可爱机器人,为城市疏通“血栓”
发布时间:2024-11-26
出品:科普中国
作者:严益章(英国谢菲尔德大学研究生在读)
监制:中国科普博览

编者按:为展现智能科技动态,科普中国前沿科技项目推出“人工智能”系列文章,一窥人工智能前沿进展,回应种种关切与好奇。让我们共同探究,迎接智能时代。

走在大街上,突然发现原本畅通的道路封闭了,伴随着一阵阵钻心的电钻声,相信不少人都曾被道路施工带来的问题所困扰。截至目前,我国市政供排水管道总长度已超200万公里,组成了一个个错综复杂的地下网络。要维修深埋地底的管网,就要先封闭道路,把地面挖开,一点一点地排查损坏。但定位微小的病灶犹如大海捞针,施工噪声和交通堵塞也是不小的问题。

如何才能摆脱这些困扰?

工程师派出微型机器人,钻进管道内部实施“无创”诊断。它们身量小巧,和遥控玩具车尺寸相当,但集各种高科技元件于一身,可在复杂黑暗的环境中望闻问切。维修人员根据机器人发回的数据,就能直击“痛点”开展维修,避免了漫无目的的挖掘式寻找。

让我们随“地道侦察兵”一起深入地下迷宫,了解它们独特的工作方式!

灵活的小子

麻雀虽小,五脏俱全。管道机器人作为一个独立的系统,集成了感应器、照明、摄像头、通信模块、驱动器、电池等元件。地下迷宫宽窄不一、暗流涌动,要让精密仪器到达指定区域并发挥作用,少不了精心设计的“躯干”。机器人们长着形态各异的“腿”,用以应对管道中的复杂地形。

应对不同管道环境机器人的概念图与模型

左图:设计完成的集成平台,可进入最小240mm直径管道。

右图:50-100mm长的微型机器人

(图片来源:Pipebot官网)

小小的身体携带不了太多硬件,如何利用有限的电力和算力应对复杂的环境,控制自己运动?机器人控制功能的设计灵感来源于一种叫“秀丽隐杆线虫”的生物。

线虫只有302个神经元细胞,但发展出了一种机智的方法来感知周遭:它们体内的某些感觉神经元通过感知环境里盐分浓度的变化来定位食物,而不需要知道绝对的数值,信息处理起来简单便利。

机器人借鉴这一特性,仅需少量的计算资源就能运行自动控制算法。摄像头、红外传感器等元件负责采集外部环境信号,并简单分析,再传输给内部的传感器。传感器根据输入信号的变化再对驱动轮下达命令,例如直行、转向、避障等。

导航-精准的方向感

随着小分队的跋涉,光线渐渐暗淡下去,我们被黑暗所笼罩。在昏暗的地下空间中,卫星定位系统鞭长莫及。要想不迷路,机器人只能靠自己绘制地图,并确定自己在图中所处的位置。

闭环检测

(图片来源:Pipebots官网)

典型的 SLAM 系统。传感器将原始数据传输到“前端”,该前端处理原始数据、提取特征并执行数据关联,前端将处理后的数据传输到“后端”。

“后端”估计机器人的姿势(机器人位置和方向)和地图,可以向前端提供反馈以进行闭环检测。

(图片来源:Aitken.et.al, 2021)

想象一下,当你来到一个新城市旅游,不靠导航如何确保自己不迷路?一个行之有效的方法是选取一个地标来帮助自己记忆和判断位置,例如那栋最高的楼,或是一棵奇形怪状的树。机器人也是这么想的,它们利用视觉里程计(Visual odometry)实现这个方法:在行进时,拍摄一系列图像,选取图上一些具有代表性的点为特征点,分析图中点的运动轨迹。此外,机器人的控制指令也是一个要素,例如行进时曾向哪边转向、转了多少度。

不过,水管子内部的景色比观光旅游可差远了,各处看起来都差不多。机器人通过一系列算法来提取环境中比较显眼的点,例如一个独特的几何特征、像素较强的点。

拍摄特征点的角度随着机器人的运动而改变,不同视角的图片能用于计算出“深度”,即距离,从二维图像推测三维空间,尽可能还原现场。所描绘出的管网线路图,既能为机器人自身提供导航,又能为地面上的人类操作员提供地形参考,让后续的维修精准实施。玉兔号月球车和天问一号火星探测器也搭载了视觉里程计,可谓“上天入地”的眼睛。

左下:拍摄图像中提取的特征点,颜色反映点与机器之间的距离

大图:红色为机器人的轨迹,灰色为3D点云

(图片来源:Pipebot官网)

发达的感官

说了半天,让我们回到此行的核心任务上——机器人是如何对管道进行望闻问切的?这得益于它们敏锐的眼与耳。虽然已经搭载了微型摄像头,但此处伸手不见五指,“听声辨位”也是一种有效的方法。

机器人像蝙蝠一样发出超声波信号,聆听回声。与蝙蝠不同的是,地道侦察兵们利用的是超声导波——一种只沿特定方向传播的超声波。每个兵携带有超声换能器,能够将电能转换为声能,产生超声波脉冲。管道壁可以将想要逃跑的声波围在管道内部,将波的传播方向限制在轴线方向上,集中火力,传播几米甚至几十米,扩大检测的范围。

根据所检测管道的材料,机器人发射数十万赫兹到几兆赫兹不等的超声波。声信号在水管缺损、堵塞处会发生反射或散射,如果接收到较强的回声信号,说明有可能存在一处问题。

不同类型的缺损所反射的声波能量大小不同,超声换能器接收这些回声信号,机器人经过放大、处理、数据库比对,就可以识别缺损特征,例如堵塞、泄露、裂口、腐蚀、孔洞等。同时,它们会在检测点附近再开展几次额外的测量,对信号来源也就是缺损处进行定位。超声波可以从各个方向和角度探测,不受制于遮挡物,实现无损检测。

(a)小砖块堵塞管道底部的照片。(b)传感器阵列产生的图像。

(图片来源:Towlson.et.al,2022)

根据传感器数据绘制的三维图像,显示了300毫米管段中三个贯穿管壁的孔。

(图片来源:Towlson.et.al,2022)

管道发生泄漏时,高压流体从孔洞缝隙中溢出,产生显著的噪声信号。除主动发射探测声波外,还可以使用水听器或加速度计直接测量这些信号,这些被称为被动式检测。

加速度计这个名词可能不常见,但我们的日常生活却经常用到它:每日步数的统计以及有时过于灵敏的“摇一摇”功能,都得益于这种元件,它可以感应物体的移动或震动。

管道泄漏造成水压变化,引起管壁振动。将携带加速度计的两个机器人部署在不同位置,测量这些信号,并比对两份结果来确定泄露位置。

水听器则是一种能够测量水下声压的声学换能器。机器人可携带水听器,聆听并分析管道中的噪声频谱。当噪声谱对上了典型的泄漏声谱时,就可以确定泄漏发生。

用两个加速度计相互关联检测水管泄漏。

使用水听器的管道检测。

(图片来源:Yu, et.al., 2021)

声学扫描是非侵入性的,可最小化干扰和损坏,并探查难以到达的区域,结合了声学、超声波和摄像头的光学数据,侦察兵们就可在复杂的管道内部精准地探测、定位损坏点,为人类传回珍贵的情报。

在管道维护的地道战中,微型机器人的加入可以帮助我们主动监测管网状态,早发现、早修复,避免被动式的亡羊补牢。零破坏的诊断大大减少地面开挖,这下终于有希望摆脱烦人的噪声了。

除了给排水管道外,机器人们还可以对天然气管道、配电线路等设施开展诊断。预计三到四年内,类似的小机器人集群就能正式上岗,提供给管道行业并投入使用。

人类的生产生活越来越密切地与机器人联系在一起。当琳琅满目的无人机、人形机器人占据科技热点话题时,未来在地下不为人知的角落里,也将有一群机器人在默默无闻地为我们服务着。

参考文献:

  1. 王优玲.我国将每年改造10万公里以上地下管线.新华社.https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202402/content_6931585.htm#:~:text=
  2. Yicheng Yu, Ali Safari, Xudong Niu, Bruce Drinkwater, Kirill V. Horoshenkov, Acoustic and ultrasonic techniques for defect detection and condition monitoring in water and sewerage pipes: A review, Applied Acoustics, Volume 183, 2021, 108282, ISSN 0003-682X
  3. Lones, J, Cohn, AG and Cohen, N (2017) A C.elegans inspired robotic model for pothole detection. In: Proceedings of NIPS 2017 Worksop on Worm's Neural Information Processing. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), 04-09 Dec 2017, Long Beach, California USA. , pp. 1-4.
  4. J. M. Aitken et al., "Simultaneous Localization and Mapping for Inspection Robots in Water and Sewer Pipe Networks: A Review," in IEEE Access, vol. 9, pp. 140173-140198, 2021
  5. A. R. K. Towlson, A. J. Croxford and B. W. Drinkwater, "Ultrasonic Nondestructive Characterization of Blockages and Defects in Underground Pipes," in IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 69, no. 8, pp. 2540-2554, Aug. 2022
  6. J. M. Aitken et al., "Simultaneous Localization and Mapping for Inspection Robots in Water and Sewer Pipe Networks: A Review," in IEEE Access, vol. 9, pp. 140173-140198, 2021
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