类传感器、摄像头以及数据采集设备，能够通过自主操控或远程操控对机器设备、隧道环境等进行检测和巡检，自动执行数据收集、现场检查、异常检测和环境监测等功能。

1.2 交通隧道机器巡检需求分析

针对交通隧道内部复杂多变的环境特点与安全运维管理的现实需求，隧道机器巡检系统需要具备全天候、全方位、高精度、强实时的综合感知与分析能力。具体来说，巡检机器人需要集成多源异构传感器（如激光雷达、高清摄像机、红外热像仪等），构建“天-地-壁”一体化的隧道信息采集体系，实现对隧道结构（如路面、墙面、顶板等）、环境参数（如照度、温湿度、CO浓度等）、交通流（如车速、车流量等）的全覆盖无死角监测。同时，考虑到隧道内部光照不足（照度通常低于50lux）、湿度较大（相对湿度可达90%以上）等恶劣工况，传感器需具备低照度、防水防尘（如IP68）等特性，并采用三防处理、模块化布置，确保数据采集的稳定性与可靠性（如故障率低于0.1%）。此外，海量监测数据的实时分析也对系统的算力提出了极高要求，需要在机器人本地搭载高性能计算平台（如单节点算力≥10TFLOPS），并借助5G、边缘计算等技术实现与云端协同，构建端－边-云一体化的智能分析架构，缩短数据处理时延（如单帧点云处理时间≤0.1s）。同时，考虑到隧道事故后的应急处置需求，巡检机器人还需具备一定的障碍穿越、动态避障能力，并支持灵活的人机交互操作，以远程遥控或自主作业方式开展救援侦查。

2 交通隧道巡检机器人运动形态及检测技术设计方案

2.1 运动形态设计

交通隧道巡检机器人的运动形态设计应综合考虑隧道内部复杂多变的环境条件、全方位高精度的检测需求以及高效率长时续航的任务要求等因素。巡检机器人有轮式、履带式、轨道式等多种运动形态。轮式巡检机器人相较于其他机器人的优势在于其结构简单，运动速度较快，适合用于平整空旷的路面，不适合用于崎岖不平的地形。一种可行的设计思路是采用轮轨复合式运动方案，即机器人由轮式行走机构与轨道悬挂机构复合构成[1]。其中，轮式行走机构采用多轮独立驱动，可实现全方位灵活移动，并通过主动悬挂技术确保轮地接触面与隧道轮廓的持续贴合，保障机器人通过能力；轨道悬挂机构固定于隧道拱顶或侧壁，利用隧道内部既有轨道（如电缆桥架）或专门设置的导轨，对轮式机构提供支撑与导向，并集成供电、通信等功能，实现机器人的长距离移动和数据交互。同时，轨道悬挂机构还可借助机械臂、升降平台等附属装置灵活调节机器人位姿，拓展检测范围与路径。轮轨复合式设计在提升机器人环境适应性的同时，可显著降低动力学复杂度，进而减少能耗，提高续航。此外，通过模块化设计，可实现轮式与轨道式构型的灵活切换与任务响应，提升系统适用性。

2.2 检测技术选型

隧道巡检机器人的检测技术选型应立足于隧道内部复杂多变的结构性态与环境条件，兼顾检测性能、数据质量与系统稳定性等要素[2]。针对隧道结构安全的精细化检测需求，一种可行的技术路线是多传感器融合方案，即在机器人平台上集成激光雷达、高清摄像机、红外热像仪等多源异构传感器，并通过深度学习算法实现多源数据的智能解译与信息提取。其中，激光雷达可实现隧道衬砌表面的三维重构，点云密度优于5000points/m?，深度测量精度优于1mm；高清摄像机可获取隧道表面的高分辨率彩色影像，像素密度达到0.5mm/pixel，可与点云数据配准构建高精度三维模型；红外热像仪可获取隧道衬砌表面的温度分布信息，温差分辨率优于0.1℃，可用于渗漏水、空洞等隐患的无损检测。多源异构数据的融合处理可显著提升隧道缺陷检测的精度与可靠性，如亚毫米级的裂缝识别（宽度测量精度达0.2mm）、毫米级的变形检测（位移测量精度达0.5mm）等。

此外，在线实时处理对海量检测数据提出了极高要求，需要在机器人平台上搭载高性能嵌入式设备，并研发时效性强、鲁棒性好的轻量化解析模型，以实现对隧道健康状态的动态评估。同时，为保障检测系统在隧道潮湿、粉尘等恶劣环境下的长时稳定工作，传感器及线缆的三防设计、模块化布置也是必要的。

2.3 系统集成

隧道巡检机器人系统集成设计应立足于机器人平台的环境适应性、检测装置的精准性以及人机交互的友好性等要素，构建一套全面感知、智能决策与自主作业于一体的移动式机器人系统。系统集成设计思路可分为硬件架构与软件架构两个层面。硬件方面，应采用模块化设计理念，将机器人平台划分为移动机构、供电系统、检测装置、控制单元等多个功能模块，各模块之间通过标准化接口（如CAN总线）实现互联互通[3]。同时，应重点关注系统集成后整机的空间布局优化问题，如传感器安装位置、线缆布线路径等，以期在满足检测性能要求（如视场范围覆盖率≥95%）的前提下实现系统小型化集成（如控制柜体积≤0.5m?）。软件方面，应构建多层级控制架构，实现从感知、决策到执行的全流程自主化。其中，感知层负责多源异构传感器数据的同步采集与融合处理，提取环境与状态信息（如点云密度≥5000points/m?）；决策层接收感知层信息，调用SLAM、目标检测等算法模型实现定位导航（如定位精度≤0.1m）、路径规划（如静态障碍规避率100%）和任务调度（如检测覆盖率≥95%）；执行层根据决策层指令，驱动机器人平台与检测装置执行相应动作（如速度控制精度≤0.05m/s），并将执行状态反馈至上层，形成闭环控制。各控制层之间应采用分布式架构，减小节点计算负荷，提高系统实时性（如控制周期≤50ms）。

此外，系统集成设计还应充分考虑人机交互因素，研发集3D可视化、虚拟现实等技术于一体的人机交互界面，并提供远程遥控、自主作业、人工干预等多种工作模式，以适应不同应用场景需求。此外，系统安全性、可靠性设计也不容忽视，如采用双系统热备份、定期自检自校准等方式提升系统鲁棒性。

2.4 原型测试和优化

隧道巡检机器人原型测试与优化应立足于系统技术性能评估与适应性验证，重点关注机器人的环境适应能力、检测精度与准确性、运动控制稳定性以及能效可靠性等指标。测试方案设计应兼顾实验室与现场两种环境，采用定量分析与定性评估相结合的方法。其中，实验室测试应搭建与实际隧道环境相似的测试平台，模拟隧道内部光照（如照度≤50lux）、湿度（如相对湿度≥90%）等条件，开展机器人关键技术指标的定量评估，如运动控制精度（如速度控制误差≤0.05m/s）、检测精度（如裂缝宽度测量误差≤0.2mm）、数据解析效率（如单帧点云处理时间≤0.1s）等。现场测试应选取典型隧道工程，评估机器人在实际环境中的适应性与可靠性，重点关注机器人的实时定位精度（如累积误差≤0.5%）、长时运行稳定性（如连续工作时间≥4h）、故障诊断与容错能力（如故障诊断准确率≥95%）等[4]。

针对测试中发现的问题，应及时开展优化迭代，采用实物与仿真相结合的方式，在机械结构、控制算法、传感器选型等方面进行针对性改进，如通过动力学仿真优化运动机构的刚柔耦合特性、引入自适应控制算法提升系统鲁棒性等。此外，为充分验证优化效果，还应制定科学的测试计划，采用正交试验、极限工况等方法，全面评估机器人性能的提升效果[5]。

3 技术应用路径分析

隧道巡检机器人技术的应用路径需立足于隧道全生命周期管理理念，与隧道规划、设计、施工、运维等各阶段深度融合，构建集监测、预警、决策、处置于一体的智慧化隧道运维体系。具体而言，在隧道建设阶段，可利用机器人技术开展隧道工程质量检测，如衬砌完整性检测（如空洞检出率≥95%）、变形监测（如收敛测量精度≤0.5mm）等，为工程验收提供客观依据；在隧道运营阶段，可构建常态化机器人巡检机制，实现隧道内部环境（如照度、CO浓度等）、交通流量（如车速、车流量等）、结构安全（如裂缝、渗漏等）的实时动态监测（如数据更新频率≤5min），并基于海量监测数据，采用故障树分析（FTA）、贝叶斯网络（BN）等智能诊断模型，对隧道健康状态进行评估，及时发现安全隐患并启动预警机制（如警报响应时间≤1s）；在隧道养护阶段，可依托机器人平台，针对性地开展病害精细化检测（如裂缝宽度测量精度≤0.1mm），并结合隧道设计图纸、健康档案等，利用BIM、数字孪生等技术，构建隧道三维精细化信息模型，为制定科学养护方案提供决策支持（如维修方案可视化仿真验证）；在突发事件应急处置阶段，可迅速调度机器人赶赴事发现场，利用激光雷达、红外热像仪等开展应急侦察（如现场360°三维重建），评估险情（如火灾蔓延趋势预测、烟雾毒性分析等）并引导救援（如最优撤离路径规划），最大限度降低事故损失。例如，某特长隧道利用机器人技术开展日常巡检，通过激光雷达扫描获取隧道内部点云数据（点云密度8000points/m?），并采用改进的YOLO-V5模型对点云中的裂缝、渗漏等缺陷进行识别（如裂缝检出精度达98%），结合隧道健康评估模型对隧道结构安全性进行诊断（如安全等级判定准确率≥95%），及时启动应急预案，最终将事故风险降低了80%，运维成本降低了50%[2]。由此可以看出，机器人技术在隧道安全运维中发挥着不可或缺的关键作用，但是其技术成熟度与工程化应用水平还有待进一步提升，未来需加强产学研用协同创新，加快推进关键技术攻关与试点示范，并完善隧道机器人巡检技术标准体系，为智慧隧道建设提供有力支撑。

4 结语

综上所述，本文面向交通隧道复杂特殊的内部环境，提出了一种集运动控制、多源信息融合与智能分析于一体的新型隧道巡检机器人技术方案。该方案从机器人运动形态、多传感器融合以及智能管理等角度进行了系统性设计，对提升隧道运维智能化水平、保障安全高效运营具有重要参考价值。交通隧道是承载、提供车辆通行的重要交通基础设施，与电力、管廊等隧道相比，断面更大，车辆和人员密度较高，需要更高的安全标准和应急措施来应对可能发生的结构破坏、异常事件、隧道火灾、交通事故等各种情况。巡检机器人可以在隧道日常巡检与应急处置过程中发挥重要作用。未来还需在实践应用中不断优化与完善该技术体系，并积极推动与隧道全生命周期管理的深度融合，为现代化交通隧道高质量发展提供有力支撑。

参考文献：

[1]钟福祥，吕鎏栋，黄肖君，等.交通隧道巡检机器人运动形态及检测技术综述[J].中阿科技论坛（中英文），2023（12）：97-101.

[2]余剑青.交通隧道智能巡检系统分析方法与应用研究[J].城市道桥与防洪，2023（03）：253-258+31.

[3]李文锋，袁聪，李科，等.巡检机器人在公路隧道运营中的应用[J].公路交通技术，2021，37（S1）：35-40.

[4]袁敏正，廖翌棋，陈淋.城市轨道交通隧道巡检信息系统[J].都市快轨交通，2014，27（04）：57-61.

[5]杨玉泉，赵晓燕，杨元伟.城市轨道交通桥隧结构巡检平台研究与开发[J].城市轨道交通研究，2012，15（05）：65-67.