综合管廊自动巡检机器人介绍及应用

文/车洪磊 史聪灵 胡鹄 王文伟

近年来，我国城市综合管廊建设高速发展。在城市地下综合管廊大规模建设的同时，安全问题亦不可忽视。针对城市地下综合管廊建筑结构特征及主要风险，中国安全生产科学研究院联合相关单位研发了实现地下综合管廊全天候自动化巡检的安全巡检机器人。

近年来，在国家政策的支持和推动下，我国城市综合管廊建设高速发展。城市地下综合管廊是指在城市地下用于集中敷设电力、通信、广播电视、给水、排水、热力、燃气等市政管线的公共地下空间。城市地下综合管廊统筹了各类市政管线规划、建设和管理，有利于解决反复开挖路面、架空线网密集、管线事故频发等问题，有利于保障城市安全、完善城市功能、美化城市景观、促进城市集约高效和转型发展。

但在城市地下综合管廊建设的同时，其安全问题亦不可忽视。由于城市地下综合管廊属于空间较封闭、通风条件差、有害气体易聚集、火灾隐患大、人工巡检困难的场所，日常有毒有害气体不易排出，火灾时极易出现轰燃且火灾扑救难度极大。因此对地下综合管廊进行日常巡检，及时发现安全隐患就显得尤为重要。

图1 综合管廊自动巡检机器人现场工作图

目前，已建成的城市地下综合管廊日常安全巡检采取安装固定探测设备与人工巡检相结合的方式。受管廊空间布局、巡检人员的生理和心理、工作经验、技能水平以及外部环境的影响，存在检测盲区难以消除，误报、漏报等问题。因此，针对城市地下综合管廊建筑结构特征、主要危险源特征，中国安全生产科学研究院联合相关单位，研发了可实现地下综合管廊全天候自动化巡检的安全巡检机器人。巡检机器人可实时采集管廊内各参量数据（如视频、温湿度、有毒有害气体等），具有自动开启常闭式防火门、自主导航、自主充电等功能。采用机器人进行管廊巡检，有利于提升管廊消防安全，降低人工巡检的危险性，也可及早地探测火灾、气体泄漏等事故，保障综合管廊安全运行。

城市地下综合管廊自动巡检机器人特征

城市地下综合管廊自动巡检机器人旨在解决综合管廊运营过程中存在的日常安全检查问题，具有以下特征:

多维度探测技术

图2 机器人可自动化巡检、多功能检测、自动开启防火门

机器人可实时采集综合管廊的各项数据，如障碍物、氧气含量、火场温度、辐射热强度、有毒气体或可燃气体种类及其浓度等，及时发现地下综合管廊的安全隐患。机器人通过控制机械臂姿态实现了综合管廊内电缆层的分层探测，揭示了综合管廊内逐层电缆的特征参数。

自主导航

基于线性远红外雪崩效应室内定位技术，研制了响应速度优于1μs、定位精度2 mm 级的机器人室内定位系统。机器人根据灾害事故现场的实际情况，可自动进行路径规划，并实时反馈机器人状态参数。针对综合管廊防火门通过性问题，建立了机器人整体运动模型、机械臂运动模型和不同种类防火分区的跨越方法，实现机器人自动开启防火门功能。

地下空间长距离通讯技术

采用2.4G 无线数据网络传输静默及唤醒技术，分前后沿综合管廊顶部方向等间距布设无线通讯设备，组成地下空间无线传输网络。当巡检时，机器人的主控模块唤醒无线通讯设备，实现了地下空间2 km长距离无线通讯。无线通讯设备可在环境温度为-40 ～80 ℃使用，其单个模块的工作时间可在无需充电的情况下工作2 年。系统解决了综合管廊地下空间屏障多、视频带宽大、通讯困难、二次施工等难题。

自动充电功能

当机器人电量低于阈值时，启动自动充电任务；机器人从当前位置开始，按照一定的角度寻找充电桩。当检测到充电桩后，机器人快速运动到充电桩附近，并利用红外线感应器进行精准定位。机器人将设计有容错性的插头插进插座进行充电，待充电完毕后，机器人离开充电桩继续巡检任务。

防腐蚀、防爆

基于环境对机器人的要求，对机器人的关键部位进行防腐蚀、防爆处理，使机器人的电子元器件、机械材料能承受腐蚀、高温、粉尘、浓烟等恶劣环境的影响，保证机器人处于稳定工作状态，确保机器人顺利完成任务。

预警

机器人自身安装的多重传感探测设备，可在巡检过程中第一时间对异常情况进行报警，并实现了历史数据的管理。报警信息包括温度、湿度、有害气体浓度，是否适合人类接近等。

应用案例

综合管廊自动巡检机器人已在国内的城市地下管廊进行了示范应用。机器人采用履带式结构，搭载红外探测、视频探测、可燃气体等多类外部传感器，通过廊内无线AP为后方处理系统提供原始数据，具有自动巡检、自检、视频监控、红外热成像、环境监测、应急处理、防火门开启、自主充电、系统联动、自身安全防护等功能，能够实现对综合管廊的日常安全检查，提升了综合管廊的智能化管理水平。

综上所述，城市地下综合管廊安全巡检机器人及相关系统采用先进的传感器技术、无线网络通讯技术和智能控制技术，依照综合管廊设计规范，融合个性需求，将与安全有关的各个系统有机地结合在一起，实现了城市地下综合管廊的自动化巡检，为用户提供了“以人为本、安全至上”的无人化值守。[本文作者单位系中国安全生产科学研究院交通安全研究所，本文得到国家自然科学基金项目（51622403），中国安全生产科学研究院基本科研业务费专项（2019JBKY01、2019JBKY12），中国安全生产科学研究院“万人计划”入选人才特殊支持经费项目（WRJH201801）等项目资助，作者在此表示感谢。]