巡塔机器人在通信铁塔的应用
2024-07-16 09:00:00
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沿通信塔导轨爬升的巡塔机器人在通信铁塔的应用
2024年7月，公司在通信铁塔智能运维领域取得重要技术突破。针对通信铁塔防坠人员登杆防护以及导轨缺陷查找的行业痛点，公司技术团队完成了巡塔机器人系统的方案设计与关键技术攻关，旨在完成人机协同，提升人员作业安全性和导轨检测效率。
从结构设计到控制算法的全链路攻关
巡塔机器人系统的研发是一项涉及机械、控制、感知与人工智能的多学科系统工程。在机械结构层面，技术团队完成了可伸缩机械结构的整体设计、弹性元件的设计计算、可伸缩机械锁紧运动分析、锁紧机构锁紧力矩的计算、制动电机确定、锁紧制动器的设计、锁紧机构主要零件的校核等一系列核心问题，提升了机器人在不同管径和坡度导轨上的适应性以及驻停锁定的可靠性。
在运动控制层面，公司技术团队完成了运动轨迹规划、柔性关节的动力学模型建立、主动关节的控制策略研究、从动关节的控制策略研究等工作。另外，考虑到由于防坠轨道的单根长度有限，在实际使用中需要多根续接，接头处往往存在不平整或缺口或错位等状况，以及在某些位置可能存在转向或折弯，机器人的运动规划必须具备足够的容差能力。为此，团队基于SolidWorks的simulation控件受力杆件有限元分析，对关键承力构件进行了强度与刚度验证，确保结构在复杂工况下的安全性。同时，研究机器人定位及平衡稳定、传感器与控制，建立了机器人的正逆运动学方程和雅可比矩阵，为精确的运动控制提供了数学模型基础。
视觉检测与AI识别：让导轨缺陷“无处遁形”
防坠导轨表面经热浸锌处理，呈现出复杂的纹理背景，出现断面错位的形态，传统视觉检测方法难以有效分离缺陷区域。为此，技术团队采用了灰度共生矩阵（GLCM）和非负矩阵分解（NMF）的断面背景抑制来实现缺陷特征增强检测。具体而言，首先利用GLCM多特征统计量重构导轨断面图，通过像素空间邻域的灰度分布来刻画纹理特征，实现初步的背景抑制；随后利用NMF对纹理子块进行分解训练，进一步压制背景、增强缺陷信号。在特征分类阶段，基于K-means聚类和支持向量机对断面特征进行识别，有效区分划痕、裂纹、撞伤等不同缺陷类型。
在此基础上，团队将多维物理信息进行聚类分析与AI模型学习，实现导轨故障位置的精确查找与标记。这一技术路径将视觉特征与机器人位姿数据相融合，使检测结果不仅能够判断“有无缺陷”，更能精确定位“缺陷在哪”，为后续维护派单提供精准依据。
面向实际运维场景的功能设计及使用方法
目前，巡塔机器人系统已完成关键技术验证，根据模式不同，人机协同方式相应变化，后续将进入样机集成与现场试点阶段。业内专家表示，此类面向通信铁塔人机共用导轨的巡塔机器人尚属行业前沿探索，其技术成果对于提升通信基础设施运维的数字化水平具有积极意义。
导轨检查模式：遥控模式按压开关按键，此时模式键为蓝色遥控模式，打开遥控器开关，遥控器启动并自动连接巡查机器人电量左侧为机器人电量，右侧为遥控器电量。按压右侧第一个按钮，打开监视器，可以随时实时查看导轨状态，遇到导轨不平整时，系统会自动报警。
旋转右侧旋钮，调节机器人运行速度，右侧第二个按钮为机器人前进键，右侧第三个按钮为机器人后退键，右侧第四个按钮为停止键。
人员跟随模式：自动跟随模式，再次按压模式，按键显示灯变为绿色跟随模式，这时的巡塔机器人会跟随上塔人员上下移动。
手动操作模式：手动模式按压模式，按键显示灯变为红色，手动模式，按住前进键，巡塔机器人上升，按住后退键，巡塔机器人下降。其他功能展示，左侧第一个按键为打开红外检测，实时检测导轨平整度，左侧第四个按键为数据面板，可以查看所有历史巡塔的数据。左侧第2个键和第3个键为数据面板上下翻页键，顶部右侧按键为录像键，可以录制监视屏信息，顶部左侧按键为返回键。
