胡夕姮 通訊員劉景泰報道：中國民用機場年旅客吞吐總量已經(jīng)連續(xù)多年位列世界第二，道面面積超過3億平方米，正處于從“民航大國”向“民航強國”轉(zhuǎn)變的關鍵階段。道面安全是保障民航運行安全的重中之重，道面安全檢測也是保障飛機起降安全的核心工作之一。
  隨著我國機場數(shù)量和航班起降體量的不斷增加，眾多機場跑道利用率已接近飽和并步入高齡，道面安全檢測作業(yè)也呈現(xiàn)出超高安全與精度要求、超窄作業(yè)時限、超大作業(yè)范圍等特點，傳統(tǒng)以人工、半自動為主的檢測手段在檢測效率和精度上均無法滿足當下的安全檢測需要，以致于道面養(yǎng)護維修只能以事后、被動、粗放的方式開展。因此，機場道面安全檢測亟需更加高效、智能的整體解決方案。
  多家單位聯(lián)合攻關機場道面安全檢測
  目前，國內(nèi)外在機場道面檢測裝備方面的研究與應用較少，但在與之相關的關鍵技術方面有所突破，例如，加拿大Fugro Roadware公司、美國WAYLINK SYSTEMS公司、中公高科、武大卓越等單位曾開發(fā)出多種基于車載式公路的路面狀況檢測系統(tǒng)，主要通過人工駕駛車輛來采集公路表面和周邊設施信息，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)半自動化采集和初步自動處理。然而，機場道面在結(jié)構(gòu)安全的可靠性方面顯著高于公路，且作業(yè)場景和技術要求與公路不同，因而這些技術無法直接應用于機場道面結(jié)構(gòu)安全檢測。
  通常時間和空間兩個維度檢測數(shù)據(jù)的高精度對齊配準，是動態(tài)分析道面情況的基礎與前提。之前的道面檢測以人工徒步調(diào)查為主，雖然借助巡檢車輛可較大程度提高效率，但仍舊無法提供實時精準定位，多源數(shù)據(jù)難以融合。因此，使用機器人成了未來機場道面檢測系統(tǒng)的必然選擇。但單一機器人平臺很難同時滿足不同環(huán)境下的檢測作業(yè)要求。根據(jù)現(xiàn)行的機場安全運行管理規(guī)定，全道面范圍內(nèi)如果出現(xiàn)一處突發(fā)性的碎裂（尺寸大于 12 cm），必須關閉跑道；跑道全道面范圍內(nèi)的巡檢要求在3至5分鐘內(nèi)完成，時間窗口極短。這不僅對運行速度和檢測效率有要求，還意味著平臺在滑行道、停機坪區(qū)域需具備靈活的定位導航能力。因此，由單一機器人系統(tǒng)躍進為多機器人協(xié)同作業(yè)又成了機場道面檢測的另一發(fā)展趨勢。
  2020年，由南開大學人工智能學院劉景泰教授作為項目負責人，成都圭目機器人有限公司牽頭承擔的國家重點研發(fā)計劃“智能機器人”重點專項“機場跑道道面安全檢測機器人”項目啟動。該項目下設5項子課題，課題參與單位包括南開大學、同濟大學、中國民航大學、民航二所、中科院自動化研究所、中科院沈陽自動化研究所、北京首都機場、上海同科交通科技有限公司等。作為“產(chǎn)學研用”一體化聯(lián)合攻關的示范工程，項目圍繞機場跑道運行安全檢測、適航能力評估與道面全生命演變規(guī)律揭示的重大需求，旨在研制具備地空一體、模塊切換、云端智慧功能，適用于機場全道面（跑道、滑行道、停機坪）的多模式機器人智能檢測解決方案。
  在國家科技部與民航局的支持下，研究團隊結(jié)合機場道面安全檢測需求和技術發(fā)展趨勢，已研制出第一代道面健康機器人自動檢測系統(tǒng)，初步提出了一個自動化、智能化的機場道面安全檢測解決方案，并在西藏拉薩貢嘎機場、三亞鳳凰國際機場、杭州蕭山國際機場等60余座機場投入應用。該解決方案包括機場道面復雜背景下小樣本細小目標結(jié)構(gòu)病害智能檢測技術、道面異物和污染物探測體制及檢測識別關鍵技術、道面適航狀態(tài)評估與預警方法、面向復雜多約束任務的多模式機器人分層規(guī)劃方法等系列關鍵技術。系統(tǒng)可對機場道面進行周期性的全覆蓋普檢或重點部位專項檢查，平均每小時能完成15000平方米掃描檢測，提供厘米級病害位置信息，建立毫米級分辨率道面實景模型，成本低且探測能力優(yōu)。
  基于“云-邊-端”架構(gòu)的機場道面安全檢測機器人系統(tǒng)
  在實際應用過程中，研究團隊認為，現(xiàn)有系統(tǒng)仍需要豐富系統(tǒng)檢測內(nèi)容、持續(xù)提升檢測數(shù)據(jù)處理的智能化水平。為此，研究團隊又提出了基于“云-邊-端”架構(gòu)的機場道面安全檢測機器人系統(tǒng)。
  “端”由多模式機場道面安全檢測機器人系統(tǒng)組成，部署在機場本地。作為機場道面安全檢測作業(yè)的感知執(zhí)行端，其代替了原先目視巡查的人工駕駛車輛，主要負責機場道面健康數(shù)據(jù)的自動采集工作。這些多模式檢測機器人主要包括高精度定檢機器人、高速巡檢機器人、以及輔助巡查無人機。機器人系統(tǒng)可被劃分為多模式移動平臺模塊、系列結(jié)構(gòu)安全檢測模塊、運行安全檢測模塊、感知定位模塊以及人機交互模塊等，不同模塊間可快速靈活地切換與拓展。
  “邊”為多機器人遠程監(jiān)控和數(shù)據(jù)智能分析平臺，主要負責檢測機器人的實時作業(yè)狀態(tài)。“邊”端平臺包括機場道面安全檢測機器人遠程監(jiān)控與故障處置平臺、基于GIS的機場道面安全數(shù)據(jù)智能分析和管理服務平臺等，多平臺聯(lián)動，可構(gòu)建具備終端控制協(xié)調(diào)能力的“邊”緣監(jiān)控中心和具備多模態(tài)數(shù)據(jù)實時處理能力的“邊”緣計算中心，以支撐機場機器人作業(yè)智能化和數(shù)據(jù)分析智能化。每當機場檢測作業(yè)區(qū)域確定后，“邊”端監(jiān)控平臺會將檢測任務下發(fā)給機器人，機器人通過運行軌跡在檢測區(qū)域內(nèi)自主作業(yè)、采集檢測數(shù)據(jù)。在作業(yè)過程中，機器人當前位置、運動狀態(tài)、傳感器狀態(tài)、任務完成度等信息會實時反饋至監(jiān)控平臺，方便工作人員及時查看和評估調(diào)整。“端”與“邊”均采用5G通信技術，數(shù)據(jù)傳輸速率和質(zhì)量有所保證。
  “云”為道面健康數(shù)據(jù)云端共享中心，可部署在民航監(jiān)管單位或機場本地。作為“云-邊-端”架構(gòu)下最頂層的業(yè)務，云端共享中心負責機場道面健康數(shù)據(jù)的知識共享和遷移發(fā)布。其會收集來自于不同機場的道面檢測脫敏數(shù)據(jù)，在云端進行模型訓練迭代、自主更新學習、歷史數(shù)據(jù)存儲等，并將更新后的道面表觀病害、結(jié)構(gòu)病害、FOD(外來異物)的智能識別模型，以及機場道面適航狀態(tài)安全評估和預測模型向部署在各個機場的“邊”端進行發(fā)布，使機場道面運維更加有據(jù)可循、有據(jù)可依。
  道面安全檢測機器人在智慧機場中的應用