CN108515986A - 一种地铁隧道人工智能机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工程建设领域，特别是地下地铁工程的运行检测管理，具体是一种地铁隧道人工智能机器人，以地铁隧道人工智能机器人为核心，结合应力测量系统、数据采集系统、视频监控系统、声光报警系统、语音对讲系统、无线通信系统、后台软件以及相关附件，可代替人工进行地铁隧道巡检。本发明集成接触网螺栓应力监测、地铁隧道环境监测、地铁运行速度监测和地铁隧道应急救援功能，能及时、准确地反映地铁运行情况和隧道环境，及时发现运行缺陷，提高地铁运行可靠性，真正实现地铁隧道智能巡检。

Description

一种地铁隧道人工智能机器人

技术领域

本发明属于工程建设技术领域，尤其涉及一种地铁隧道人工智能机器人。

背景技术

地铁由于它的方便快捷等优势，已成为各大城市的重要公共交通方式，由于它的大运量、高密度特性，导致其一旦发生事故，后果是不堪设想的，因此，地铁安全的重要性不言而喻。近年来全球地铁事故不断发生，我国各城市地铁也常有事故发生。同时，随着电气化铁路的开通，重载快速列车大量在线路上运行，给接触网运行带来很大压力，由于接触网零部件松脱而引发的故障居高不下。

接触网螺母松脱的主要有以下4种机理：

1、初始松脱：螺栓副安装完成后，螺栓副中各接触面间由于存在粗糙、波纹、形状误差等因素，在受力后会产生局部塑性变形。

2、支承面压陷引起的松动：螺母支承面的接触压强一般较大，引起被连接件的表面与螺母的接触部分产生塑性的环状压痕。运行中，这种塑性变形继续发展，虽然螺母不回转，但导致螺栓紧固轴力(预紧力)下降。

3、轴向力作用下螺母自动回转引起的松动：当螺栓承受轴向拉压载荷时，螺纹副间将有微量相对滑动。尤其当承受重复的波动轴向力时，螺母相对于螺栓的切向滑动很容易产生，并导致连接松动，甚至出现螺母脱落。

4、横向变载、振动和冲击作用下螺母自动回转引起的松动：试验表明，拧紧的螺纹连接件，当受到横向(与螺栓轴线垂直的方向)振动载荷时，随着振动力增大、螺栓副间的摩擦系数减小甚至到零，破坏了螺纹自锁条件而有微量的相对滑动，导致螺母自动回转松动。接触网在高速行驶的电力机车或动车组受电弓的作用下将产生上下振动，调查发现定位线夹、吊弦线夹等螺栓，这些平行于轨面安装的螺母松脱情况较为严重。这表明，横向振动引起的螺母松脱在接触网零部件中表现的比较突出。

地铁是城市的生命线工程，一旦发生风险事故，将直接造成交通瘫痪中断、人员拥堵，社会影响恶劣，甚至可能引发乘客骚乱，或市民对政府信任危机，后果极其严重。并且，在半封闭状态双向高速运行的列车由于通风、照明及救援困难，一旦失控，必将引起大量人员伤亡和财产损失。同时，地铁运行作业是多工种联合作业，昼夜不断、周而复始，各种不安全事件和事故大多数是重复发生的。

螺母松脱措施大多是物理防松，例如，双螺母防松、加弹簧垫圈防松、止动垫片防松、防松螺母防松、开口销防松等，然而，这些措施并不能100％确保螺母不松脱；同时，依靠巡检人员不可能完全实时掌握地铁隧道运行工况。故，为了更好地监控地铁运行情况，预防地铁事故和降低事故损失，需要能及时、准确地反映真实情况的监控系统。随着互联网和物联网的飞速发展，采用各种传感器搜集信息数据从而实现远程监控的系统很多，但没有一个专门针对地铁运行环境研制的监控系统。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种地铁隧道人工智能机器人，能及时、准确地反映地铁运行情况和隧道环境，及时发现运行缺陷，提高地铁运行可靠性，真正实现地铁隧道智能巡检。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种地铁隧道人工智能机器人，所述地铁隧道人工智能机器人采用无线通讯方式与控制中心进行数据交互；其中，所述地铁隧道人工智能机器人，包括：

螺栓监测模块，用于基于超声波的声弹性原理，通过机器视觉检视和螺栓发生信号比对信息，智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动；

环境监测模块，用于通过环境监测传感器对地铁隧道内的环境信息进行监测，以确定地铁隧道内的环境条件；

速度监测模块，用于通过速度监测传感器对地铁的运行速度进行监测，以确定地铁的运行速度；

控制中心，用于接收地铁隧道人工智能机器人传输的监测数据，对所述监测数据进行存储、分析，为地铁隧道人工智能机器人上各模块分析工作提供标准化数据，以保证地铁隧道人工智能机器人运作完整性和可靠性。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，还包括：

应急救援模块，用于在发生事故时，进行事故照明、应急对讲和逃生指引，以协助隧道应急救援工作。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，所述环境信息，包括：温度、湿度、噪音和有害气体。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，螺栓监测模块分别与视频监控系统和应力测量系统连接；

螺栓监测模块，用于采集视频监控系统和应力测量系统输出的第一监测信息，根据所述第一监测信息智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，环境监测模块分别与视频监控系统和环境数据采集系统连接；

环境监测模块，用于采集视频监控系统和环境数据采集系统输出的第二监测信息，根据所述第二监测信息确定地铁隧道内的环境条件。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，速度监测模块分别与视频监控系统和地铁运行速度采集系统连接；

速度监测模块，用于采集视频监控系统和地铁运行速度采集系统输出的第三监测信息，根据所述第三监测信息确定地铁的运行速度。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，应急救援模块分别与视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统连接；

速度监测模块，用于在发生事故时，通过视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统，实现事故照明、应急对讲和逃生指引功能控制，以协助隧道应急救援工作。

在上述地铁隧道人工智能机器人中，

视频监测模块，用于对地铁隧道进行实时监控，以获取地铁隧道内的真实环境状态和地铁运行参数，实现无人值守。

本发明具有以下优点：

(1)本发明公开了一种地铁隧道人工智能机器人，以地铁隧道人工智能机器人为核心，结合应力测量系统、数据采集系统、视频监控系统、声光报警系统、语音对讲系统、无线通信系统、后台软件以及相关附件，可代替人工进行地铁隧道巡检。本发明集成接触网螺栓应力监测、地铁隧道环境监测、地铁运行速度监测和地铁隧道应急救援功能，能及时、准确地反映地铁运行情况和隧道环境，及时发现运行缺陷，提高地铁运行可靠性，真正实现地铁隧道智能巡检。

(2)地铁隧道人工智能机器人可结合控制中心、通信系统以及相关附件，实现对地铁隧道环境与设备的不间断监测控及处理同时配备以机器人控制台以及手持遥控器，以实现根据不同应用环境对地铁隧道人工智能机器人进行不同形式的远程遥控。

(3)高度集成化：是智能巡检系统与实时监测系统的集成、是基于多传感器融合技术的大系统集成、是地铁隧道内设备出现问题自动报警系统、视频与环境监控及其通信设施的集成：同时可以与地铁在线监测系统充分集成、共享联动。

(4)该地铁隧道人工智能机器人可全面取代传统地铁隧道自动报警系统、视频与环境监控及其配套通信设施，规避了固定式数据采集设备的密集铺设所带来的成本消耗。

(5)该地铁隧道人工智能机器人可以快速完成对整条地铁隧道的全面巡检监测，火灾应急处置中，机器人将以1.4m/s的最高速度在数分钟内到达火灾现场进行灾害处置。其巡检效率与灾害处置效率与传统方式相比，具有显著的优势。

附图说明

图1是本发明实施例中一种地铁隧道人工智能机器人的结构框图；

图2是本发明实施例中一种声波在空气中的传播时间的解算示意图；

图3是本发明实施例中一种地铁隧道人工智能机器人的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明公开的实施方式作进一步详细描述。

实施例一

参照图1，示出了本发明实施例中一种地铁隧道人工智能机器人的结构框图。在本实施例中，所述地铁隧道人工智能机器人可以采用无线通讯方式与控制中心进行数据交互(如各种传感器搜集的各种物理量、控制信息和通讯信息等)，其中，所述地铁隧道人工智能机器人，包括：螺栓监测模块、环境监测模块、速度监测模块和应急救援模块。其中：

螺栓监测模块，用于基于超声波的声弹性原理，通过机器视觉检视和螺栓发生信号比对信息，智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动。

环境监测模块，用于通过环境监测传感器对地铁隧道内的环境信息进行监测，以确定地铁隧道内的环境条件。

在本实施例中，所述环境信息，包括但不仅限于：温度、湿度、噪音和有害气体等。

速度监测模块，用于通过速度监测传感器对地铁的运行速度进行监测，以确定地铁的运行速度。

应急救援模块，用于在发生事故时，进行事故照明、应急对讲和逃生指引，以协助隧道应急救援工作。

控制中心，用于接收地铁隧道人工智能机器人传输的监测数据，对所述监测数据进行存储、分析，为地铁隧道人工智能机器人上各模块分析工作提供标准化数据，以保证地铁隧道人工智能机器人运作完整性和可靠性。

在本发明的一优选实施例中，如图1，螺栓监测模块可以分别与视频监控系统和应力测量系统连接。螺栓监测模块，具体可以用于采集视频监控系统和应力测量系统输出的第一监测信息，根据所述第一监测信息智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动。

在本发明的一优选实施例中，如图1，环境监测模块可以分别与视频监控系统和环境数据采集系统连接。环境监测模块，具体可以用于采集视频监控系统和环境数据采集系统输出的第二监测信息，根据所述第二监测信息确定地铁隧道内的环境条件。

在本发明的一优选实施例中，如图1，速度监测模块可以分别与视频监控系统和地铁运行速度采集系统连接。速度监测模块，具体可以用于采集视频监控系统和地铁运行速度采集系统输出的第三监测信息，根据所述第三监测信息确定地铁的运行速度。

在本发明的一优选实施例中，如图1，应急救援模块可以分别与视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统连接。速度监测模块，具体可以用于在发生事故时，通过视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统，实现事故照明、应急对讲和逃生指引功能控制，以协助隧道应急救援工作。

在本发明的一优选实施例中，视频监测模块，用于对地铁隧道进行实时监控，以获取地铁隧道内的真实环境状态和地铁运行参数，实现无人值守。

实施例二

在所述实施例的基础上，本实施例对螺栓检测的具体流程进行说明。

应力测量系统利用超声波传感器测得超声波传播声时变化量，在一定条件下应力与声速的关系可转变为应力与声时的关系，可表示为：

其中，K为常数、Δt表示声时变化量、t₁表示声波在空气中的传播时间、t₀表示零应力条件下声波在螺杆内的传播时间。

在本实施例中，利用超声波技术检测应力的基本原理是基于材料的声弹效应，即施加在材料上的应力的变化引起超声波传播速度的变化。但由于超声波的声弹效应是一种弱效应，应力引起的声速变化非常小，要测出这个变化，需要灵敏度和精度非常高的测量技术和仪器设备。此外固体中的声速不仅依赖于固体中的应力而且还依赖于温度，温度的影响体现在热膨胀系数、密度、弹性常数的变化，而温度对声速的影响和应力对声速的影响是在同一量级上，对于钢制螺栓温度每变化1℃将会引起大约7MPa应力误差，故还需要利用微机系统建立波速与温度和应力的相互关系。超声波传播时间与温度变化之间的关系为线性关系且在温度变化不大的情况下，它与应力大小无关。也就是说温度变化对应力变化与声波关系的曲线斜率几乎没有影响，而仅对它的零点有影响。但必须注意，当温度变化较大时，必须考虑温度的影响。此时，温度不仅影响应力变化与声波曲线的零点，同时也要影响它的斜率，故，还需根据不同的温度建立修正模型。

在式(1)中增加温度参数，可表示为：

其中，E为常数、ΔT表示温度变化量。

优选的，参照图2，示出了本发明实施例中一种声波在空气中的传播时间的解算示意图，其中，如图2，t₁可通过探头与目标物相对位置得出：

通过式(2)和式(3)可以得出：

其中，需要说明的是，常数K和常数E及零应力条件下声波在螺杆内传播时间t₀可通过实验得出，并根据实际工况进行修正。

在本实施例中，螺栓监测模块将当前环境温度分析和处理超声波传感器采集到的物理量信号，若信号有效，则换算为对应应力值，上传至后台监控；反之，调整巡检位置。(无效信号主要是由于声波传输过程中未接触到被测物产生的，可能是被测物不在传输路径上或被障碍物阻挡，此时需要移动机器人位置或传感器探头角度)。后台系统将上传的应力值与数据库数据进行比对，分析数据是否有效，若有效，做出响应，并存储和统计信号内容；反之，将分析结果反馈至机器人，机器人根据收到的反馈调整探头角度或计算参数。

实施例三

在上述实施例的基础上，本实施例对地铁隧道人工智能机器人的实体结构进行说明。

参照图3，示出了本发明实施例中一种地铁隧道人工智能机器人的结构示意图。在本实施例中，如图3，所述地铁隧道人工智能机器人可以由如下部件构成：导轨1、导轨行走机构2、运行方向指示器3、探照灯4、机箱5、气体及温湿度检测探头6、烟雾传感器7、超声波传感器8、旋转底座9、摄像头10、声光报警器11、按钮保护盖12、一键对讲按钮13、分贝仪14、应急通话系统15、灯带16和人机界面17。其中：

导轨行走机构2安装在导轨1上并能沿导轨1快速行进，可根据命令行走至指定位置，或自动行进，到导轨端点自动返回；导轨行走机构2还可从导轨1上取电源供机器人使用。

机箱5安装在导轨行走机构2上方。其中，机箱5的左侧、中部和右侧均装有探照灯4，可根据需要开启。机箱5表面设置有运行方向指示器3，运行方向指示器3可根据机器人实际运行方向自动显示。机箱5顶部安装有气体及温湿度检测探头6、烟雾传感器7、超声波传感器8和分贝仪14。其中，超声波传感器8采用现有的高精度超声波传感器，用于测量螺栓应力；超声波传感器8安装在旋转底座9上，可根据需要改变超声波传感器8测量角度。气体及温湿度检测探头6、烟雾传感器7和分贝仪14可以选择现有的气体及温湿度检测探头、烟雾传感器和分贝仪。

机箱5顶部安装有摄像头10，摄像头10是广角双视云台，以便更清楚的拍摄隧道内情况。机箱5顶部还安装有声光报警器11，当出现故障时启动声光报警，便于排故人员快速定位故障位置。机箱5内安装有应急通话系统15，隧道内人员可以通过一键对讲按钮13与控制室通话。机箱5机身上装有灯带16，运行时常亮，以显示机器人位置。机箱5内部装有控制板实现智能控制，配合人机界面17，可就地查看机器人采集的各项参数。

综上所述，在本实施例中，数据采集系统利用传感器采集隧道内环境参数，以及地铁的运行速度。相关信号通过地铁隧道人工智能机器人环境监测模块和速度监测模块预处理后传输至后台系统；视频监控系统全面监控隧道情况，将监控信息直接发送至后台系统，通过后台系统使其与地铁隧道人工智能机器人各功能模块上传的信号相结合，以全面监控隧道内实际情况；声光报警系统、语音对讲系统与地铁隧道人工智能机器人应急救援模块相结合，根据后台或设备内控制信号做出回应，实现人机互动。具体为根据报警信息及等级，进入对应的声光报警模式；一键对讲，逃生指引(通过灯光引导)，满足紧急情况人员疏散要求；设备将各种传感器搜集的各种物理量、控制信息和通讯信息通过无线通讯方式传输给控制中心，控制中心对接收到的数据进行存储、分析，为地铁隧道人工智能机器人上各模块分析工作提供标准化数据，保证地铁隧道人工智能机器人运作完整性和可靠性，大大提高数据存储和分析效率。

本说明中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

以上所述，仅为本发明最佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

Claims (8)

1.一种地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，所述地铁隧道人工智能机器人采用无线通讯方式与控制中心进行数据交互；其中，所述地铁隧道人工智能机器人，包括：

螺栓监测模块，用于基于超声波的声弹性原理，通过机器视觉检视和螺栓发生信号比对信息，智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动；

环境监测模块，用于通过环境监测传感器对地铁隧道内的环境信息进行监测，以确定地铁隧道内的环境条件；

速度监测模块，用于通过速度监测传感器对地铁的运行速度进行监测，以确定地铁的运行速度；

控制中心，用于接收地铁隧道人工智能机器人传输的监测数据，对所述监测数据进行存储、分析，为地铁隧道人工智能机器人上各模块分析工作提供标准化数据，以保证地铁隧道人工智能机器人运作完整性和可靠性。

2.根据权利要求1所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，还包括：

应急救援模块，用于在发生事故时，进行事故照明、应急对讲和逃生指引，以协助隧道应急救援工作。

3.根据权利要求1所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，所述环境信息，包括：温度、湿度、噪音和有害气体。

4.根据权利要求1所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，螺栓监测模块分别与视频监控系统和应力测量系统连接；

螺栓监测模块，用于采集视频监控系统和应力测量系统输出的第一监测信息，根据所述第一监测信息智能监测螺栓的应力变化，以确定螺栓是否松动。

5.根据权利要求1所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，环境监测模块分别与视频监控系统和环境数据采集系统连接；

环境监测模块，用于采集视频监控系统和环境数据采集系统输出的第二监测信息，根据所述第二监测信息确定地铁隧道内的环境条件。

6.根据权利要求1所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，速度监测模块分别与视频监控系统和地铁运行速度采集系统连接；

速度监测模块，用于采集视频监控系统和地铁运行速度采集系统输出的第三监测信息，根据所述第三监测信息确定地铁的运行速度。

7.根据权利要求2所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，应急救援模块分别与视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统连接；

速度监测模块，用于在发生事故时，通过视频监控系统、声光报警系统和语言对讲系统，实现事故照明、应急对讲和逃生指引功能控制，以协助隧道应急救援工作。

8.根据权利要求4-7任一项所述的地铁隧道人工智能机器人，其特征在于，

视频监测模块，用于对地铁隧道进行实时监控，以获取地铁隧道内的真实环境状态和地铁运行参数，实现无人值守。