智能巡检机器人在隧道养护管理中的应用

黄 蔚

(广西新发展交通集团有限公司,广西 南宁 530029)

0 引言

近年来,随着《广西高速公路网规划(2018—2030年)》的正式颁布,广西高速公路建设行业迅猛发展,到规划期末,广西将建成“1环12横13纵25联”的高速公路布局。目前,越来越多的高速公路向山区扩展,山区特长隧道的数量与日俱增。在隧道通车运营期间,由于衬砌质量缺陷、外部环境恶化、养护管理不规范等多种原因,隧道会出现渗漏水、衬砌脱落、掉块、开裂等病害,严重影响隧道使用寿命与交通安全[1-3]。除隧道病害外,其他突发状况也会影响隧道交通安全,如路面抛洒物、路面积水、隧道火灾等。因此,逐渐增多的隧道,尤其是特长隧道,大幅度增大了隧道的养护管理难度。

为解决当前隧道养护管理难度大的问题,新技术、新设备逐渐被应用到隧道养护管理领域中。本文依托贺州至巴马高速公路(都安至巴马段)的发瑞隧道(隧道长度为5 334 m),结合《公路隧道养护技术规范》(JTG H12-2015)[4](以下简称《规范》)的隧道养护技术要求,探讨了智能巡检机器人的科学原理及在特长隧道的应用。研究表明,该智能机器人实现了特长隧道检测的智能化、自动化。

1 公路隧道的养护管理现状

1.1 隧道的养护管理要求

《规范》规定了隧道土建结构的养护工作分为日常巡查、经常检查、定期检查、专项检查。日常巡查通过人工与信息化结合的手段,与道路巡查同时进行;经常检查要求专业隧道养护人员采用人工与信息化结合的手段,辅以简单的检查工具,对隧道进行详细检查,及时发现隧道病害或其他异常情况,是隧道养护的关键性工作;定期检查通常由运营公司委托具有检测资质的专业团队利用先进的技术设备进行,检查结果的专业性、权威性好;专项检查由具有检测资质的专业团队根据《规范》要求开展,检测出特定隧道病害的详细信息,为是否实施处治措施及如何实施处治措施提供科学合理的依据。日常巡查与经常检查由运营公司安排隧道养护人员执行,是隧道养护管理的关键性检查工作。

1.2 隧道养护管理工作的不足

随着越来越多公路隧道进入周期性养护,各运营公司积累了不少的隧道养护管理经验,但日常巡查与经常检查工作仍存在不少缺陷,主要为:

(1)养护管理粗糙、时效性差。日常巡查工作一般由养护人员通过车辆巡查、视频巡查等方式进行,检查深度一般。实际上,由于管辖的隧道数目与检查内容过多,大部分隧道日常巡查工作流于形式,未能完成《规范》规定的隧道洞口、衬砌、路面检查要求,未能及时发现隧道病害问题及异常状况,导致处治工作滞后;经常检查根据隧道的数量、养护人员配置、隧道长度等,周期一般为一个季度或者半年;定期检查根据隧道结构技术状况和功能状况,周期为1～3年,过长的检查周期不能弥补日常巡查工作的缺陷,导致隧道存在安全缺陷。

(2)专业程度不足。我国地域辽阔,山区地理环境复杂,隧道经过的地区环境差异大,隧道养护管理工作具备特殊性,随着时间的推移,隧道病害增多,养护难度增大。日常巡查与经常检查需要隧道养护工程师通过丰富的养护管理经验与扎实的理论基础,能快速定位隧道病害,制定科学合理的处治措施。但是,由于我国早期运营的公路隧道数量少,隧道养护管理难度低、工作量少,导致隧道养护基础薄弱,养护经验整体积累不足,高素质的养护工程师数量偏少。此外,在当前隧道大规模建设的环境下,隧道后期养护工作得不到重视,“重建轻养”的思想流行,养护理念落后,易形成养护工作被动化的不良局面[5]。综上所述,我国隧道养护管理专业程度不足,养护管理工作面临一定挑战。

2 智能巡检机器人的科学技术原理

为了能较好地代替人工对复杂时空环境下的隧道进行巡检,本文的智能巡检机器人以《规范》为基础,采用先进的技术手段,提高养护管理工作的时效性与专业程度。

2.1 智能巡检机器人的系统组成

如图1所示,智能巡检机器人系统主要由巡检机器人本体、轨道装置、附属装置、巡检及评价软件系统组成。

图1 智能巡检机器人系统组成示意图

(1)巡检机器人本体:包含巡检机器人驱动模块、多元视觉检测系统等,负责对隧道衬砌结构、路面状况的巡检和异常状态进行智能检测,并将相关检测数据通过无线通信网络传回控制主机。

(2)轨道装置:架设在检修道上方,包含巡检机器人运行的轨道、轨道支撑机构、轨道调整装置,三者协同作用为巡检机器人提供高检测精度、高可靠性、高安全性的运行环境。

(3)附属装置:包含巡检机器人的无线通信模块、电源管理模块、维修平台装置等,是提供巡检机器人运行的保障条件。

(4)巡检及评价软件系统:安装在控制主机上,包含隧道巡检机器人的操作设置、隧道病害诊断、其他隧道异常状况检测和隧道结构安全评价等功能。隧道养护人员可在该系统软件上控制智能巡检机器人进行隧道巡检、查询巡检记录与诊断报告等。

2.2 智能巡检机器人的原理

本文的智能巡检机器人可对特长及复杂隧道的结构病害及其他异常状态进行自主检测、定位,能够智能提取隧道异常状态和病害的多种指标,并由隧道评价系统实现对隧道运营的安全评价,为隧道养护决策提供支撑。相关功能实现的关键是:多元视觉采集系统、目标检测与分割算法、病害诊断专家系统。

2.2.1 多元视觉采集系统

多元视觉采集系统是实现隧道状态检测的硬件基础。多元视觉采集系统由高精度红外传感器、激光雷达及工业全景相机等高精度视觉测量部件组成。红外线传感器负责测量隧道表面温度的热像图,可发现温度异常部位,起到隧道火灾检测的作用;激光雷达能精确收集三维隧道环境信息,构造精细的云图,起到车流监测、路面抛洒物识别等作用;工业全景相机起到隧道病害智能定位与识别的作用。

2.2.2 目标检测与分割算法

目标检测与分割算法是实现隧道状态检测的理论基础。传统的目标检测与分割算法由不同尺寸的区域选择、特征提取和目标分类组成[6],区域选择主要采用滑动窗口模式,特征提取主要采用手动模式,该算法有窗口冗余严重、运算时间长、实时性差、准确度差等缺陷[7]。智能巡检机器人采用了基于深度学习的目标检测与分割算法,通过引入卷积神经网络(CNN),克服了滑动窗口选择模式、手动特征提取的缺点。

基于深度学习的目标检测算法实现隧道病害的智能检测。该算法主要分为两阶段检测算法与单阶段检测算法,如图2所示。两阶段检测算法包含了两次目标检测过程,虽然检测精度高,但模型复杂、计算效率低;单阶段检测算法只进行一次检测过程,模型简单、效率高、实时性好[8]。智能巡检机器人为保证实时性,采用单阶段检测算法实现隧道病害的识别,如图3、图4所示。

(a)两阶段检测算法

图3 隧道渗漏水的检测示例图

图4 剥落掉块的检测示例图

基于深度学习的图像分割技术实现病害的高级别分析。该算法能够将图像划分为若干个超级像素,对图像进行高级别分析,主要为语义分割与实例分割两种。其中,语义分割对每个像素赋予一个类别,实例分割在语义分割的基础上,对像素进一步分类,提高分割的精度与准确性[9]。为了精确检测复杂的隧道病害形态与特征参数,智能巡检机器人采用实例分割方法进行图像分割,分割效果如图5所示。

图5 隧道渗漏水的图像分割结果示例图

2.2.3 病害诊断专家系统

控制主机配备病害诊断专家系统,该系统含有大量隧道病害处治领域专家水平的知识与经验,能够科学诊断隧道病害,并为隧道养护人员提供科学的处治方法。

3 智能巡检机器人的应用

智能巡检机器人已在S30贺州至巴马高速公路(都安至巴马段)的发瑞隧道安装使用,如图6所示。在智能巡检机器人安装使用以来的半年时间内,隧道养护部门完全按照《规范》要求完成发瑞隧道的养护工作,并依照智能巡检机器人实时隐患排除反馈处理约30起运营隐患问题,大幅度提高了运营公司对该特长隧道的科学养护能力。从科学技术原理与实际使用效果出发,归纳总结智能巡检机器人具有以下特点:

图6 发瑞隧道的智能巡检机器人安装示例图

(1)结构病害实时监测。对隧道出现的混凝土开裂、掉块、渗漏水、路面坑槽等结构病害进行精细化实时监测,取代传统作业中的定期检测工作,对短时间内病害程度加剧的情况进行预警,防止因病害突变引发的安全事故。

(2)运营隐患实况排查。对路面抛洒物、路面积水等可能会影响行车安全的情况,智能巡检机器人进行实况排查并通知养护人员及时处理。

(3)可进行交通状况远程监控。可通过智能巡检机器人随时监控隧道内交通状况,获取拥挤程度,定位隧道内堵点位置,发现拥堵原因。

(4)健康状态专业评估。业内顶级技术团队可远程评价隧道健康状态,支持现场养护人员处理突发事件,指导养护作业工作。

(5)节省养护人力成本。智能巡检机器人代替人工完成隧道日常巡查、经常检查、定期检查。

4 结语

综上所述,智能巡检机器人以《规范》为基础,通过多元传感器系统、目标识别与图像分割算法等实现了隧道开裂、渗漏水、衬砌掉块等病害与其他异常状况的智能化识别与检测,克服了传统隧道养护的缺陷,提升了隧道的科学养护管理水平;智能巡检机器人可应用于城市隧道、地铁、户外隧道、铁路隧道等的安全状态检查,应用范围广,推广价值好。因此,面对未来更严峻的隧道养护管理,为了实现隧道的科学养护管理,应用智能机器人对隧道进行智能化、自动化巡检必将是行之有效的方法,值得不断研究探索。