基于无人机的重载铁路线桥隧一体化巡检系统架构研究与设计

2022-09-05王鹏段培勇

铁道建筑 2022年8期

王鹏段培勇

1.国家能源投资集团有限责任公司，北京 100011；2.中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所，北京 100081

重载铁路由于运量大、轴重大、高密度、荷载作用时间长等特点，对线路、桥梁、隧道等基础设施的冲击力及破坏作用显著，极易损坏基础设施［1］。基础设施状态劣化引发的安全隐患主要表现为铁路桥涵开裂、支座位移超限等结构性病害和混凝土剥落、钢筋锈蚀等耐久性病害，以及路基边坡开裂、外鼓、失稳等病害，隧道洞口危岩落石、顶部山体变形、沉降等病害。目前，普遍采用人工巡查模式开展线桥隧结构病害检查。人工巡查模式工作效率较低，检查频次少，且较多的结构部位因检查人员无法到达而不能有效检查。另外，铁路检修采用全天窗的管理模式，降低了检查工作效率和检查效果，作业人员安全隐患较大［2-3］。近年来，随着多传感器融合技术和微电子技术的发展，铁路检测监测技术向空天地立体化发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）巡检系统逐渐被应用于铁路工务设备巡检中。无人机是由人为远程操控或由程序控制飞行的不载人飞行器，通过安装在无人机上的高清相机、激光测距仪、雷达等传感器获取待测物体相关信息［4］。

为满足朔黄铁路使用无人机对线桥隧工务设备进行一体化巡检的应用场景和数据管理需求，本文从总体架构、技术架构、业务逻辑架构、功能架构等方面对基于无人机的重载铁路线桥隧一体化巡检系统开展架构研究与设计，以指导系统研制和应用。

1 系统总体架构

基于无人机的线桥隧一体化巡检系统（图1）能够为朔黄铁路无人机巡检提供业务流程和数据管理综合应用，并为用户提供航迹规划、飞行计划管理和巡检数据管理服务，分别对应无人机飞行作业设计与导入、基于作业票的飞行计划审批、融合BIM+GIS的巡检业务数据管理。巡检系统通过对无人机巡检业务流程和巡检数据进行一体化管理，为用户提供无人机巡检作业全流程一站式服务，实现各环节无缝衔接，推动业务顺利开展。

图1 无人机巡检系统

巡检系统综合应用无人机巡检技术、BIM+GIS技术和信息技术，遵循技术先进、安全可靠、操作友好、可扩展、易维护的系统设计原则，实现线桥隧模型数据和巡检信息的集中统一管理与服务，直观地展示工务设备病害信息，为线桥隧设备养护维修提供数据和系统支撑。

2 技术架构

系统基于B/S架构，分为前端和后端开发，技术架构如图2所示。前端主要负责页面搭建，后端主要负责系统业务处理。前后端分离设计是指将前端和后端从之前相互融合的体系中彻底地分离开来，两者不再共用一个服务器，前端作为一个独立服务存在。这种情况下会使后端的一部分业务逻辑直接转移到前端。通过API接口将业务数据转交给前端进行处理后，后端对业务数据处于一种无任何逻辑可感知的状态，不再需要接触前端任何一个HTML文档页面或者模板页面。前端获得这一部分数据后进行下一业务逻辑的处理。前后端之间使用RESTful API接口实现业务数据的交互［5］。

图2 技术架构

2.1 前端框架

系统采用Vue.js作为前端开发框架。Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架，与其他框架不同的是，Vue.js采用自底向上增量开发的设计，其核心库只关注视图层。Vue.js具有简单灵活的API、响应式的数据绑定和可组合的视图组件，已形成了一套完整的生态系统，使前端开发变得更加便利，可大幅度减少代码编写量。

2.2 后端框架

后端开发采用SSM框架，即Spring、SpringMVC、Mybatis框架的整合，SSM框架将整个系统划分为View层、Controller层、Service层和DAO层。其中Spring实现业务对象管理，Spring MVC负责请求的转发和视图管理，Mybatis作为数据对象的持久化引擎。

3 业务逻辑架构

无人机巡检系统业务逻辑架构分为基础层、服务层和应用层，各层之间的业务数据流程遵循数据接口规范，同时通过权限及安全控制体系实现系统应用安全。系统业务逻辑架构如图3所示。

图3 系统业务逻辑架构

3.1 基础层

基础层为系统运转所需的基础数据（如线桥隧设备台账信息、无人机巡检数据、GIS图层、BIM模型等）提供数据存储环境。

数据存储采取分布式架构，可为基础数据、检测数据提供统一、安全的存储环境。线桥隧台账信息、无人机巡检病害信息等主要以结构化数据的方式存储，采用主备架构的关系型数据库存储结构化数据。大数据平台的数据仓库在非结构化数据方面将采用基于Ceph的对象存储技术，搭建具备高性能的分布式存储环境。以对象（Object）作为基本单位，采用扁平化存储结构管理所有数据［6-7］。对象存储结构见图4。

图4 对象存储结构

3.2 服务层

服务层为无人机巡检系统业务流转与应用提供核心支撑，使用SuperMap作为GIS平台支撑，全面整合了GIS与数据库、软件工程、人工智能、网络通信等技术，实现了GIS、无人机倾斜摄影模型、激光点云模型、BIM应用模型等数据的融合，满足无人机航迹可视化、病害信息定位等GIS+BIM应用需求。

BIM涵盖了从工务设备设计到运维的全生命周期，可承载丰富的设计、施工和维修信息，能够有效提升运维管理水平和工作效率［8-9］。服务层使用基于WebGL技术的SuperMap i Client3D组件实现BIM的Web端渲染，为用户提供三维场景可视化和地理空间信息管理等服务。

3.3 应用层

无人机巡检系统所有的业务操作、人机界面均由应用层提供，用户可在公司内网环境下通过浏览器访问无人机巡检系统，执行无人机巡检业务操作，开展巡检数据统计分析等工作。

4 功能设计与实现

无人机巡检系统（图5）由综合展示、台账信息管理、飞行计划管理、巡检作业管理和统计分析五个功能模块组成。

图5 系统功能模块

4.1 综合展示

综合展示模块包括GIS与倾斜摄影加载展示、BIM模型与巡检数据总览，用户可在综合展示页面一目了然地获取线桥隧工务设备定位、无人机巡检信息以及病害信息。

综合展示页面见图6。

图6 综合展示页面

4.2 台账信息管理

台账信息管理模块对线桥隧工务设备台账信息进行统一管理，包括桥梁基本资料维护、隧道基本资料维护、路基边坡基本资料维护、数据查询、条件检索和基本资料Excel导入。台账管理可对线桥隧设备台账进行分类管理，按照不同条件进行检索，支持按固定Excel格式或者人工录入的方式导入桥梁、隧道、路基边坡台账信息。

4.3 飞行计划管理

飞行计划管理模块主要提供无人机巡检飞行计划的审批流程管理。工队专业人员通过操作无人机厂商提供的航迹规划专业软件制定飞行路线，附带到安全生产作业票中，提交至上级部门进行审批，获得政府空管部门批准后，完成作业票审批流程。系统支持航迹规划KML文件的导入，结合GIS平台进行飞行轨迹的可视化展示。

4.4 巡检作业管理

巡检作业管理模块提供无人机巡检信息的导入、原始图像文件与病害识别信息的关联、病害图片标注与展示等功能。系统以列表的方式展示无人机巡检的关键信息，包括巡检时间、线路行别、里程范围、工务设备编号、设备构件编号等。用户可以检索、查看巡检详细信息，包括病害类型、病害属性（长度、宽度、面积等）、病害位置等。根据图像识别结果，系统对原始图像进行病害形态标注，方便用户获取病害属性。