2023年7月17日发(作者：)

排⽔管道运维机器⼈：机器⼈代替⼈⼯作业成新趋势季节性⾬⽔、城市建设等⾃然、⼈类活动对城市排⽔能⼒提出较⾼要求，维持排⽔管⽹的正常运⾏是城市基础设施运维的重要内容。⽬前，城市排⽔管道运维主要依靠⼈⼯作业，存在作业难、作业量⼤、风险性⾼等问题。以机械代替⼈⼯作业的模式因为具有安全、⾼效的特点成为了城市排⽔管道运维作业的发展趋势。介绍了国内外管道检测、作业机器⼈的研究现状，从作业⽅式、机械设计、控制模式三个⽅⾯分析了现有技术存在的不⾜；提出了排⽔管道运维机器⼈的作业规程并总结其发展⽅向，如检测技术提升、功能模块优化、控制模式智能化等，为排⽔管道运维机器⼈的研究发展提供新思路。截⾄2019年底，我国排⽔管⽹总长超过74.4万km，年污⽔排放量达555亿m?。⽽随着海绵城市建设以及国家对于污⽔处理要求的提⾼，近年来管⽹系统以8.5%的年增长速率持续扩⼤其运维规模。2021年政府⼯作报告指出,要持续改善环境质量，“⼗四五”时期要求基本消除城市⿊臭⽔体，排⽔管⽹已由保障城市安全的重要基础设施升级为保证⼈民幸福⽣活的重⼤民⽣⼯程。因此，维持排⽔管⽹的平稳运⾏成为⼀项重要的城市治理任务。随着管⽹的建设规模的扩⼤，保证管⽹正常服役的需求也逐渐凸显。据住房和城乡建设部科技发展促进中⼼有关资料显⽰，我国城市管⽹普遍存在设施⽼化与管理技术落后的问题，管道破裂、腐蚀等缺陷导致的城市管道运维事故频发。因此，近些年管⽹的⼯作重点逐渐由建设转向维护更新。⽬前，排⽔管⽹检测、清淤、修复等⼯作通常采⽤⼈⼯作业或⼈机协同作业模式。以管道清淤为例，常⽤⽅式有绞车清淤，钻杆疏通及⾼压射流。绞车及清淤设备需要⼯⼈下井安装，空间狭⼩、昏暗，作业困难；且施⼯环境中的硫化氢等有害⽓体会严重危害⼯⼈健康。总之，管⽹维护的⼈⼯作业⽅式效率低，局限⼤，存在安全隐患。利⽤机器⼈代替⼈⼯作业已成为管⽹运维管理的新趋势。在排⽔管道中使⽤的运维机器⼈已由传统的⼤型⼯业机器⼈发展成“⼩精尖”的特种机器⼈，能够适应复杂管况并完成任务。管道运维机器⼈可分为检测机器⼈与作业机器⼈：检测机器⼈指通过声学、光学设备或技术实现管道内部的信息采集及模型重建的机器⼈；作业机器⼈指清理管内淤积或完成管体缺陷修复及更换的机器⼈，这些机器⼈的协同配合可辅助排⽔管道的运维⼯作。本⽂归纳了排⽔管道运维机器⼈的研究现状，介绍了国内外⾼校、科研院所及企业具有代表性的产品，并对其使⽤的关键技术或机构做简要概述，最后总结了研究现状的不⾜，并对该领域的发展趋势做出展望。1 排⽔管道运维机器⼈研究现状为厘清⽬前国内外对于排⽔管道运维机器⼈及技术研究的总体情况，本⽂在WOS（Web of Science）核⼼数据库上统计了领域内⽂章发表数量并使⽤⽂献计量⼯具对相关⽂献进⾏了合作作者可视化分析，结果如图1和表1所⽰。其中，AHRARY A团队、ELKMANN N团队成果较多，形成了⼀定的研究体系。AHRARY A团队设计了原型机器⼈KANTARO ，系统地研究了排⽔管道机器⼈检测、定位、导航技术；ELKMANN N团队致⼒于进⾏排⽔管道检测、清理机器⼈系统的研究，提出了基于运动学、视觉的全⾃动检测系统的实现⽅法及⾯向服务的数据检测及处理架构。机器⼈系统的研究，提出了基于运动学、视觉的全⾃动检测系统的实现⽅法及⾯向服务的数据检测及处理架构。图1 管道机器⼈及排⽔管道机器⼈作者合作关系⽹络本⽂同时计量了管道机器⼈（⽯油、燃⽓等管道）的研究现状，意图通过对⽐确定排⽔管道机器⼈的研究⼴度与先进性。相较管道机器⼈，城市排⽔管道机器⼈研究起步晚，范围⼩。相关研究团队缺乏持续、深⼊地研究，团队间交流合作较少。数据表⽰排⽔管道机器⼈的研究存在不⾜，亦说明⽬前排⽔管道机器⼈的研究有较好的发展前景。1.1 检测机器⼈管道运维机器⼈的相关研究主要集中于检测机器⼈。国外起步较早，20世纪80年代已有产业化的商品机器⼈投⼊市场，德国、美国、⽇本等国的技术处于世界领先⽔平。我国同期开始对了管道检测机器⼈的探索。哈尔滨⼯业⼤学、清华⼤学、上海交通⼤学等⾼校研制了适⽤于不同场景的检测机器⼈，以深圳施罗德、武汉中仪物联公司为代表的企业陆续投⼊产品研发，填补了国内管道机器⼈研究、市场的空⽩。管道内部相关数据是其运维管理所需的重要信息，其数据的精度与机器⼈上搭载的检测技术存在直接关系。因此，⾼效准确的管道检测技术或⽅法⼗分重要。易于机器⼈搭载的技术有管道闭路电视检测（Close circuit televisioninspection，CCTV）、声呐、雷达等，这些技术均存在其优势区间及不⾜：CCTV可检测所有结构性、功能性缺陷，但⼯作条件较为严苛，且使⽤前需暂停管段使⽤并进⾏排⽔、冲洗⼯作，管道能见度直接决定检测质量；声呐可在⿊暗、有⽔环境下完成对管道的检测，但检测缺陷种类有限，数据存在噪声。美国通⽤电⽓贝克休斯集团旗下的韦林⼯业集团基于其世界领先的内窥镜技术研发了ROVVER系列检测机器⼈。ROVVER900采⽤轻量机械设计，重25kg，尺⼨约582 mm×200 mm×150mm，易于使⽤⼈⼯或⼩型机械部署；模块设计具有扩展性与适应性，可⽤于限制、突出管道及⽀管检测；搭载⾼像素CCD摄像头，⾼度、⾓度、焦距在⼀定范围内可调，具备多视⾓、⾼精度获取图像的能⼒ 。深圳施罗德⼯业集团⾯向排⽔管道及箱涵推出S系列检测机器⼈。该系列机器⼈多采⽤轮式⾏⾛模式，配备防侧翻警报与位姿检测系统；应⽤⾼精度计⽶装置与GPS实现作业进度厘⽶级控制；机器⼈前端、后端搭载⾼清⽆延时摄像头，消除检测死⾓。表2展⽰了国内外典型检测机器⼈的型号、参数，⾯向多管径、多管况的检测机器⼈已经提出，技术体系逐渐成熟。表2 国内外典型管道检测机器⼈基于⼈⼯智能的管道检测辅助技术指的是使⽤机器学习、深度学习算法⾃动处理机器⼈检测结果，辅助作业⼈员得出检测结论的技术，是继检测机器⼈后新的研究热点。清华⼤学、阿肯⾊理⼯⼤学、开罗⼤学、同济⼤学等⾼校在CCTV的基础上利⽤CNN、SVM、ELM等算法分割检测结果，识别、分类管道缺陷。该类技术有效降低⼯⼈劳动量与检测成本，避免不确定因素导致的漏诊、错诊，实现检测流程智能化。　1.2 作业机器⼈管道作业主要包括管道清淤及管道修复。清淤机器⼈已存在⼤量设计⽅案，华中科技⼤学研发了⾯向深隧的清淤、检测⼀体机器⼈，针对深隧埋深⼤、管径⼤的问题，机器⼈使⽤有缆⽅式进⾏通信与电⼒供给，续航时间长、信号传输稳。清淤使⽤弹簧钢⽚与螺旋叶⽚结合的⽅式，范围⼴，效率⾼，耗能⼩，作业稳定。萨拉斯⽡蒂⼯程学院提出了⼀个集成检测、清淤及有毒⽓体中和的机器⼈系统。机器⼈配有红外摄像头，⾼压⽔、切割⼑⽚、抽吸泵，⽓体传感器。使⽤红外摄像头及传感器检测管道中的堵塞并反馈给终端界⾯；使⽤⾼压⽔、切割⼑⽚与抽吸泵清除管内淤积并抽吸⾄地上容器储存；有毒⽓体由⽓体传感器检测并通过添加液化微⽣物来消除有害影响。表3列举了国内外部分管道清淤机器⼈，介绍了清淤机器⼈模块设计⽅案。⽬前清淤机器⼈的研究多⽽不精，机构设计较检测机器⼈均较为普通；部分⽅案仍处于概念设计阶段，清淤能⼒难以表征。表3 国内外管道清淤机器⼈管道修复常使⽤⾮开挖修复技术，指采⽤不开挖或少量开挖的⽅式进⾏地下管道修复。作业过程开挖量⼩，避免⼟⽅作业导致的交通拥堵及环境污染。⼈⼯⾮开挖修复主要使⽤钢套环、螺旋缠绕、管道内衬技术，⼯艺流程复杂，不适于机器⼈作业。国内外⾮开挖修复机器⼈的研究总量少。相⽐国外，我国相关成果或⽅案较多，但尚未形成研究体系，成果多来⾃施罗德等机器⼈企业或市政公司等城建企业，中国⽯油⼤学等⾼校也有相关研究。较为常见的是使⽤光固化成型技术、⽔泥砂浆喷涂技术及3D打印技术，作业模块⼩且⼯序简单，具有⼀定⼯程使⽤价值。2 研究现存问题分析排⽔管道运维机器⼈作业环境、技术要求等因素，本⽂认为排⽔管道机器⼈研究的技术难题有三点，见下⽂分析。2.1 传统的检测⽅式⽆法满⾜所有检测需求传统的检测⽅式各⾃存在⼀定的弊端，需要融合多种检测⼿段或研发新检测技术以应对复杂作业环境或检测需求。部分污⽔氮、磷元素含量较⾼，藻类、藓类植物在管壁或管底⼤量⽣长形成⽣物菌膜。这导致部分管道缺陷被⽣物膜覆盖，使⽤视觉进⾏检测时易出现漏诊情况。在实际的检测⼯作中，另⼀项重要的⼯作是判断管道侵蚀程度，管道在侵蚀作⽤下的受损量将成为管道修复、更新的依据。传统⽅法以对⽐点云模型与设计模型的⽅法计算侵蚀程度，效率低、⽋直观，⽆法有效解决⼯程问题。2.2 传统的机体设计⽆法适应所有管道环境管道淤积成分复杂，有软质淤积物（淤泥等），硬质淤积物（⽯块、泥块及树根等），还有较为特殊的尼龙、塑料袋及油脂。针对不同淤积物的处理⽅式不同：软质采⽤刮、刨、推、冲，硬质采⽤切、割。尼龙、塑料袋较难切断，易缠绕在机构增⼤机械运⾏的不稳定性，是清淤的难点。清淤机器⼈普遍采⽤⼀种或两种作业⽅式，⽆法应对复杂淤积物，清淤效果不佳。恶劣环境是机器⼈的机构、功能设计的⼀项挑战。以⾏⾛模块为例，轮式机器⼈⾏进速度快、效率⾼，越障能⼒较差，易陷⼊软泥；履带机器⼈运⾏平稳，适⽤于各种地形，⾏进效率偏低。保证机器⼈可靠度与⼯作性的关键在于选择各模块，设计⾏进功率、作业功率、机体尺⼨等参数设计需将环境因素纳⼊考虑。作业机器⼈多数处于概念设计且考虑约束条件较少，作业性能存在问题，整体结构与关键模块的技术仍需升级。表4排⽔管道机器⼈⾯临的挑战2.3 传统的控制模式⽆法实现⾃主作业机器⼈初期是⼀种辅助⼈类完成作业的半⾃主智能机器，⼈⼯智能的发展⼩幅度修改了其本质：“机器⼈是⾃动执⾏⼯作的机器装置，既可以接受⼈类指挥，⼜可以运⾏预先编排的程序，也可以根据以⼈⼯智能技术指定的原则纲领⾏动”。初级的⾃主式机器⼈通过算法、程序完成固定化⼯作，适⽤于⼯业流⽔线或稳定的作业环境；智能机器⼈的作业模式相对⾼级，实时获取环境信息并以此制定作业⽅案，迭代、优化并执⾏。⼤多数运维机器⼈依靠遥控完成作业，通过⼈脑完成作业⽅式、参数选择，路径规划等关键步骤，缺乏智能化控制。3 研究展望在研发具有⾃主学习功能的建筑机器⼈的趋势下，⽆⼈⼟⽅作业推⼟机、⽆⼈盾构掘进机等⽆⼈作业装备被陆续提出，碧桂园公司已将⽆⼈抹灰、⽆⼈浇筑等机器⼈投⼊应⽤，排⽔管道运维机器⼈在⽆⼈作业领域较其他机械存在较⼤差距。因此，运维机器⼈⾃动化作业是未来重⼤发展⽅向。本⽂综合其他⽆⼈设备的⼯作模式对管道智能运维机器⼈作业的规程作简要介绍，并按实现规程所需关键技术对机器⼈的发展做出展望。3.1 管道智能运维机器⼈作业规程及要求3.1 管道智能运维机器⼈作业规程及要求作业规程可简单凝练为“⼯作环境检测→⼯作场景理解→智能规划、导航→执⾏作业⽅案”。3.1.1 ⼯作环境检测⼯作环境检测是较检测⽽⾔更⼴度的概念，包括缺陷等管道信息及温、湿度，⽔深，淤积物厚度等管内信息。多类别的⽬标检测要求机器⼈搭载多种检测技术及传感器。3.1.2 ⼯作场景理解场景理解基于环境检测实现，⾃图像、视频中利⽤深度学习、语义分割等算法提取信息，多层次表达作业环境，实现机器⼈对作业⽬标的识别、理解。场景理解为智能作业提供数据基础，要求机器⼈应⽤鲁棒性强、泛化误差⼩的识别算法。3.1.3 智能规划、导航⽆⼈作业的关键是制定作业⽅案，包括作业⽅式、作业流程等。以清淤作业为例，需判断管内淤积情况（淤积物种类、淤积地形、淤积物硬度等），选择清淤⽅式与功率（⾼压⽔、⼑具、铲板等），规划合理的清淤路线（分层清理、按⾏进⽅向清理等）。作业⽅案需要不断修正，每段甚⾄每个截⾯的管况都有概率发⽣变化，在作业过程中需要实时获取、处理、反馈信息，对计算能⼒与⾃适应控制有较⾼要求。3.1.4 执⾏作业⽅案复杂管况下的作业⽅案应⽤多机构、多模块，需求多种检测、清淤技术。要求机器⼈在结构尺⼨、⾏进能⼒等参数合理的设计范围内实现多功能集成。3.2 管道智能运维机器⼈作业技术发展智能运维机器⼈技术发展将从感知技术、功能模块、智能控制三⽅⾯进⾏论述。3.2.1 升级感知技术针对常规管况部分光学技术可以有效地解决主流技术存在的问题。结构光扫描与声呐SLAM常⽤于三维模型重建与逆向⼯程，亦可以实现⽔下测量，具有⾼精度，全场景测量等优势；深度传感技术从基于⼆维图像的检测转向基于三维深度的检测，其中ToF（Time of Flight,飞⾏时间）技术效果最佳，具有良好发展潜⼒；利⽤光反射测距的激光雷达能够提供精确的管道参数测量，检测结果稳定。⽽⾯对上⽂提出的复杂管况，苏黎世联邦理⼯学院与⽜津⼤学联合设计了使⽤触觉系统评估混凝⼟管道劣化程度的机器⼈。该机器⼈通过预设动作抓挠混凝⼟管产⽣振动，位于腿部的⼒/扭矩传感器捕捉这⼀振动并通过预先训练的⽀持向量机完成对混凝⼟管的评估；澳⼤利亚拉筹伯⼤学⾯向管道顶部腐蚀检测研发了使⽤位移探头的遥控机器⼈，根据探头伸出距离使⽤数学模型快速计算管道有效内径及腐蚀程度，为管道的更新维护提供了直接依据。两项研究创新地通过触觉、物理⽅法实现管道检测，为检测技术的发展提供了新思路。3.2.2 优化功能模块功能模块需要从集成、升级两个⾓度进⾏优化。检测和作业机器⼈功能简单，作业⼿段单⼀，⼯作⽅向明确。智能运维机器⼈具有 “⼀机多⽤”的特性：完成检测、作业单项任务或管道全流程运维管理，其实现⽅法为多层次集成：在功能层⾯集成检测功能及作业功能；在机构/技术层⾯集成多种机构/技术以应对不同需求。“⼩、轻、快、强”是机器⼈升级的⽬标：机器⼈及运⾏所需配套设施体积⼩，使⽤电池供电及5G通信等⽅案使机器⼈运⾏“⽆线化”，增⼤作业范围及深度；机器⼈及附属机构质量轻，通过⼈⼯、叉车或⾏⾛模块完成机器⼈部署，⽆需吊车等⼤型设备；机器⼈在陆上、管内⾏进速度快，动⼒强，作业效率⾼；机器⼈附属机构功效强。检测设备使⽤范围⼴、成像清晰、易于机器⼈提取信息，清淤设备功率⼤、冲击⼒强、清淤效果好。3.2.3 实现智能控制运动控制是机器⼈控制的关键，常分为⾼度控制、位置控制、航向控制等。为实现更复杂的控制，必要的⼯作是将机器⼈的耦合运动解耦，设计其⼦运动的独⽴闭环控制回路实现精细控制，更好地表征机器⼈的运动形态。在闭环回路中，控制算法（控制器）根据输⼊参数返回闭环回路的输出，是决定控制效果的关键。在实际⼯程中，选择⼀种稳定、鲁棒性强的算法⼗分重要。⽽在排⽔管道内，控制算法要兼具稳定性及适应性，以便及时对复杂环境做出反馈。神经⽹络、⾃适应控制⽅法是主流的两种控制算法，⾃适应控制通过输⼊输出参数的变化⾃主调整系统参数以达到最优的输出效果，神经⽹络控制在处理⾮线性和不确定性变量⽅⾯有突出优势，均可作为排⽔管道智能运维机器⼈的控制算法。在此基础上，为弥补控制算法的缺点通常使⽤多控制⽅法结合的控制策略，如⾃适应神经⽹络控制、模糊神经⽹络控制、⾃适应滑模变结构控制等。控制领域正在持续发展，提出了诸多新的控制算法，但⼤都处于理论探索阶段。开发或应⽤适宜运维机器⼈作业的新算法尚存在较多困难，需要进⾏深⼊的理论与实测验证。　4 结语排⽔管⽹的运维管理是⼀项重⼤民⽣⼯程，其传统的运维⽅式存在⼀定的不⾜，基于管道运维机器⼈的管⽹运维辅助成为了城市基础设施运维管理研究的热点。本⽂介绍了排⽔管道运维机器⼈的作业优势及国内外代表性研究成果，分析了现有研究的不⾜。现阶段研制的管道运维机器⼈检测⽅式局限⼤，作业⽅式单⼀，难以较好完成作业任务。⽽复杂的管况⼜对机器⼈提出了严苛要求，须研发性能卓越的硬、软件系统以应对可能的挑战。在⽆⼈装备的研究热潮中，实现管道运维机器⼈的⾃主作业是⼀项重⼤课题。⾃主作业要求机器⼈具有⾼精度的环境感知能⼒，信息识别能⼒，决策、优化能⼒和调整能⼒，需要在感知、智能控制等技术上取得突破。希望未来能依托于现有的研究基础实现排⽔管道运维的⾃动化作业，研制出稳定、可靠的⾃主作业机器⼈，有效解决因管⽹淤积、破损导致的诸多问题，提⾼城市治理⽔平。