走在大街上，突然發現原本暢通的道路封閉了，伴随着一陣陣鑽心的電鑽聲，相信不少人都曾被道路施工帶來的問題所困擾。
截至目前，我國市政供排水管道總長度已超 200 萬公裏，組成了一個個錯綜複雜的地下網絡。要維修深埋地底的管網，就要先封閉道路，把地面挖開，一點一點地排查損壞，但定位微小的病竈猶如大海撈針，施工噪聲和交通堵塞也是不小的問題。
如何才能擺脫這些困擾？
工程師派出微型機器人，鑽進管道内部實施 " 無創 " 診斷。它們身量小巧，和遙控玩具車尺寸相當，集各種高科技元件于一身，可在複雜黑暗的環境中 " 望聞問切 "。維修人員根據機器人發回的數據，就能直擊 " 痛點 " 開展維修，避免了漫無目的的 " 挖掘式 " 尋找。
讓我們随 " 地道偵察兵 " 一起深入地下迷宮，了解它們獨特的工作方式！
管道機器人：靈活的 " 小子 "
麻雀雖小，五髒俱全。管道機器人作爲一個獨立的系統，集成了感應器、照明、攝像頭、通信模塊、驅動器、電池等元件。地下迷宮寬窄不一、暗流湧動，要讓精密儀器到達指定區域并發揮作用，少不了精心設計的 " 軀幹 "。機器人們長着形态各異的 " 腿 "，用以應對管道中的複雜地形。
應對不同管道環境機器人的概念圖與模型。圖片來源：Pipebot 官網
左圖：設計完成的集成平台，可進入最小 240mm 直徑管道。右圖：50-100mm 長的微型機器人。圖片來源：Pipebot 官網
小小的身體攜帶不了太多硬件，如何利用有限的電力和算力應對複雜的環境，控制自己運動？機器人控制功能的設計靈感來源于一種叫 " 秀麗隐杆線蟲 " 的生物。
線蟲隻有 302 個神經元細胞，但發展出了一種機智的方法來感知周遭：它們體内的某些感覺神經元通過感知環境裏鹽分濃度的變化來定位食物，而不需要知道絕對的數值，信息處理起來簡單便利。
機器人借鑒這一特性，僅需少量的計算資源就能運行自動控制算法。攝像頭、紅外傳感器等元件負責采集外部環境信号，并簡單分析，再傳輸給内部的傳感器。傳感器根據輸入信号的變化再對驅動輪下達命令，例如直行、轉向、避障等。
視覺裏程計：精準的方向感
随着小分隊的跋涉，光線漸漸暗淡下去，我們被黑暗所籠罩。在昏暗的地下空間中，衛星定位系統 " 鞭長莫及 "，要想不迷路，機器人隻能靠自己繪制地圖，并确定自己在圖中所處的位置。
閉環檢測。圖片來源：Pipebots 官網
典型的 SLAM 系統。傳感器将原始數據傳輸到 " 前端 "，該前端處理原始數據、提取特征并執行數據關聯，前端将處理後的數據傳輸到 " 後端 "。" 後端 " 估計機器人的姿勢（機器人位置和方向）和地圖，可以向前端提供反饋以進行閉環檢測。
圖片來源：Aitken.et.al, 2021
想象一下，當你來到一個新城市旅遊，不靠導航如何确保自己不迷路？一個行之有效的方法是選取一個地标來幫助自己記憶和判斷位置，例如那棟最高的樓，或是一棵奇形怪狀的樹。機器人也是這麽想的，它們利用視覺裏程計（Visual odometry）實現這個方法：在行進時，拍攝一系列圖像，選取圖上一些具有代表性的點爲特征點，分析圖中點的運動軌迹。此外，機器人的控制指令也是一個要素，例如行進時曾向哪邊轉向、轉了多少度。
不過，水管子内部的景色比觀光旅遊可差遠了，各處看起來都差不多。機器人通過一系列算法來提取環境中比較顯眼的點，例如一個獨特的幾何特征、像素較強的點。
拍攝特征點的角度随着機器人的運動而改變，不同視角的圖片能用于計算出 " 深度 "，即距離，從二維圖像推測三維空間，盡可能還原現場，描繪出的管網線路圖，既能爲機器人自身提供導航，又能爲地面上的人類操作員提供地形參考，讓後續的維修精準實施。" 玉兔号 " 月球車和 " 天問一号 " 火星探測器也搭載了視覺裏程計，可謂上天入地的 " 眼睛 "。
左下：拍攝圖像中提取的特征點、顔色反映點與機器之間的距離。大圖：紅色爲機器人的軌迹，灰色爲 3D 點雲。圖片來源：Pipebot 官網
超聲波定位：發達的感官
說了半天，讓我們回到此行的核心任務上——機器人是如何對管道進行 " 望聞問切 " 的？這得益于它們敏銳的 " 眼 " 與 " 耳 "，雖然已經搭載了微型攝像頭，但此處伸手不見五指，" 聽聲辨位 " 也是一種有效的方法。
機器人像蝙蝠一樣發出超聲波信号，聆聽回聲。與蝙蝠不同的是，" 地道偵察兵 " 利用的是超聲導波——一種隻沿特定方向傳播的超聲波。每個 " 兵 " 攜帶有超聲換能器，能夠将電能轉換爲聲能，産生超聲波脈沖。管道壁可以将想要逃跑的聲波圍在管道内部，将波的傳播方向限制在軸線方向上，集中火力，傳播幾米甚至幾十米，擴大檢測的範圍。
根據所檢測管道的材料，機器人發射數十萬赫茲到幾兆赫茲不等的超聲波。聲信号在水管缺損、堵塞處會發生反射或散射，如果接收到較強的回聲信号，說明有可能存在一處問題。
不同類型的缺損所反射的聲波能量大小不同，超聲換能器接收這些回聲信号，機器人經過放大、處理、數據庫比對，就可以識别缺損特征，例如堵塞、洩漏、裂口、腐蝕、孔洞等。同時，它們會在檢測點附近再開展幾次額外的測量，對信号來源也就是缺損處進行定位，超聲波可以從各個方向和角度探測，不受制于遮擋物，實現無損檢測。
（a）小磚塊堵塞管道底部的照片。（b）傳感器陣列産生的圖像。
圖片來源：Towlson.et.al，2022
根據傳感器數據繪制的三維圖像，顯示了 300 毫米管段中三個貫穿管壁的孔。
圖片來源：Towlson.et.al，2022
管道發生洩漏時，高壓流體從孔洞縫隙中溢出，産生顯著的噪聲信号。除主動發射探測聲波外，還可以使用水聽器或加速度計直接測量這些信号，這些被稱爲 " 被動式檢測 "。
加速度計這個名詞可能不常見，但我們的日常生活卻經常用到它：每日步數的統計以及有時過于靈敏的 " 搖一搖 " 功能，都得益于這種元件，它可以感應物體的移動或震動。
管道洩漏造成水壓變化，引起管壁振動。将攜帶加速度計的兩個機器人部署在不同位置，測量這些信号，并比對兩份結果來确定洩漏位置。
水聽器則是一種能夠測量水下聲壓的聲學換能器。機器人可攜帶水聽器，聆聽并分析管道中的噪聲頻譜。當噪聲譜對上了典型的洩漏聲譜時，就可以确定洩漏發生。
用兩個加速度計相互關聯檢測水管洩漏。圖片來源：Yu, et.al., 2021
使用水聽器的管道檢測。圖片來源：Yu, et.al., 2021
聲學掃描是非侵入性的，可最小化幹擾和損壞，并探查難以到達的區域，結合聲學、超聲波和攝像頭的光學數據，" 偵察兵 " 就可在複雜的管道内部精準地探測、定位損壞點，爲人類傳回珍貴的情報。
在管道維護的 " 地道戰 " 中，微型機器人的加入可以幫助我們主動監測管網狀态，早發現、早修複，避免被動式的 " 亡羊補牢 "。零破壞的診斷大大減少了地面開挖，這下終于有希望擺脫煩人的噪聲了。
除了給排水管道外，機器人們還可以對天然氣管道、配電線路等設施開展診斷。預計三到四年内，類似的小機器人集群就能正式上崗，提供給管道行業并投入使用。
人類的生産生活越來越密切地與機器人聯系在一起，當琳琅滿目的無人機、人形機器人占據科技熱點話題時，未來在地下不爲人知的角落裏，也将有一群機器人默默無聞地爲我們服務。
參考文獻
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[ 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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出品丨科普中國
作者丨嚴益章 英國謝菲爾德大學研究生在讀
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