郑州工业应用技术学院 河南 郑州 451100
摘 要： 文章以地铁车辆列检中应用的机器人为目标，探讨了其动态路径规划技术及其规划策略。包括地铁车辆列检机器人介绍，机器人动态路径的主要规划技术及其主要规划策略。经分析可知，通过三维扫描、三维合成、三维匹配等技术的合理应用，可对此类机器人驻停点及其路段、机械臂动作流程等做出有效的动态规划，以满足其在地铁车辆列检中的实际应用需求。希望通过此次分析，可以为此类机器人动态路径规划提供支持，以提升其列检工作效果。
关键词：地铁车辆 列检机器人 驻停点动态规划 路段动态规划 机械臂动作流程
Discussion on Dynamic Path Planning of Subway Vehicle Train Inspection Robot
Li Shibo
Abstract：This paper aims at the robot applied in the train inspection of metro vehicles, and discusses its dynamic path planning technology and planning strategy. It includes the introduction of the subway vehicle train inspection robot, the main planning technology of the robot's dynamic path and its main planning strategy. Through the analysis, it can be seen that through the rational application of 3D scanning, 3D synthesis, 3D matching and other technologies, effective dynamic planning can be made for the stopping point of this kind of robot, its road section, and the action process of the robotic arm, so as to meet its practical application needs in the train inspection of subway vehicles. It is hoped that through this analysis, the dynamic path planning of such robots can be supported to improve the effectiveness of their train inspection work.
Key words：Subway Vehicle, Train Inspection Robot, Dynamic Planning of Stopping Point, Dynamic Planning of Road Section, Manipulator Action Process
在现代地铁车辆列检工作中，工业机器人发挥着显著优势。通过此类机器人的合理应用，可为地铁车辆检修工作提供重要辅助，以提升其检修工作效率和质量。但就目前的地铁车辆列检机器人来看，其智能化技术存在一定不足，实际应用中只能作为机械运动机构使用。为提升其智能化效果，研究者需结合其基本情况，将视觉引导作为基础，在各种先进技术支持下，对其动态路径做出合理规划。如此方可使其在复杂环境中表现出更好的适应性，为地铁检修工作的智能化发展提供技术与设备支持。
1 地铁车辆列检机器人介绍
1.1 基本情况
在现代地铁检修领域中，列检机器人是其日常检修中的初级辅助设备，它负责检查地铁车辆底部主要部件外观情况，以实现人工检修作业强度的合理降低，作业时间的有效缩短，进一步提升地铁车辆日常检修效率，为其利用率提升提供支持。
1.2 主要组成
现有的地铁车辆列检机器人主要由硬件和软件两个基本部分组成。其硬件组成部分主要包含以下几个：（1）小车，它是机器人的行走机构，由伺服电机提供驱动。（2）智能化三维轮廓传感器，安装在小车前端，主要负责地铁车辆底部扫描及其轮廓图像获取。（3）工业相机，安装在机器人机械臂端部，可按工控机规划好的路径运动，以实现地铁车辆底部各关键部件的多角度、多点拍摄，及其三维图像的准确复原。（4）控制平台，主要执行机器人举升与下降操作，以扩大其检查范围。软件组成部分主要包含以下几个：（1）无线传输模块，主要负责将机器人检修结果实时传输给地铁车辆段内的调度室，以供工作人员获取检修结果。（2）信息支撑系统，主要支持地铁车辆信息和动态维护信息等的导入或网络调取，以确保不同机器人检修数据的实时共享。
1.3 行驶路径
在地铁车辆列检机器人实际应用中，其行驶路径的基本组成要素有三个。其一是标识点，即机器人列检起点以及终点的标识点，机器人从起点向终点移动的过程为前进，从终点向起点的移动过程为后退。其二是驻停点，即机器人在列检中途驻停及其行驶转换方向的标识点。其三是路段，即分别将两个驻停点设为起始点和终结点后，位于两点之间的标识路段，根据起始点和终结点，可明确该路段上的机器人行驶方向。
1.4 动作描述
在列检机器人工作过程中，其机械臂可实现空间伸展，从而在不改变位置的条件下，形成一个中心圆柱被去除的球形动作路径群。将这个动作群和机器人于检查坑中的一维纵向行驶，可使其整体动作路径群组成一个叠加形式的三维移动空间。具体列检时，因待检车辆部件周边环境存在不确定性因素，所以机器人和车辆底部或悬挂在底部的物体存在碰撞风险。为防止碰撞问题所导致的车辆部件或机器人设备损坏等情况产生，研究者需通过合理的技术措施做好其动态路径规划，以达到良好的避障效果。
2 地铁车辆列检机器人动态路径的主要规划技术
2.1 三维扫描技术
在该机器人动态路径规划中，三维扫描技术是一项基础支持技术。该技术由普通扫描和精细扫描两部分组成，普通扫描主要用于部件特征识别与姿态变化情况识别；精细扫描主要用于操作空间状态的精细化识别。基于此，在精细识别技术应用中，机器人需减缓行驶速度，提升稳定性，以实现三维点云的高精度合成。在三维点云数据拟合曲线等先进技术支持下，精细扫描技术可表现出高效率、高精度与平顺性等应用优势，但这些应用优势仅限于特定环境，在车底环境不规则时无法实现。为有效应对此种情况，此次规划中，研究者将一种精细扫描综合识别技术引入，通过模板数据对车辆底部各部件及其部位进行识别，并借助工业相机获取的图片来实施异常区分，以实现异常扫描结果与干扰因素的全面剔除。
2.2 三维合成技术
在规划该机器人动态路径时，三维合成技术是一项关键技术，其实现方法是通过基本合成算法来合成三维扫描获取的三维点云。将机器人底座在起点下降至最低点时所处的中心位置设为坐标原点，将水平向左方向设为X轴方向，将水平向前方向设为Y轴方向，将垂直向上方向设为Z轴方向，从而实现三维坐标系的有效建立。在Y向上，智能化三维轮廓传感器运动时会在位置传感器支持下形成一维形式的Y向序列；在X轴旋转过程中，将分别形成一维形式的X向序列以及Z向序列，从而实现机器人动态路径三维点云数据的全面形成[1]。对智能化三维轮廓传感器中的Z向位置实施移动调节处理，使其转变成一维形式的Z向序列，如此便可对扫描点位置的三维坐标做到有效拼接，从而有效合成三维点云数据，进一步降低系统运算时间。
2.3 三维匹配技术
在识别地铁车辆特征部件时，三维匹配技术是其中最主要的支持技术。在识别一般部件时，将各种地铁车辆的基本车型、批次及其底部组装特征作为依据，将各个特定部件列检中累积的相关三维点云数据导入，为其预制相应的三维点云数据模板库。因列检机器人通常只服务于特定的一些车辆段，其三维点云数据中的车型以及批次数据量较少。而在后续维护中，特定部件以及批次等数据可能发生变更，因此其三维点云母板中的车型与批次三维点云数据一般应尽量少于100个，且需借助外部更新接口对其不断更新，以确保其和车辆实际情况相符。在基于列检机器人的列检工作完成过程中，研究者需要将三维点云匹配和工业相机获取到的地铁车辆底部各重要部件实际情况，完成特定部件以及特定车辆的三维点云模板构建，以实现特定部件条件下三维点云模板库的补充和完善。在该数据库支持下，机器人便可对车辆底部整体特征部件及其关联部位做出精准识别。对于整体特征部件，识别时，该机器人将借助智能化三维轮廓传感器对待检车底进行全面扫描，借助工业计算机完成三维点云数据的动态化生成，再根据待检车辆的具体车型，对模板库做出合理选择，最后通过匹配模板库内相应模块的方式，实现特征部件与其姿态的整体识别[2]。对于待检部件上的关键部位，识别时，机器人会借助三维点云数据自带的形状勾画和测量等功能，对待测部件关键位置相对应的部位及其姿态进行计算，以实现其关键部位的准确识别，使关键部位螺栓松动、细微裂痕等情况得到及时、准确发现。
3 地铁车辆列检机器人动态路径规划的主要策略
在对地铁车辆列检机器人实施动态路径规划时，研究者首先应根据列检机器人应用现状，结合实际列检工作需求，明确其动态路径的基本规划思路。在该思路指导下，采取合理的策略对其驻停点、路段、机械臂动作流程等实施合理的动态规划。以下是此次研究中关于此类机器人动态路径规划的主要策略分析。
3.1 机器人动态路径的规划思路
此次机器人动态路径规划中，研究者将视觉引导作为基础，根据其视觉系统获取的数据、机器人自身运动特点、地铁车辆底部构件、车型批次等数据，对既有路径做出动态化调整，以确保其动态路径的有效性，满足实际列检工作需求。列检作业启动时，机器人会借助智能化三维轮廓传感器以及RFID（射频识别技术）装置对车辆所在驻停检查坑起点及其车辆编号信息进行获取。将巡检机器人共享信息支撑系统中录入历史信息的车辆定义为“熟知车辆”，将与该系统中既有车型、既有车辆处于同一批次的车辆定义为“熟知车型批次”。对于“熟知车辆”以及“熟知车型批次”，机器人动态路径可直接由历史数据完成规划[3]。对于其他车辆，机器人需按其底部构件实际情况完成动态路径规划，并在实际列检工作中对其实时进行动态处理。图1为此次列检机器人动态路径基本规划流程示意图。
3.2 驻停点及其路段的动态规划
对于该机器人驻停点以及路段，在具体的动态路径规划时，研究者需按以下思想内容完成该工作。（1）剔除扫描干扰物。对于三维扫描过程中形成的薄面状或细柱状干扰物，需借助特征部件匹配的方式判断其是否为三维点云条件下形成的干扰物。对于干扰物，需通过精细扫描与工业相机相结合的方式消除，前者用于潜在干扰物具体位置及其姿态测量，后者用于影像数据获取与干扰物识别。若确认是干扰物，则剔除其点云数据；若为吸附物，则需实施下一步处理。（2）确认异常物体。在精细扫描获取的三维点云数据支持下，测量和描述异常物体的具体形态，并根据其实际情况实施动态化避障路径规划。（3）生成前置报告事项。经上述流程处理后的待检位置按可检与不可检两类划分。可检位置也按两类划分，第一是无异常变化，其动态路径可通过累积历史数据或累计数据进行规划；第二是存在异常物体，其动态路径需在累积历史数据基础上，根据异常物体实际情况实施避障规划。而前置报告事项则包含两种情况，其一是有异常物体存在，其位置可检测，此种情况下的动态路径可直接根据异常物位置检测结果实施避障规划；其二是有异常物体存在，但其位置不可检测，此种情况下的动态路径则需要在将异常物体排除后继续检查，最后按检查结果进行避障规划[4]。（4）形成路径动态规划结果。将确认异常物体的逻辑以及前置报告事项相融合，先以特征部件的具体识别逻辑为依据，按累积历史数据或标准数据支持下的规划路径用作其动态路径规划的基础。再基于异常物体特征，对特定部位列检规划路径进行合理调节，或将特定部位列检规划路径剔除。最后整合所有规划措施，便可实现机器人动态路径的合理规划。
3.3 机械臂动作流程的动态规划
将地铁车辆列检工作特征作为依据，融合机器人用于拍照的机械臂所有动作需求及其图片特征检查，对机械臂拍照动作难度实施最大程度简化。将已知数据作为基础，分析机械臂拍摄获取的图片，以实现拍摄位置的合理矫正，降低机械臂拍摄过程中的位置精度要求。基于上述目标，在此次列检机器人机械臂动作流程动态规划中，研究者需采取以下几项措施。（1）将三维点云数据以及预置部件标准数据作为基础，对一些待测部件特征位置做出准确度量。将精确的预知特征位置信息用作识别图片时的精确度测量信息，以确保检测点识别的精确性。（2）若机器人所在空间开阔，其机械臂旋转与伸展可自由选择；若机器人所在空间狭小且测点较多，研究者应对每个测点上的机械臂动作进行单独设计，使其在检测完一个检测点后能立即撤出，并在开阔空间条件下完成狭窄空间内被限制的旋转动作以及伸展动作，以实现目标位置的科学探测。（3）若机器人所在空间内存在障碍物遮挡，在其机械臂动作的动态流程规划中，研究者应按横纵两个方向实施遮挡型障碍物扩展，以实现空间运算的合理简化，最终使机械臂动作流程得到合理的动态规划，尽最大限度降低机器人和车底或车底悬挂物之间的碰撞风险[5]。图2为此次列检机器人机械臂总体动作流程动态规划流程示意图。
4 结语
综上所述，列检机器人是现代地铁车辆日常检修工作中的重要辅助检测设备。在地铁车辆底部各个重要部件检测工作中，该机器人可达到良好的辅助效果，以实现工作人员时间、精力等的有效节约，并进一步提升检修工作效率。而在此类机器人的实际应用中，合理的运行路径规划至关重要。基于此，研究者需结合其实际运行情况与应用需求等，以合理的思路指导其动态路径规划，并在现代先进技术与设备支持下合理规划其动态路径，以满足其在实际列检工作中的应用需求，确保列检结果的高效性、准确性，并为其列检安全提供良好保障。
参考文献：
[1]杭州申昊科技股份有限公司.地铁车辆巡检机器人的导航系统和导航方法、机器人：CN202111599259.9[P].2023-10-24.
[2]中铁第一勘察设计院集团有限公司.基于视觉引导的地铁列检机器人路径规划系统及方法：CN201910757487.0[P].2022-09-06.
[3]薛卫国.列检机器人路径规划方法研究[D].成都:西南交通大学，2021.
[4]中铁第一勘察设计院集团有限公司.基于视觉引导的地铁列检机器人路径规划系统及方法：CN201910757487.0[P].2019-10-25.
[5]杭州申昊科技股份有限公司.地铁车辆巡检机器人的导航系统和导航方法、机器人：CN202111599259.9[P].2022-04-05.
作者简介
李世博：（2003.06―），男，河南偃师人，本科学历，研究方向为机器人工程。
汽车纵横
汽车文摘
国际汽车设计及制造
新能源汽车周报
智能网联汽车周报
新能源汽车报
时代汽车
汽车实用技术
汽车技术
汽车工程师
汽车工艺与材料
专用汽车
汽车观察
智能网联汽车
汽车与新动力
汽车商报
汽车产销分析月报
汽车维修与保养
汽车之友
汽车与社会
中国汽车界
汽车与驾驶维修（汽车版）
新能源汽车月度数据检测报告
汽车族 
悦行 
市场周刊·汽车公社
中国汽配市场
中国汽配用品商报
