城軌車輛多場景結(jié)合的智能列檢系統(tǒng)研究

郭燕輝

（北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

0 引言

城市軌道交通由于安全性高、速度快、延遲短、頻次多等優(yōu)勢，越來越受到大中城市出行人群的青睞，逐漸成為人們首選的交通方式。在現(xiàn)代化城市軌道交通系統(tǒng)中，城軌車輛的狀態(tài)對(duì)于軌道交通系統(tǒng)運(yùn)營是至關(guān)重要的。一旦城軌車輛出現(xiàn)任何故障，都將直接影響到軌道交通系統(tǒng)的正常運(yùn)行，擾亂城市公共交通秩序，影響乘客的出行安排，并將造成嚴(yán)重的社會(huì)影響。因此，對(duì)城軌車輛的維護(hù)檢修工作是極為關(guān)鍵的，是保證車輛安全、可靠和準(zhǔn)點(diǎn)運(yùn)行的必要條件。目前城軌車輛檢修仍是以人工檢修為主，傳統(tǒng)的人工檢修主要依賴人眼對(duì)列車部件的識(shí)別判斷，隨著列車數(shù)量增加，人工檢修作業(yè)的負(fù)荷強(qiáng)度迅速增加，檢修耗時(shí)變長、人工長時(shí)間作業(yè)易疲勞等問題逐漸暴露出來，嚴(yán)重影響了列車檢修的效率。針對(duì)此類問題，學(xué)界對(duì)城軌車輛自動(dòng)化檢測進(jìn)行探討與研究Charalambous 等[1]提出了通過人機(jī)協(xié)作對(duì)列車車軸進(jìn)行檢測的概念；Liu等[2]對(duì)城軌車輛轉(zhuǎn)向架3D 視覺協(xié)同維護(hù)方法進(jìn)行了深入研究；Salimpour等[3]基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)自主檢測機(jī)器人的自校準(zhǔn)異常和變化檢測。在豐富的理論基礎(chǔ)上，國內(nèi)各大城市的軌道交通公司紛紛提出使用智能運(yùn)維系統(tǒng)[4-5]對(duì)列車的調(diào)度、檢修等工作進(jìn)行管理，希望以大數(shù)據(jù)平臺(tái)和算法平臺(tái)為核心進(jìn)一步推動(dòng)自動(dòng)化運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)智能化管理。因此，各地紛紛引入軌旁自動(dòng)檢測設(shè)備以及庫內(nèi)自動(dòng)檢測設(shè)備等各類設(shè)備，當(dāng)列車在入庫線和在庫內(nèi)?？繒r(shí)對(duì)列車進(jìn)行自動(dòng)檢測，以此獲取列車零部件故障或缺失信息，提高檢修效率，保證列車運(yùn)行安全。

通過分析用于軌旁檢測的城軌車輛360°動(dòng)態(tài)圖像智能檢測系統(tǒng)(以下簡稱“360 系統(tǒng)”)與用于庫內(nèi)智能檢測的車輛智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)(以下簡稱“機(jī)器人系統(tǒng)”)，提出一種將兩者聯(lián)合運(yùn)用于列車檢修、進(jìn)行智能自主列車檢測的方案，即城軌車輛多場景結(jié)合下的智能列檢系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過人機(jī)結(jié)合的模式，可使車輛檢修人車比下降約30%，每年可節(jié)約270 萬元的人工成本，城軌車輛多場景結(jié)合下的智能列檢系統(tǒng)按照20 年的壽命計(jì)算，可產(chǎn)生約 5400 萬元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。同時(shí)，經(jīng)過多場景下的檢測數(shù)據(jù)交互及樣本共享，機(jī)器人系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率由原單獨(dú)檢測時(shí)的85%提高到了93%，360 系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率由原單獨(dú)檢測時(shí)的65%提高到了80%，能夠很好地解決智能列檢的這一需求。

1 智能運(yùn)維背景下的智能檢修技術(shù)發(fā)展情況

自2020 年中國城市軌道交通協(xié)會(huì)發(fā)布《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》以來，各地城軌運(yùn)營建設(shè)單位積極推動(dòng)多專業(yè)的智能運(yùn)維建設(shè)?？v觀各地車輛智能運(yùn)維的設(shè)計(jì)情況，總體上以車輛檢修運(yùn)維的提質(zhì)、降本、增效、節(jié)能低碳為主要目標(biāo)，以大數(shù)據(jù)、人工智能、5G 通信、智能機(jī)器人等新技術(shù)為手段，采用的核心關(guān)鍵技術(shù)主要有智能傳感器信號(hào)分析技術(shù)、圖像特征分析識(shí)別技術(shù)、專家診斷技術(shù)、智能機(jī)器人技術(shù)等。目前車輛智能檢修關(guān)鍵技術(shù)按4 類應(yīng)用場景可分為：車載實(shí)時(shí)智能檢修技術(shù)、軌旁智能綜合檢修技術(shù)、庫內(nèi)智能檢測檢修技術(shù)、地面運(yùn)維可視化管控平臺(tái)。其中，各個(gè)場景下的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用如下。

（1）車載實(shí)時(shí)智能監(jiān)測技術(shù)。采用智能多元感知模塊，基于故障預(yù)測和健康管理(PHM)，實(shí)時(shí)監(jiān)測車輛車門、牽引、走行部、制動(dòng)、弓網(wǎng)、蓄電池等關(guān)鍵部件的健康狀態(tài)，具有實(shí)時(shí)性高、診斷準(zhǔn)確等特點(diǎn)。

（2）軌旁智能綜合檢修技術(shù)。采用高速線陣成像技術(shù)、圖像測量技術(shù)、圖像特征分析技術(shù)、傳感器信號(hào)分析處理技術(shù)、多源檢測融合分析技術(shù)、專家診斷技術(shù)實(shí)現(xiàn)輪對(duì)廓形尺寸測量、受電弓(靴)關(guān)鍵參數(shù)測量[6]、全車外觀可視關(guān)鍵部件異常自動(dòng)識(shí)別、關(guān)鍵部件溫度監(jiān)測、車輛運(yùn)行品質(zhì)監(jiān)測、走行部異音診斷分析等，具有檢測效率高、檢測維度全面、覆蓋面廣等特點(diǎn)。

（3）庫內(nèi)智能檢測檢修技術(shù)。采用智能機(jī)器人定位導(dǎo)航及運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃控制技術(shù)、圖像特征識(shí)別分析技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法、5G 通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)庫停車輛日檢，替代了部分人工作業(yè)[7]。

（4）地面檢修運(yùn)維可視化管控平臺(tái)。采用信息化、數(shù)字化、三維模型可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車輛段內(nèi)檢修全流程管控、運(yùn)維、業(yè)務(wù)流程執(zhí)行。車輛智能運(yùn)維總體場景如圖1所示。

圖1 車輛智能運(yùn)維總體場景Fig.1 Overall scene of intelligent vehicle operation and maintenance

2 軌旁360°動(dòng)態(tài)圖像智能檢測系統(tǒng)

軌旁360°動(dòng)態(tài)圖像智能檢測系統(tǒng)安裝于地鐵車輛檢修段、停車場或正線等不同的位置，是一種軌旁自動(dòng)檢測設(shè)備，360系統(tǒng)如圖2所示。該系統(tǒng)分別在車底、車頂以及車側(cè)位置安裝多臺(tái)高速相機(jī)[8]，覆蓋車頂、車體車窗、側(cè)部及走行部可視部件，通過遠(yuǎn)端傳感器感應(yīng)列車回庫，提前打開相機(jī)罩準(zhǔn)備拍照，列車通過360 系統(tǒng)安裝位置時(shí)，高速相機(jī)進(jìn)行多次拍照，自動(dòng)采集通過列車的車頂、車側(cè)、車底的高清圖像，形成覆蓋車輛360°全景高清彩色圖像以及2D+3D圖像。采用線陣高清成像技術(shù)[9]、三維掃描成像技術(shù)、圖像分析技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、目標(biāo)識(shí)別技術(shù)和差異檢測等技術(shù)，通過圖像特征匹配和模式識(shí)別，自動(dòng)適應(yīng)車速變化和車體抖動(dòng)造成的圖像畸變，完成對(duì)車頂受電弓、車側(cè)車體、車底走行部、車側(cè)轉(zhuǎn)向架和其它關(guān)鍵部件缺失、變形等異常情況的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)列車工作狀態(tài)的全面監(jiān)控及故障自動(dòng)識(shí)別預(yù)警?？稍诹熊囃ㄟ^后的5～10 min內(nèi)獲得分析數(shù)據(jù)，并在系統(tǒng)報(bào)表終端通過人機(jī)交互自動(dòng)實(shí)現(xiàn)可視部件二維圖像顯示。

圖2 360系統(tǒng)Fig.2 360 system

車側(cè)轉(zhuǎn)向架異物報(bào)警的檢測效果如圖3 所示，車側(cè)轉(zhuǎn)向架整體對(duì)比圖如圖4所示。

圖3 車側(cè)轉(zhuǎn)向架異物報(bào)警Fig.3 Foreign object alarm of bogie

圖4 車側(cè)轉(zhuǎn)向架整體對(duì)比圖Fig.4 Overall comparison of bogie

3 庫內(nèi)智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)

機(jī)器人系統(tǒng)在地鐵車輛檢修運(yùn)用庫內(nèi)實(shí)施，是一種庫內(nèi)移動(dòng)檢測設(shè)備，通過基于高精度激光SLAM 導(dǎo)航[10]進(jìn)行移動(dòng)的機(jī)器人平臺(tái)搭載6 軸協(xié)作機(jī)械臂[11]及3D 相機(jī)，結(jié)合圖像識(shí)別處理技術(shù)，在無人干預(yù)的情況下在地鐵車輛檢查坑內(nèi)智能行走并精準(zhǔn)定位，同時(shí)對(duì)車底和車側(cè)關(guān)鍵檢修點(diǎn)進(jìn)行精確成像，實(shí)時(shí)上傳并備份檢測部件的高清2D 圖像和3D 圖像，報(bào)告和顯示機(jī)器人工作狀態(tài)和位置，并智能判斷車底關(guān)鍵部件異常狀態(tài)。采用智能機(jī)器人技術(shù)、自主導(dǎo)航技術(shù)[12]、高清光學(xué)成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，完成對(duì)齒輪箱潤滑油油位高度、電機(jī)和齒輪箱測溫紙的溫度、車輛閘片剩余厚度及丟失和指定部件的變形、松動(dòng)、異物、缺失等故障的檢測，并在報(bào)表終端進(jìn)行可視化輸出，解決車底檢修時(shí)人工作業(yè)存在的高風(fēng)險(xiǎn)、易疲勞、效率低等問題。適用于各型城軌車輛的車底日常檢修檢查作業(yè)，支持出入地溝作業(yè)、跨地溝作業(yè)以及多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)。機(jī)器人系統(tǒng)如圖5所示。

圖5 機(jī)器人系統(tǒng)Fig.5 Robot system

車側(cè)異物報(bào)警如圖6 所示，車底氣管檢測如圖7所示。

圖6 車側(cè)異物報(bào)警Fig.6 Foreign object alarm on the side of the vehicle

4 多場景下的智能列檢

4.1 360系統(tǒng)與機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用功能對(duì)比分析

360 系統(tǒng)的工作原理與方式?jīng)Q定了其主要優(yōu)勢在于檢測效率高、項(xiàng)點(diǎn)覆蓋范圍廣、無需列車停靠等，但是由于相機(jī)本身的安裝位置不能探入線路界限，視距的限制導(dǎo)致對(duì)一些小型部件的檢測效果并不理想。而且固定安裝的線掃相機(jī)的視角只能實(shí)現(xiàn)對(duì)列車表面缺陷進(jìn)行檢測，對(duì)列車底部復(fù)雜空間內(nèi)的零件檢測無法做到完全覆蓋，一旦出現(xiàn)零件互相遮擋，被遮擋的零件則幾乎無法進(jìn)行檢測。

在檢修庫內(nèi)針對(duì)停靠列車檢測的機(jī)器人系統(tǒng)沒有限界的限制，而且搭載的協(xié)作機(jī)械臂可以保證在作業(yè)過程中不會(huì)與列車零部件發(fā)生碰撞，并且總能在工作空間內(nèi)找到合適的位置捕獲目標(biāo)狀態(tài)，具有安全性高、靈活性強(qiáng)、檢測準(zhǔn)確率高、支持分布式作業(yè)等優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器人系統(tǒng)既可以對(duì)全車車底、車側(cè)進(jìn)行檢測，也能實(shí)現(xiàn)根據(jù)車輛檢修作業(yè)指導(dǎo)工藝對(duì)指定車廂或部件進(jìn)行針對(duì)性檢測。但是由于車底空間復(fù)雜，需檢測零部件數(shù)量龐大，機(jī)器人系統(tǒng)也存在檢測耗時(shí)較長、檢測效率不夠高的問題。360 系統(tǒng)與機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)比如表1所示。

4.2 360系統(tǒng)與機(jī)器人系統(tǒng)聯(lián)合模式

在列車檢測過程中，盡管360 系統(tǒng)在檢測時(shí)覆蓋了列車的車頂、車側(cè)及車底，但是對(duì)車底檢修項(xiàng)點(diǎn)的覆蓋率并不理想。機(jī)器人系統(tǒng)主要是在列車車底檢查坑內(nèi)，針對(duì)列車車底更復(fù)雜的環(huán)境對(duì)車底的重要零部件進(jìn)行檢測。兩者的使用環(huán)境及使用方式導(dǎo)致單獨(dú)使用其中一種通常會(huì)有能檢部件不足或是檢測時(shí)間過長的缺陷，因此提出將2 種系統(tǒng)相結(jié)合進(jìn)行聯(lián)合檢測的方式(以下簡稱“智能列檢系統(tǒng)”)：360系統(tǒng)負(fù)責(zé)在列車入庫時(shí)在入庫線檢測車頂部件、車側(cè)大部分關(guān)鍵部件以及車底轉(zhuǎn)向架部分部件；機(jī)器人系統(tǒng)負(fù)責(zé)在列車入庫?？亢髾z測車底360 系統(tǒng)無法覆蓋的關(guān)鍵部件及車側(cè)部分較小的、360 系統(tǒng)難以檢測的零部件，這樣的應(yīng)用方式既彌補(bǔ)了360系統(tǒng)能檢部件不足的缺點(diǎn)，又令機(jī)器人系統(tǒng)的檢測效率大大提高。另外，機(jī)器人系統(tǒng)的高靈活性又能針對(duì)360 系統(tǒng)反饋的報(bào)警進(jìn)行檢查，減少誤報(bào)帶來的額外人工復(fù)核時(shí)間。兩者結(jié)合能夠覆蓋90%以上的列車檢測部件，精準(zhǔn)定位列車故障，大大提高了列車檢修的工作效率，減小了人工檢測的工作強(qiáng)度、縮短了列車檢修的時(shí)間。機(jī)器人系統(tǒng)與360 系統(tǒng)項(xiàng)點(diǎn)分工如圖8所示。

圖8 機(jī)器人系統(tǒng)與360系統(tǒng)項(xiàng)點(diǎn)分工Fig.8 Item point division of robot system and 360 system

同時(shí)，將軌旁檢測的360 系統(tǒng)與庫內(nèi)檢測的機(jī)器人系統(tǒng)接入地鐵的智能列檢系統(tǒng)進(jìn)行集中管理，當(dāng)360 系統(tǒng)在入庫線檢測到有列車入庫時(shí)，對(duì)入庫列車的車號(hào)進(jìn)行識(shí)別，經(jīng)由智能列檢調(diào)度系統(tǒng)確認(rèn)車號(hào)及庫內(nèi)列車?？寇壍篮螅瑤靸?nèi)的機(jī)器人系統(tǒng)前往指定軌旁待命，等待列車?？恐付ㄜ壍?，并在列車司機(jī)前往調(diào)度中心在系統(tǒng)內(nèi)確認(rèn)列車已經(jīng)停靠后，機(jī)器人系統(tǒng)可以馬上開始進(jìn)入地溝對(duì)車底360系統(tǒng)無法覆蓋的零部件進(jìn)行檢測并對(duì)360 系統(tǒng)報(bào)警部件進(jìn)行復(fù)測核對(duì)，在機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行車底檢測的過程中，派遣檢修人員對(duì)360 系統(tǒng)的車頂零部件報(bào)警進(jìn)行人工復(fù)核；等待機(jī)器人系統(tǒng)完成車底檢測后，檢修人員可以根據(jù)機(jī)器人系統(tǒng)的車底檢測結(jié)果對(duì)車底部件進(jìn)行復(fù)核，同時(shí)機(jī)器人系統(tǒng)在車側(cè)進(jìn)行檢測并對(duì)360 系統(tǒng)的車側(cè)報(bào)警進(jìn)行復(fù)測核對(duì)，最后在機(jī)器人系統(tǒng)完成對(duì)車側(cè)的檢測后，由檢修人員對(duì)車側(cè)報(bào)警進(jìn)行處理，這樣的聯(lián)合檢修流程既不會(huì)影響檢修人員的工作，又提高了檢修工作的效率。360系統(tǒng)與機(jī)器人系統(tǒng)聯(lián)合作業(yè)流程圖如圖9所示。

圖9 360系統(tǒng)與機(jī)器人系統(tǒng)聯(lián)合作業(yè)流程圖Fig.9 Joint operation of 360 system and robot system

4.3 機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)360系統(tǒng)交互機(jī)制

基于機(jī)器人系統(tǒng)與360 系統(tǒng)中對(duì)檢測零部件命名及定位的統(tǒng)一，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)360 系統(tǒng)報(bào)警的復(fù)核功能：在列車入庫經(jīng)360 系統(tǒng)檢測后，由360 系統(tǒng)生成報(bào)警報(bào)表，其中車底及車側(cè)的報(bào)警經(jīng)由智能列檢管控系統(tǒng)發(fā)送給機(jī)器人系統(tǒng)，在機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行車底及車側(cè)檢測時(shí)，根據(jù)360 系統(tǒng)報(bào)警的故障位置，在機(jī)器人系統(tǒng)的正常檢測流程中就近穿插對(duì)360系統(tǒng)報(bào)警的對(duì)應(yīng)故障零部件進(jìn)行檢測復(fù)核任務(wù)，利用機(jī)器人系統(tǒng)自帶的各種傳感器獲取目標(biāo)周圍三維信息并基于區(qū)域?qū)哟紊系狞c(diǎn)云配準(zhǔn)方法[13]進(jìn)行粗配準(zhǔn)，通過提出的基于二維圖像特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法與該位置基準(zhǔn)三維模型實(shí)現(xiàn)細(xì)配準(zhǔn)[14]。

式中：ρi，j和ρi-1，j-1分別是第i個(gè)掃描層的第j個(gè)掃描點(diǎn)和第i-1 個(gè)掃描層的第j-1 個(gè)掃描點(diǎn)到點(diǎn)O的距離，mm；dφ是相應(yīng)的角度增量，rad。

公式⑴為機(jī)器人系統(tǒng)相機(jī)測量點(diǎn)的角度值BAij的定義公式，BA 圖像像素的灰度定義如圖10 所示。激光束與從點(diǎn)到連續(xù)點(diǎn)的矢量之間的角度，圖中藍(lán)色的點(diǎn)PCij和PCi-1，j-1PCi-1，j-1分別為2 個(gè)測量點(diǎn)，黑色的點(diǎn)O是點(diǎn)云中的一點(diǎn)，通過將三維深度圖像轉(zhuǎn)換為方位角圖像(Bearing Angle Image)可以突出角度形成的邊緣，提取到更多信息[14]，3D 點(diǎn)就可以轉(zhuǎn)換為2D 圖像的灰度像素，并且可以通過轉(zhuǎn)換捕獲的3D 圖像的所有點(diǎn)來獲得對(duì)應(yīng)的2D圖像。

圖10 BA圖像像素的灰度定義Fig.10 Grayscale definition of BA image pixels

若有2 個(gè)待配準(zhǔn)點(diǎn)云P和Q，它們通常有多于3 對(duì)相關(guān)點(diǎn)，故對(duì)它們旋轉(zhuǎn)矩陣的求解問題可以看作1個(gè)正交普魯克問題。假設(shè)從P的質(zhì)心平移到Q的質(zhì)心，在不考慮平移的情況下可以得到2個(gè)新點(diǎn)云PC和QC，2點(diǎn)云計(jì)算公式如下。

公式⑶為實(shí)現(xiàn)細(xì)配準(zhǔn)求得的最佳剛體變換矩陣，R為R3×3下的最佳旋轉(zhuǎn)矩陣，由需要配準(zhǔn)的2個(gè)新點(diǎn)云PC和QC決定，公式如下。

因?yàn)镽是正交矩陣，因此可以定義拉格朗日乘數(shù)，公式如下。

圖11 機(jī)器人系統(tǒng)復(fù)核360系統(tǒng)報(bào)警流程圖Fig.11 Robot system review of 360 system alarm

5 應(yīng)用實(shí)踐與效益分析

投用智能列檢系統(tǒng)后，在某地鐵公司開展了車輛新型檢修模式研究試點(diǎn)。經(jīng)過研究評(píng)估，車輛檢修部門制定了差異化維修模式變革方案。

變革前，該試點(diǎn)工程車輛維修采取“計(jì)劃修+故障修”[15]的傳統(tǒng)維修模式，計(jì)劃修以四日檢+系統(tǒng)修為主，存在人力投入大、檢修能效低問題，尤其是四日檢方面更是如此。為了解決目前車輛檢修存在的上述痛點(diǎn)問題，通過檢修模式變革，優(yōu)化檢修資源配置，從而實(shí)現(xiàn)降本增效。八日檢是檢修模式變革優(yōu)化的重要方法，該方法可有效降低人力資源投入、減少過度檢修情況，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)營成本下降。

隨著智能巡檢機(jī)器人+360 系統(tǒng)的投入，將替代大部分人工巡檢內(nèi)容，同時(shí)將系統(tǒng)修與八日檢重復(fù)部分進(jìn)行整合，由智能巡檢機(jī)器人+360 系統(tǒng)輔助檢查，從而減少人工成本，實(shí)現(xiàn)人車比的下降。系統(tǒng)作業(yè)內(nèi)容分析如表2 所示。該試點(diǎn)工程車輛檢修單位自2020年1月開展列車維修模式變革的準(zhǔn)備工作，先后完成了前期可行性研究，八日檢規(guī)程、工藝及檢修管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)編制，維修模式切換方案及八日檢宣貫培訓(xùn)等工作，并于2020 年11 月起全面試行地鐵車輛八日檢。聯(lián)合作業(yè)后車輛維修策略的變革如圖12所示。

表2 系統(tǒng)作業(yè)內(nèi)容分析Tab.2 Analysis of system operation content

圖12 聯(lián)合作業(yè)后車輛維修策略的變革Fig.12 Changes in train maintenance strategies after joint operations

目前優(yōu)化后的規(guī)程，以“每日8列車(占該線路配屬車輛的50%)機(jī)器人巡檢、每日軌旁360系統(tǒng)檢測+每晚對(duì)部分關(guān)鍵部件(每列車僅3—5 項(xiàng))人工巡檢，每8 日進(jìn)行1 次人工八日檢的形式實(shí)施。同時(shí)實(shí)施八日檢后，將原晚上開展的檢查移至白天，減少了輪值人數(shù)，提升員工幸福感。目前通過整合，車輛檢修工總?cè)藬?shù)由61人減少到43人，優(yōu)化后的人車比(車輛總數(shù)為96 輛)為0.45，優(yōu)化后的人員現(xiàn)已調(diào)整至其他線路，優(yōu)化的人員按照每人15萬元的平均年薪，每年可節(jié)約270 萬元的人工成本，按照智能列檢系統(tǒng)20 年的壽命計(jì)算，可產(chǎn)生約 5400 萬元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。同時(shí)，經(jīng)過機(jī)器人系統(tǒng)與360 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)復(fù)核交互，兩個(gè)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的樣本共享，使機(jī)器人系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率由原單獨(dú)檢測時(shí)的85%提高到了93%，360 系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率由原單獨(dú)檢測時(shí)的65%提高到了80%。兩個(gè)系統(tǒng)在聯(lián)合使用過程中依托各自優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了互補(bǔ)提升，促進(jìn)了車輛檢修技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，使資源得到了最大程度的合理利用。

6 結(jié)束語

基于軌道交通快速發(fā)展以及智能檢修的迫切需求，提出將軌旁自動(dòng)檢測設(shè)備與庫內(nèi)智能檢測機(jī)器人相結(jié)合，能快速適應(yīng)不同車輛檢修模式的智能檢修技術(shù)。該方法通過整合高效的在線智能檢測設(shè)備、精細(xì)化的機(jī)器人檢測作業(yè)、合理的車輛修程修制設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了列檢作業(yè)快速、高效、準(zhǔn)確的覆蓋，減輕了檢修人員的作業(yè)負(fù)擔(dān)，大大提高了列車檢修效率。通過現(xiàn)場運(yùn)用證明，軌旁系統(tǒng)與庫內(nèi)機(jī)器人聯(lián)合作業(yè)后，系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率、檢測覆蓋范圍均有大幅度提升，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了車輛檢修作業(yè)全流程閉環(huán)管理，達(dá)到車輛檢修提質(zhì)降本增效的目的。