廣州地鐵車輛巡檢機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)運(yùn)用研究

趙仁龍

（廣州地鐵集團(tuán)有限公司 運(yùn)營事業(yè)總部，工程師，廣東 廣州 510000）

0 引言

地鐵車輛檢修長期以人工檢修為主，隨著地鐵運(yùn)營里程的增加，車輛檢修需求逐漸增高，人工檢修作業(yè)周期頻繁、工作量大、工作環(huán)境差，且多為夜間檢修作業(yè)。人工檢修采用傳統(tǒng)的人工目視等檢修方法，這種檢修效率、安全性和可靠性等方面均存在不足。因此需要對智能化檢修進(jìn)行研究，以廣州地鐵九號線地鐵巡檢機(jī)器人為例，結(jié)合機(jī)器人調(diào)試與應(yīng)用，對其導(dǎo)航技術(shù)做了研究，考慮引用機(jī)器人檢測系統(tǒng)輔助地鐵車輛運(yùn)營，研究自動化檢測系統(tǒng)，對提升檢修效果，實(shí)現(xiàn)智能化、信息化、立體化檢修具有一定意義。

1 常用的機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)對比研究

機(jī)器人檢測系統(tǒng)需與地鐵檢修庫內(nèi)情況適配，地鐵檢修庫存在以下幾點(diǎn)問題：首先，地鐵檢修庫內(nèi)地形較為復(fù)雜，存在上下坡，地溝，支撐柱等多種影響機(jī)器人順利移動的地形或障礙，機(jī)器人需要有較高的定位準(zhǔn)確性，準(zhǔn)確的得知障礙信息從而避障。其次，國內(nèi)各地地鐵的發(fā)展時間、水平和環(huán)境有所不同；不同城市和不同線路的車輛段檢修庫也會存在地溝寬度，地溝平整度和庫內(nèi)障礙的區(qū)別，機(jī)器人檢測系統(tǒng)需有較高的環(huán)境適應(yīng)性，從而減少為適配機(jī)器人檢測系統(tǒng)而進(jìn)行的庫內(nèi)改造。再次，機(jī)器人用于車輛的日常例行檢查，使用頻率較高，機(jī)器人檢測系統(tǒng)需要有較高的使用穩(wěn)定性，減少對系統(tǒng)的日常維護(hù)。最后，對于逐漸增加的運(yùn)營里程和車輛配置數(shù)量，機(jī)器人數(shù)量也會逐漸增加，檢測系統(tǒng)需要有較低的應(yīng)用價格，從而增加機(jī)器人推廣的可行性。

綜上所述，適應(yīng)庫內(nèi)的機(jī)器人檢測系統(tǒng)需要有較高的定位準(zhǔn)確性、環(huán)境適應(yīng)性、使用穩(wěn)定性和較低的應(yīng)用價格。以這些特點(diǎn)為基準(zhǔn)，分析了三種常用的工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)：循跡導(dǎo)航技術(shù)，二維碼AGV（自動引導(dǎo)車Automated Guided Vehicle，AGV）導(dǎo)航技術(shù)和SLAM激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)，分析出基于SLAM導(dǎo)航的智能巡檢機(jī)器人適合地鐵檢修需求。

1.1 循跡導(dǎo)航技術(shù)

循跡導(dǎo)航技術(shù)屬于自動引導(dǎo)技術(shù)范疇。這種導(dǎo)航技術(shù)類似于軌道移動，被導(dǎo)航的機(jī)器人會隨著預(yù)先鋪設(shè)好的軌道或路徑進(jìn)行行動，具有運(yùn)行穩(wěn)定性較高，維護(hù)工作量較少的優(yōu)點(diǎn)。最常見的應(yīng)用案例像博物館的導(dǎo)航機(jī)器人，因?yàn)樵摍C(jī)器人只需在固定的展覽位置進(jìn)行移動，穩(wěn)定性較高；并且機(jī)器人只需在固定位置對展覽內(nèi)容進(jìn)行報告，工作量較少。

這種導(dǎo)航技術(shù)擁有較高適應(yīng)性、穩(wěn)定性和低價格的特點(diǎn)，但當(dāng)機(jī)器人的行走路線需修改時必須重新鋪設(shè)磁條，修改機(jī)器人導(dǎo)航路線工作量大、存在較大弊端，不適用機(jī)器人的精準(zhǔn)、多變的檢修特性需求。

1.2 二維碼AGV導(dǎo)航技術(shù)

二維碼技術(shù)原理是將數(shù)據(jù)存儲在二維碼標(biāo)簽中，通過提取獲得定位和軌跡的一種技術(shù)［1］。包括五種導(dǎo)航方式，磁帶導(dǎo)航、電磁導(dǎo)航、激光導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航和慣性導(dǎo)航［2］，但在地鐵檢修機(jī)器人應(yīng)用中均存在不足。

磁帶導(dǎo)航和電磁導(dǎo)航具有簡單可靠、制造成本低和實(shí)現(xiàn)難度小等優(yōu)點(diǎn)，但AGV運(yùn)行路線一旦確定便難以修改，且導(dǎo)航路線容易受到周圍金屬物的干擾，因此局限性較大［3］。

激光導(dǎo)航通過激光反射板反射回的激光計算AGV的方向和實(shí)時位置，這種方法容易受環(huán)境中遮擋物于擾［4］。

視覺導(dǎo)航靈活性較高、應(yīng)用范圍廣、成本低。但目前技術(shù)成熟度不高，利用視覺系統(tǒng)準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)路標(biāo)識別這一技術(shù)仍處于技術(shù)攻關(guān)階段［5］。

慣性導(dǎo)航利用積分計算AGV當(dāng)前的位置和狀態(tài)，以此確定自身運(yùn)行航向。這種系統(tǒng)由于其自身傳感器存在累計誤差導(dǎo)致導(dǎo)航精度隨運(yùn)行時間下降［6］。

1.3 SLAM激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)

SLAM導(dǎo)航的全稱為定位與地圖建模導(dǎo)航技術(shù)（Simultaneous Localization and Mapping），該技術(shù)主要是利用激光或圖像的技術(shù)，通過激光或圖像掃描拍攝周圍的環(huán)境來確定自己的位置，機(jī)器人不斷在運(yùn)動中觀測環(huán)境，從而逐漸建立起運(yùn)動環(huán)境中的地圖，同時在運(yùn)行中實(shí)時計算，計算出在每一個時刻機(jī)器人自身在這張地圖中位置的過程。

SLAM激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)最重要的特點(diǎn)是導(dǎo)航技術(shù)的穩(wěn)定性，機(jī)器人探測環(huán)境所用的各種傳感器，地圖構(gòu)建的定位，都會存在誤差。因此對于復(fù)雜的環(huán)境，不同的場景使用不同的傳感器，需要做大量的實(shí)驗(yàn)來考證，尋求跟環(huán)境更適合的傳感器來接受數(shù)據(jù)，選擇合適的概率方法來提高準(zhǔn)確性，而激光雷達(dá)可以提供高精度的環(huán)境信息。

國內(nèi)SLAM研究雖然起步較晚，但發(fā)展迅速，不斷優(yōu)化，使其能在更復(fù)雜的環(huán)境內(nèi)使用，SLAM技術(shù)具有較好的穩(wěn)定性和適應(yīng)性，理論上滿足地鐵車輛運(yùn)維的需求，具體還應(yīng)結(jié)合算法進(jìn)行分析。

2 基于SLAM導(dǎo)航的智能巡檢機(jī)器人

構(gòu)架好環(huán)境地圖，控制機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)。如圖1中為基于SLAM導(dǎo)航的巡檢機(jī)器人，它是一個由運(yùn)動平臺、六（前后左右上下）自由度柔性機(jī)械臂、圖像采集模塊、機(jī)器人控制單元、安全保護(hù)單元、機(jī)器人自動定位單元組成，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在車輛檢修庫內(nèi)的定位、運(yùn)動、圖像采集、安全防護(hù)等功能。

圖1 基于SLAM導(dǎo)航的巡檢機(jī)器人

2.1 SLAM導(dǎo)航技術(shù)檢測原理

機(jī)器人檢測系統(tǒng)采用基于卡爾曼濾波算法的多傳感器融合SLAM 定位技術(shù)，該定位方法可以簡單描述為：機(jī)器人攜帶感知環(huán)境位置信息的各種傳感器（激光雷達(dá)、編碼器、測距傳感器），從未知環(huán)境的初始坐標(biāo)點(diǎn)出發(fā)，通過傳感器對機(jī)器人的位置信息進(jìn)行實(shí)時定位，從而用該位置信息進(jìn)行地圖的整體構(gòu)建，利用地圖信息獲取機(jī)器人的確切坐標(biāo)。如圖2 所示為SLAM 算法實(shí)現(xiàn)過程，包括了“預(yù)測”→“測量”→“修正”的導(dǎo)航計算過程。

圖2 SLAM算法實(shí)現(xiàn)過程

2.2 機(jī)器人在地鐵車輛檢修的應(yīng)用

根據(jù)SLAM導(dǎo)航技術(shù)“預(yù)測”→“測量”→“修正”的過程原理，記錄巡檢機(jī)器人在廣州地鐵九號線車輛段運(yùn)用庫內(nèi)預(yù)測，測量和修正的數(shù)值，從而判斷SLAM 導(dǎo)航技術(shù)是否滿足地鐵行業(yè)的需求：具有較高的定位準(zhǔn)確性，較高的環(huán)境適應(yīng)性，較高使用穩(wěn)定性和較低的應(yīng)用價格。通過MATLAB 進(jìn)行仿真分析，建立了具有障礙物的地圖（如圖3所示），用于測試SLAM導(dǎo)航技術(shù)的環(huán)境適應(yīng)能力。在地圖上可以確認(rèn)機(jī)器人初步定位預(yù)測，機(jī)器人傳感器定位位置和兩者修正數(shù)值，之后對機(jī)器人實(shí)際位置進(jìn)行測量，從而測試SLAM導(dǎo)航技術(shù)的定位準(zhǔn)確性。

圖3 具有障礙物的地圖

2.2.1 環(huán)境適應(yīng)性 機(jī)器人通過SLAM導(dǎo)航技術(shù)的特征、自身攜帶的傳感器和構(gòu)建的地圖信息，從而準(zhǔn)確的獲得精確定位。自身攜帶的激光傳感器用于判斷機(jī)器人周圍近距離內(nèi)是否存在影響移動的障礙物，從而避免和障礙物發(fā)生相撞。根據(jù)實(shí)際運(yùn)用情況，2020 年1 月1 日-2020 年12 月31 日，基于SLAM 導(dǎo)航技術(shù)的機(jī)器人在使用過程中，無機(jī)器人與障礙物相撞的情況，機(jī)器人可以適應(yīng)地鐵車輛段地溝的條件（如圖4所示）。

圖4 機(jī)器人在地溝運(yùn)用照片

地鐵庫內(nèi)車輛檢修一般為一列車占用一條股道，檢修要求庫內(nèi)的每條地溝均會停靠不同車輛，以滿足多輛列車的同時檢修需求。傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)通常情況下只能進(jìn)行單獨(dú)到車輛檢修作業(yè)，造成機(jī)器人自動檢修作業(yè)的運(yùn)用較難實(shí)現(xiàn)普及。廣州地鐵九號線檢修機(jī)器人依賴準(zhǔn)確的導(dǎo)航技術(shù)，設(shè)計了股道轉(zhuǎn)運(yùn)裝置，實(shí)現(xiàn)了在股道之間自動切換，從而達(dá)到單臺機(jī)器人覆蓋多條檢修地溝。

2.2.2 定位準(zhǔn)確性 為了驗(yàn)證SLAM技術(shù)的準(zhǔn)確性，在車輛段的地溝內(nèi)進(jìn)行試驗(yàn)，通過控制機(jī)器人行走，保證運(yùn)行情況一致的前提下，進(jìn)行多次坐標(biāo)位置的記錄。對機(jī)器人初步定位預(yù)測，機(jī)器人傳感器定位位置，兩者修正數(shù)值和實(shí)際位置量進(jìn)行記錄。根據(jù)每次位置記錄可以得知，隨著機(jī)器人在地溝的移動距離增加，機(jī)器人的定位預(yù)測和機(jī)器人的傳感器定位差距在不斷增加，這個時候SLAM 技術(shù)的數(shù)據(jù)修正功能會起到作用，修正數(shù)值大概在0～0.5 米。在SLAM 技術(shù)的傳感器和修正功能共同工作下，修正后的機(jī)器人導(dǎo)航位置和實(shí)際位置非常接近，在120米的實(shí)驗(yàn)距離內(nèi)，實(shí)際與理論差值＜0.1 米（如圖5所示），這可以證明SLAM導(dǎo)航技術(shù)機(jī)器人在地鐵車輛地溝內(nèi)，具有較高的定位準(zhǔn)確性。

圖5 機(jī)器人位置記錄

2.2.3 設(shè)備穩(wěn)定性 為測試SLAM導(dǎo)航技術(shù)機(jī)器人的設(shè)備穩(wěn)定性，進(jìn)行了機(jī)器人運(yùn)動疲勞測試。通過地面設(shè)置長度50m 測試通道，在通道兩端分別安裝計數(shù)器探頭，用來記錄機(jī)器人往復(fù)運(yùn)動次數(shù)，以此計算機(jī)器人累計連續(xù)行駛里程。控制機(jī)器人在通道兩端之間持續(xù)往復(fù)運(yùn)動，直到電池電量耗盡，然后通過更換電池方式快速恢復(fù)運(yùn)行。通過記錄機(jī)器人累計行駛里程來評價機(jī)器人的運(yùn)行穩(wěn)定性，連續(xù)累計行駛里程應(yīng)不低于150km。實(shí)驗(yàn)測試運(yùn)行速度約為1.2m/s，至本次測試結(jié)束時，連續(xù)累計行駛里程162.1km。以上實(shí)驗(yàn)（如圖6 中測院實(shí)驗(yàn)報告）可以證明基于SLAM導(dǎo)航技術(shù)的機(jī)器人在地鐵智能運(yùn)營中有較高的穩(wěn)定性。

圖6 中測院實(shí)驗(yàn)報告

3 實(shí)際運(yùn)用

采用SLAM導(dǎo)航技術(shù)的車輛檢修機(jī)器人在列車檢修運(yùn)用，設(shè)置1個地面控制站，1套無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，充電樁。車輛檢修機(jī)器人減少了人工檢修工作量，實(shí)現(xiàn)對既有車輛修程優(yōu)化，運(yùn)用庫由傳統(tǒng)的雙日檢延長至八日檢。機(jī)器人對每日的回庫車進(jìn)行全部的車底檢查作業(yè)，僅安排人工進(jìn)行每8 天進(jìn)行一次列車全方位檢查，具體流程如圖7 所示。這種人機(jī)結(jié)合的方式，實(shí)現(xiàn)了地鐵車輛檢修體制的優(yōu)化，提高了車輛檢修質(zhì)量及效率。

圖7 人機(jī)結(jié)合的作業(yè)流程

經(jīng)過現(xiàn)場的實(shí)際統(tǒng)計，2020年度總共累計完成檢測模擬車輛574 列，共檢測模擬故障8130 個。系統(tǒng)整體的缺陷檢出率從最開始的61.35%提高到98.39%，系統(tǒng)誤報率從6.57%下降到0.02%。

4 結(jié)束語

本文通過對幾種常見導(dǎo)航技術(shù)的分析研究，結(jié)合車輛巡檢機(jī)器人在實(shí)際地鐵車輛檢修中的應(yīng)用表現(xiàn)，得出了SLAM導(dǎo)航技術(shù)具有較高的定位準(zhǔn)確性，較高的環(huán)境適應(yīng)性，較高使用穩(wěn)定性，較低的應(yīng)用價格，從而提出了SLAM 導(dǎo)航技術(shù)較為適合在地鐵車輛巡檢機(jī)器人的檢修需求。這項(xiàng)技術(shù)在安全性、人工成本、時間成本、風(fēng)險成本、管理成本等方面的表現(xiàn)也適應(yīng)于軌道交通車輛的檢修需求，對于保障城市軌道交通車輛的安全、準(zhǔn)點(diǎn)運(yùn)營具有較高的應(yīng)用價值。