微型测量机器人在隧道变形监测中的实用性分析

摘要：隧道结构安全关系重大，随着使用年限增长和地质环境复杂化，变形监测需求不断上升。传统监测方式存在精度低、效率差、人工依赖强等问题。微型测量机器人凭借体积小、灵活性高、监测精度优等优势，逐渐成为隧道变形监测的重要手段。本文分析其结构特性与实际应用效果，并探讨其在复杂环境中的实用性与未来发展潜力。

关键词：微型测量机器人；隧道结构；变形监测；智能化；实用性分析

随着城市地下空间开发加速，隧道结构在服役中易受地质沉降、荷载变化等因素影响，发生变形风险不断上升。传统监测手段受限于环境复杂与实时性不足，难以满足现代隧道安全需求。微型测量机器人具备自主移动、数据自动采集与远程控制等优势，能够适应狭小空间，实现高效、精细化监测。随着传感与控制技术的发展，其在实际工程中的应用逐渐成熟，成为隧道变形监测的新型手段。

一、微型测量机器人技术原理与结构特性分析

（一）微型测量机器人的基本构成

微型测量机器人通常由运动单元、测量传感单元、控制系统与通信模块四部分组成。运动单元采用履带式或多轮差速驱动设计，能够适应隧道中不平整的轨面或衬砌表面，具备一定的越障能力[1]。测量传感单元主要集成高精度激光雷达（精度达±1mm）、三维视觉传感器、IMU（惯性测量单元）及结构应变计等，用于捕捉隧道结构的形变信息。控制系统配备嵌入式工业计算平台，运行SLAM（同步定位与建图）算法，实现机器人自主定位与路径规划。通信模块一般采用5G或LoRa通信技术，支持远程数据回传与指令下达，具备边缘计算能力与数据同步能力。

（二）工作原理与数据获取流程

微型测量机器人在隧道内运行时，通过激光雷达进行360°空间点云扫描，结合视觉SLAM算法与IMU传感器实现高精度定位与三维建图。在作业过程中，机器人以预设路径自主巡检，边行进边采集隧道壁面断面轮廓与变形位移数据。传感系统采集的信息经边缘计算模块初步处理后，通过无线网络实时上传至后端数据库。配合AI模型进行点云拟合与变化对比分析，可自动识别出变形区域、裂缝长度（如≥0.5mm）、拱顶沉降值（如超过10mm）等异常结构信息。

（三）适应隧道环境的技术设计

考虑到隧道环境常年处于高湿、低光、粉尘大且空间狭小的工况，微型测量机器人设计上采用IP65级防尘防水标准，表面覆盖防腐蚀耐磨材料如聚氨酯涂层。设备结构紧凑，整体高度控制在25cm以内，可通过最小直径600mm的检查井进入作业面。动力系统中配置热保护功能与锂电池加热模块，适应-20℃至60℃环境温度变化。部分型号还支持陡坡（≥15°）自适应爬坡技术与磁吸附系统，适用于盾构隧道内金属结构壁面爬行作业。

二、微型测量机器人在隧道变形监测中的应用优势

（一）监测精度与时效性提升

相比于传统全站仪、水准仪等静态监测方法，微型测量机器人可实现动态实时监测。以激光雷达为核心的点云建模精度可达到±1mm，重复定位精度优于±5mm，远优于人工测量误差（通常在±10～15mm范围）。例如，在某城市隧道加固工程中，项目团队部署一台搭载Velodyne HDL-32E激光雷达的微型机器人进行连续24小时巡视监测，成功捕捉到隧道中段在夜间因地下水位变化引起的微小沉降，单日累计位移达3.7mm，为后续快速加固处理提供了可靠数据支持[2]。机器人可按小时级频率执行巡检任务，如每日两次或在突发事件后立即启动，显著提升监测数据的时效性。在突发地质扰动、突水突泥等灾害前期，连续数据能更快揭示微小变形趋势，为结构预警提供数据支撑。

（二）环境适应性与作业安全性

在高风险或难以进入的隧道区段（如老旧隧道、未封闭段、含瓦斯段），微型机器人能够替代人工完成巡检与监测任务，避免作业人员长时间暴露在危险环境中。例如，在某山区铁路隧道改造工程中，由于存在瓦斯渗漏与衬砌局部破损，人工巡检无法进入，项目采用配备红外热成像与CH₄气体检测模块的履带式机器人，成功完成了80m长高风险段的监测任务。机器人运行无需断电、断车封闭作业，适用于运营中的地铁隧道、小型市政管廊等场景，具备全天候连续作业能力，在杭州地铁6号线某站段便应用此类设备，实现了不间断监测与日常维护的智能化转型，显著提升了作业安全等级与管理效率。

（三）智能化与数据集成能力

微型测量机器人所采集的变形监测数据可实时上传至监控平台，并与GIS系统、BIM模型实现对接，形成三维可视化变形演化图像，实现数据的直观表达与动态管理。在某市智慧隧道建设试点中，多台机器人定期采集隧道断面信息，数据接入“隧道云平台”，通过与BIM模型叠加分析，能清晰展示裂缝扩展趋势与拱顶沉降变形过程[3]。系统具备数据联动功能，如拱顶变形超过8mm警戒值后，平台将自动启动通风风机增压运行，并推送预警至调度终端。部分设备支持AI算法识别结构裂缝图像与变形图谱，可在平台端自动生成缺陷诊断报告。在北京某地下交通联络通道中，多机器人协同测量构建完整数字隧道模型，实现空间无盲区全覆盖监控，极大提高了管理部门的风险预判与响应能力。

三、典型工程应用分析与实用性评估

（一）典型工程案例分析

在某城市地铁区间隧道中，针对区段沉降频发、拱顶开裂风险较高的实际情况，项目团队部署两台履带式微型测量机器人，沿轨道设置轨迹点进行循环监测。机器人集成Z+F Profiler 9012型激光雷达（线激光、精度±0.8mm）与NavVis VLX 3D定位系统，监测周期设置为每12小时1次，重点区域提高至每4小时一次。监测数据传输至远程服务器并接入工程BIM模型，通过历史数据回溯分析发现隧道A段拱顶沉降速率自2月起明显增大，由每日0.5mm上升至2.3mm，及时引发结构加固处理，有效避免了结构破坏风险。

（二）对比传统方法的实际效果

与同区段采用传统全站仪监测的B段隧道相比，微型测量机器人在测量精度上提升了约60%，监测时间减少70%，并节省了约40%的人力成本。传统方法需每次布设34人进行实地采点，而机器人作业全程无人值守，仅需定期维护。在数据传输与整合方面，机器人采集的数据格式标准化，便于接入大数据分析系统，实现统一管理，而传统方式多以离线表格形式处理，后续分析效率低。尤其在突发性地质变形场景下，机器人能快速识别并传回结构响应变化，实现提前23天的预警响应时间。

（三）存在问题与优化方向

尽管微型测量机器人在隧道变形监测中表现出明显优势，但仍存在一些待优化问题。一方面，机器人在连续长时间运行中容易出现电池续航不足，当前主流锂电池工作时间为4～6小时，需配合中继充电站或更高能量密度电池技术予以解决。另一方面，复杂曲线段或坡度较大处的导航稳定性仍需改进，尤其在无GPS环境中对SLAM算法依赖较强，需引入多传感融合算法提升定位鲁棒性。此外，机器人成本与维修仍高于单次人工巡检投入，在经济性方面尚需规模化应用降低单台成本。

总结：微型测量机器人在隧道变形监测中的应用展现出良好的实用性与发展前景。其高精度、高频次的数据采集能力有效提升了监测质量，良好的环境适应性和远程操控特性显著提高了作业安全性和效率。同时，智能化的数据集成与多系统联动，为隧道健康状态评估与预警提供了技术支撑。尽管在续航能力、成本控制及复杂地形适应方面仍有优化空间，但随着人工智能、传感器技术和自动控制系统的进一步发展，微型测量机器人将在隧道工程安全监测中发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]刘天一，白亮，杨鹏翔.基于微型惯性测量单元的家用机器人碰撞检测方法[J].五邑大学学报（自然科学版），2022，36（02）：60-66.

[2]张涛，李春浩，林其灿，等.不同测量机器人在隧道变形监测中的应用研究[J].建筑安全，2023，38（08）：73-75.

[3]陈公军.测量机器人在下穿既有地铁隧道变形监测中的应用[J].测绘与空间地理信息，2024，47（11）：212-214+217+221.