隧道事故巡检的机器人设计

摘要：本文介绍了一种隧道事故巡检机器人的系统设计方案。隧道事故巡检机器人采用高精度自主定位、深度学习等技术，实现自主沿轨道巡逻记录隧道内通行情况，在隧道内发生事故时可及时对隧道附近服务区、交通部门等发出警示信号，并实时记录隧道内异常事件情况。隧道事故巡检机器人的投入使用，可提高隧道内交通安全程度，缩短救援时间，避免引发二次事故。通过本文的系统设计方案，该系统具有一定的可行性和可操作性。

关键词：探测摄像头；目标检测；精准定位；事故预警；图像识别。

0引言

随着城市化进程的加速发展以及交通网络的快速发展，交通事故屡见不鲜，而隧道作为重要的交通枢纽，更是重灾区，隧道的安全运行面临着严峻的挑战。隧道内车祸发生的事故类型多为以下几种：追尾、撞壁、火灾、翻车、碰撞。并且发生事故后，若不及时处理容易引发二次事故，严重危害公共安全。隧道里的人工巡检容易受到限制，如：巡检效率不高且容易忽略细节，数据采集能力有限等。为了提高效率且保护公共安全，本文提出隧道自主巡检机器人的设计方案。该机器人利用探测摄像头实时检测隧道内车辆情况，并利用图像识别模块识别车辆是否发生事故，通过定位系统以及无线通信通知附近服务区、交通部门、导航软件发生了交通事故。该机器人的研发，既可以提高隧道内交通安全程度，也可以避免二次事故发生，保障公众人身安全及财产安全。

1隧道巡检机器人整体设计方案

隧道事故巡检机器人的总体设计包括了硬件结构和软件设计部分。硬件结构主要由摄像头模块、树莓派、轨道运动控制模块，自适应照明模块组成。软件设计包括事故车辆检测、轨道运动控制、无线通信、精准定位等。

2机器人的工作原理

隧道事故巡检机器人依托五大核心模块共同运作：图像识别模块、树莓派、精准定位模块、无线通信模块、自适应照明模块。图像识别模块通过高清摄像头与提取图像特征进行目标检测算法为主的模块结合实时捕捉隧道内事故车辆情况，并在发生事故时触发预警。树莓派作为主控单元整合处理各个模块收集的数据，并且使用Linux系统对整个硬件系统进行设计[1]。当摄像头沿轨道运动录像时，记录到事故发生，图像识别模块准确识别事故车辆出现，并且更新事故车辆的定位信息，并且根据事故车辆的位置移动，并实时记录情况。同时无线通信模块发挥其作用。树莓派外接LoRa模块实现通信功能[2]，通知服务区、导航软件、交通管理部门发生了交通事故，及时处理并减小对交通的影响。自适应照明模块为机器人夜间运行设计，能够在夜间记录隧道内车辆情况，避免因亮度问题影响识别准确率。

3图像识别模块的实现

在隧道内发生事故后，传统的人工巡检方式普遍效率低、风险高。隧道巡检机器人的图像识别模块，会为救援人员提供现场信息。图像识别模块的核心原理是通过深度学习模型（如CNN）自动提取图像特征[3]，并结合目标检测和分类算法，实现对图像内容的识别和分析。对于发生事故的车辆的检测，是利用对车辆进行帧运动的预测，来判断车辆是否会发生碰撞[4]。图像识别模块能够实时检测事故类型、定位目标、评估损伤，为救援决策提供关键支持。

针对隧道内光照不足、粉尘浓度高等情况，图像识别模块采用图像增强与降噪处理技术，有效提升了低可见度条件下的识别率。在实际应用中，图像识别模块具备实时目标跟踪和三维重建功能。隧道事故巡检机器人可以构建隧道内部的三维模型为后续发生事故的定位和分析提供参考。

4无线通信模块的实现

作为机器人的“神经网络”，无线通信模块利用高清摄像头、气体传感器、热成像仪等设备采集现场图像、环境数据、生命体征等信息，实时传输至后方指挥中心。救援人员无需深入险境，即可掌握事故现场情况，为制定科学救援方案提供精准依据。无线通信模块采用先进的抗干扰技术和多信道切换机制[5]，确保在恶劣环境下保持稳定可靠的通信连接。面对坍塌、火灾等极端情况，也能为救援行动提供持续的通信保障，为隧道事故救援提供更加强有力的技术支撑。

无线通信模块整合了智能化的数据压缩和加密技术进行数据传输。针对图像、视频等大数据的智能压缩，显著降低了传输带宽需求，提高了通信效率。模块集成了多重加密机制，确保了传输数据的安全性，可防止信息泄露。此外，该模块还支持多机协同通信，实现了巡检任务的资源共享和分布式处理，给隧道全域的巡检提供了可靠保障。

5自适应照明模块的实现

自适应照明模块采用智能光感控制系统，其根据隧道内的光照亮度条件自动调节照明亮度和旋转角度。该系统集成高灵敏度的光传感器和多光谱LED光源，使机器人在复杂环境下获得清晰的图像信息与数据，提高图像识别模块的识别准确率，保证图像识别模块的可靠性。通过“因需智变”的控制系统[6]，结合动态调节算法，能够实时记录并分析隧道内光照强度分布特征，结合机器人的轨道运动状态以及当前检测需求，及时调整光源亮度以及照射角度等。例如，在检测隧道内墙壁上的细微裂缝时，模块会自动调整光源角度，增强表面纹理的对比度；在高速移动过程中，会适当降低照明强度，减少能耗并减小对光源的损耗。此外，模块还具备防眩光功能，能够避免强光反射对图像采集的干扰，提高巡检时采集的图像质量。

6精准定位模块的实现

精准定位模块采用多传感器融合定位方案结合激光雷达、视觉里程计、惯性导航系统和UWB超宽带定位技术[7]，让隧道巡检机器人能够自主导航和精确定位实现了隧道环境下的高精度定位。通过先进的SLAM（同步定位与地图构建）算法[8]，机器人能够在隧道环境中实时构建三维地图并精确定位自身位置。该模块针对隧道内信号强度衰减与传输不稳定等问题，通过使用自适应滤波算法和误差补偿机制进行校正提升定位测量精度，该模块在实际应用中能够实现厘米级定位精度为机器人规划路径、避开障碍物和执行任务提供了参考位置。模块还支持多机器人协同定位，通过信息共享和联合优化进一步提高了整体定位系统的性能和可靠性。

7结束语

本文设计了隧道巡检机器人，通过集成图像识别、无线通信、自适应照明与精准定位四大核心模块，实现了对隧道复杂环境的高效化、精准化与自主化检测。与现有同类装置相比，该机器人有以下优点：1）准确判断事故发生位置与情况。2）操作简单，上手速度快。3）敏感度高，快速检测事故发生。4）能够适应多种环境条件。

参考文献

曾质.基于物联网的智能家居系统设计[J].信息与电脑（理论版），2023，35（05）：26-28.

龚天平.LORA技术实现远距离、低功耗无线数据传输[J].电子世界，2016，（10）：115+117.

胡翔.基于卷积神经网络的图像识别方法[J].信息与电脑（理论版），2023，35（01）：190-192.

拜佩，李金屏.一种基于视频的交通事故检测方法[J].济南大学学报（自然科学版），2012，26（03）：282-286.

马万治.无线通信抗干扰技术性能研究[D].电子科技大学，2012.

秦莉.公路隧道照明系统智能控制的关键技术研究[D].大连海事大学，2019.

唐春玲.UWB定位系统研究[D].西南大学，2008.

周治国，曹江微，邸顺帆.3D激光雷达SLAM算法综述[J].仪器仪表学报，2021，42（09）：13-27.

（广西壮族自治区大学生创新创业训练计划项目资助：S202410608175）