鐵路無人機巡檢研究應用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

姚建平 蔡德鉤 安再展 劉英 石越峰 劉瑞 魏少偉

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司高速鐵路軌道技術國家重點實驗室，北京100081；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所，北京100081；3.北京鐵科特種工程技術有限公司，北京100081；4.中國鐵路北京局集團有限公司，北京100081

截至2020年底，我國鐵路運營里程超過14.6萬km。常規(guī)的鐵路巡檢采用人工巡查，存在作業(yè)效率低、巡檢環(huán)境危險、量測精度低、有檢測盲區(qū)等問題，無法快速系統(tǒng)、全面準確地分析評判。隨著鐵路檢測監(jiān)測技術向天空地立體化發(fā)展，無人機逐漸被應用于鐵路巡檢中［1］。

無人機（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）是由人為遠程操控或由程序控制飛行的不載人飛行器。無人機技術以無人機為飛行平臺，通過搭載的傳感設備獲取地物信息，具有機動性強、獲取數(shù)據(jù)快和數(shù)據(jù)精度高的特點。該技術最早于20世紀20年代應用于軍事領域，隨著技術的成熟，制造成本大幅降低，其在民用領域也得到了廣泛應用。美國、日本、法國、英國、荷蘭等國家利用無人機對橋梁、軌道、路基等不同結構物服役狀態(tài)進行輔助檢查，取得了較好效果。近年來在我國鐵路工程中也逐漸得到應用。本文總結了無人機在我國鐵路橋梁、軌道、路基不同結構物，以及沿線地質災害和周邊環(huán)境中的應用現(xiàn)狀，指出了鐵路無人機巡檢的不足，并對其未來進行展望。

1 無人機技術簡介

無人機按照飛行平臺構型可分為固定翼無人機、旋翼無人機、無人直升機和復合翼無人機。各機型無人機特點對比見表1。目前鐵路中使用較多的是固定翼無人機和旋翼無人機。

表1 不同機型無人機特點

無人機通過搭載高分辨率數(shù)碼相機、輕型光學相機、激光掃描儀、紅外掃描儀、磁測儀、合成孔徑雷達等傳感設備獲取地物信息。根據(jù)搭載檢測設備和處理軟件的不同，鐵路無人機巡檢主要分為傾斜攝影測量和激光雷達測量兩種。傾斜攝影測量是在無人機上搭載多個攝像設備，分別從垂直和傾斜方向同時對地物多角度拍攝，不僅能夠真實地反映地物情況，還可通過先進的定位、融合、建模等技術，生成真實的三維模型。目前常用的傾斜攝影圖像處理軟件有Pix4Dmapper、ContextCapture Center、Street Factory、PhotoMesh等。激光雷達測量利用三維激光掃描系統(tǒng)，采集測量對象的點云數(shù)據(jù)，并對點云數(shù)據(jù)進行分類。與傾斜攝影測量相比，其最大的技術優(yōu)勢是利用激光雷達主動發(fā)射激光束，能一定程度地穿透地表植被，濾除植被影響，獲取地面真實地形特征。目前常用的激光雷達數(shù)據(jù)處理軟件包括MicroStation V8i、SS-GINS、SS-Lipre、SS-LIDAR DC、SouthLidar等。

鐵路無人機巡檢流程主要包括巡檢準備、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理三個階段。巡檢準備階段根據(jù)巡檢對象及檢測要求，預設像控點位置并規(guī)劃巡檢航線。數(shù)據(jù)采集階段利用飛行控制軟件實現(xiàn)無人機飛行模態(tài)的控制和任務管理，利用機載檢測設備獲取地物信息。數(shù)據(jù)處理階段利用軟件對拍攝圖像、激光雷達點云數(shù)據(jù)等進行處理，生成數(shù)字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）、數(shù) 字 高 程 模 型（Digital Elevation Model，DEM）等，并對成果進行分析。

目前主要采用兩種方法對無人機巡檢結果進行分析：①生成影像，采用人工識別或智能識別技術對拍攝影像進行分析，查看環(huán)境信息，識別結構狀態(tài)，判斷是否發(fā)生病害等。②建立三維模型，直觀展示巡檢對象整體情況，可進行距離、坡度等查詢，判斷地質災害規(guī)模，還可以通過對比不同時段的模型，分析巡檢對象及周邊環(huán)境的變化情況。

2 無人機在鐵路巡檢中的應用情況

2.1 無人機在鐵路橋梁巡檢中的應用

橋梁結構形式多樣，所處環(huán)境復雜。傳統(tǒng)的橋梁檢測主要是人工攀爬或借助腳手架、吊車等工具進行，檢測效率較低，安全風險較高，且存在檢測盲區(qū)。利用無人機根據(jù)橋梁結構的檢測需求規(guī)劃巡檢航線，可實現(xiàn)對橋梁支座、橋墩、橋面、橋腹、橋塔等部位的定點拍攝，安全快速全面獲取橋梁影像，如圖1所示。

圖1 無人機橋梁巡檢航線及拍攝點示意

目前無人機鐵路橋梁巡檢內容主要包括螺栓脫落檢測、橋體裂縫檢測、纜索聚乙烯防護層破損檢測、支座滑移檢測等。侯海方［2］利用多旋翼無人機搭載高清攝像頭對橋墩進行拍攝，通過圖像分析標注裂縫長度和寬度，檢查支座銹蝕和滑移，并利用紅外感應檢測系統(tǒng)判斷高強螺栓是否松弛。成都局利用無人機對梁側、梁底、墩身中上部等人工不易到達和觀察的特殊部位每半年進行一次巡檢。以往主要采用人工識別方式對無人機拍攝影像進行分析，效率較低且不易定量分析。近年來隨著機器學習技術的發(fā)展，智能識別算法也應用于無人機圖像處理中。阮小麗等［3］將深度學習算法應用于橋梁圖像處理，實現(xiàn)智能識別橋墩掉塊、露筋區(qū)域并計算其面積大小。鐘繼衛(wèi)等［4］研究了圖像校正拼接技術與病害特征識別技術，對裂縫圖像識別精度達到了0.1 mm，實現(xiàn)了橋梁的無人化檢測。

2.2 無人機在鐵路軌道巡檢中的應用

無人機在鐵路軌道巡檢中的應用主要在鋼軌識別、軌道中心線檢測、軌枕損傷檢測等方面。劉成等［5］編寫了圖像處理程序，對無人機獲取的軌道圖像進行處理與分析，采用連通區(qū)域檢測算法識別出軌道區(qū)域，再利用邊緣檢測、霍夫直線變換等技術識別出軌道，計算出軌道中心線的坐標。張森［6］通過改進區(qū)域生長算法，實現(xiàn)軌道點云數(shù)據(jù)中鋼軌點云的分割，同時采用點云數(shù)據(jù)封裝方法處理鋼軌三維點云數(shù)據(jù)并提取其輪廓特征，確定鋼軌模型空間位置，完成線路的鋼軌識別。徐崇文［7］結合圖像處理算法及機器學習訓練模型，將無人機拍攝的復雜背景圖片作為訓練集進行直線探測、鐵軌分離、物體探測等，但對物體識別的準確率僅20%。目前無人機在鐵路軌道中的應用還處于起步階段，由于軌道檢修精度要求較高，需要進一步研發(fā)高精度無人機測量技術和圖像處理技術。

2.3 無人機在鐵路路基及沿線地質災害巡檢中的應用

我國是一個自然災害多發(fā)的國家，鐵路線路較長且沿線環(huán)境復雜，路基和沿線地質災害問題日益突出。目前鐵路沿線一般采用人工徒步方式巡查病害，作業(yè)效率和量測精度低，無法對潛在隱患進行快速準確判斷。在鐵路沿線，尤其是在高寒、高海拔、復雜山區(qū)和特殊危險地段，無人機巡檢技術可以極大提高巡檢效率和精度，減小人員工作量和危險性。通過航拍攝影圖像建立三維模型，無人機巡檢不僅能夠完成滑坡、泥石流、危巖落石等地質災害的調查，而且可以實現(xiàn)巖性組合、結構面產(chǎn)狀、卸荷帶走向和寬度等的識別［8］。

目前各鐵路局、設計院和研究單位陸續(xù)采用無人機進行鐵路路基及沿線地質災害巡檢。成都局采用無人機采集鐵路沿線滑坡、泥石流、大型巖崩、斷層、堰塞湖等地質災害點影像，結合激光雷達數(shù)字集和光譜特征集提取目標物的密度和強度、水域、植被覆蓋、斷面等數(shù)據(jù)進行地質災害隱患排查，并建立3D模型實現(xiàn)邊坡高度、坡率等數(shù)據(jù)的查詢。通過對比分析根據(jù)同一區(qū)段不同時段航拍資料所建模型，快速掌握區(qū)段內地質情況發(fā)展變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)潛在隱患。西安局通過無人機拍攝的影像資料對滑坡、陷穴、危巖落石等病害進行標記研判，對影像數(shù)據(jù)進行記錄、整理，按線別、設備類型建立無人機影像數(shù)據(jù)庫，并對重點地段進行周期性檢查與對比分析。南昌局采用傾斜攝影技術采集鐵路沿線三維影像數(shù)據(jù)，建立三維模型，同時結合現(xiàn)場實地勘查情況進行綜合分析，開展隱患排查、應急搶險工作。南寧局利用無人機對鐵路沿線進行全線航拍攝影，實現(xiàn)地形地貌、匯水面積和周邊環(huán)境情況的直接查看，同時對重點地段建立三維實景模型，查詢距離、坡度等數(shù)據(jù)，計算可能發(fā)生的崩塌、滑坡體積。北京局對邯鄲—長治鐵路K14+000—K123+000段地質災害隱患進行排查與評估時，采用無人機激光雷達測量技術獲取該區(qū)段山體激光雷達點云圖（圖2），直觀觀察滑坡災害的整體情況，同時建立鐵路軌道及其周圍的三維地質模型，進行滑坡災害的定性、定量分析，明確可能發(fā)生滑坡災害的區(qū)域范圍，為搶險方案的制定及實施提供支撐。馮威［9］分別采用傾斜攝影技術和機載雷達三維掃描技術對高寒高海拔地區(qū)鐵路沿線的滑坡、危巖體、泥石流等地質災害進行勘測，結果表明在復雜艱險環(huán)境采用無人機可以有效提高勘測精度和效率。李嘉雨等［10］將輕型無人機應用于鐵路周邊滑坡、塌陷、異常開挖等不良地質和異常情況的分析，降低了野外地質人員的安全風險，提高了勘察精度和效率。楊力龍［11］利用輕小型無人機攝影測量技術，獲取隧道進口的高陡邊坡影像，解譯得到危巖體的節(jié)理產(chǎn)狀及巖層信息，對危巖體的穩(wěn)定性進行了分析。

圖2 山體激光雷達點云圖

2.4 無人機在鐵路周邊環(huán)境巡檢中的應用

鐵路建設里程長，沿線人員、設備、建筑與環(huán)境信息眾多，采取人工調查巡檢工作量巨大。無人機巡檢覆蓋范圍廣，周期短，受自然條件限制少，能提供高時效、多尺度的數(shù)據(jù)，直觀準確反映實際情況。鄭州局采用無人機攝影測量技術與衛(wèi)星數(shù)字地圖相結合的方式精準排查高速鐵路周邊環(huán)境隱患。胡記緒［12］利用3D建模相機，構建接觸網(wǎng)附加懸掛的三維立體場景，形象直觀地展示線路當前的空間形態(tài)；利用熱成像鏡頭對接觸網(wǎng)供電線接頭、隔離開關設備線夾及觸頭等有無過熱現(xiàn)象進行檢測。蔡志洲等［13］通過無人機拍攝的高分辨率影像，對鐵路施工期間周邊環(huán)境進行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)排水設施不完善、油料泄漏等問題，提高了監(jiān)測質量和效率。徐建超［14］利用無人機拍攝的影像對武廣客運專線開展了竣工驗收工作，結果表明無人機拍攝的影像分辨率高、時效性強，將其與現(xiàn)場調查資料相結合，使驗收工作效率大大提高。朱京海等［15］根據(jù)環(huán)保無人機拍攝的影像對京滬高速鐵路鎮(zhèn)江南站及周邊的土地利用現(xiàn)狀進行了分析，對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)及高速鐵路建設后的景觀格局進行了定量分析與評價。

3 鐵路無人機巡檢的不足及發(fā)展方向

目前無人機已在鐵路橋梁、軌道、路基及沿線地質災害、周邊環(huán)境巡檢中得到應用并取得良好效果，但總體而言無人機在鐵路巡檢中的應用還處于起步階段。鐵路無人機巡檢存在的不足及發(fā)展方向如下：

1）鐵路工程呈帶狀分布，目前無人機主要對單個工點進行巡檢并建立局部模型，缺少對整條線路的建模與分析。建議進一步研究無人機巡檢數(shù)據(jù)與BIM、GIS模型的融合技術，生成鐵路及其沿線環(huán)境的整體模型，建立鐵路三維數(shù)字化臺賬，實現(xiàn)鐵路設備與沿線環(huán)境精細化管理。

2）目前對無人機巡檢結果主要采用人工分析、研判的方法，效率較低，易產(chǎn)生誤判、漏判。建議采用神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法對鐵路橋梁、軌道、路基及沿線地質災害、周邊環(huán)境的高清圖像數(shù)據(jù)、激光雷達點云數(shù)據(jù)以及三維數(shù)字化模型進行處理，提高鐵路安全隱患與風險源的智能辨識能力。

3）根據(jù)鐵路巡檢需求建立鐵路無人機巡檢系統(tǒng)，實現(xiàn)飛行設備、飛行規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集與處理全過程的管理。

4）目前鐵路無人機巡檢中使用的無人機型號、數(shù)據(jù)處理軟件種類較多，巡檢技術方案也不統(tǒng)一，導致鐵路無人機巡檢規(guī)范化作業(yè)與管理難度較大。建議進一步研究符合鐵路特點的無人機巡檢技術，實現(xiàn)無人機在鐵路巡檢中的規(guī)范化與標準化應用。

4 結語

本文總結了無人機在我國鐵路橋梁、軌道、路基及沿線地質災害、周邊環(huán)境巡檢中的應用現(xiàn)狀，指出了目前無人機巡檢中存在的不足，提出應在數(shù)據(jù)與模型融合技術、智能識別技術、建立鐵路無人機巡檢系統(tǒng)、統(tǒng)一巡檢標準等方面進一步發(fā)展。