軌道は鉄道、地下鉄などの交通システムのものである“生命線”、その安全状態は走行安全と運営効率に直結する。軌道伝統巡検は主に人工的に行われ、巡検者は軌道に沿って歩いたり、巡検車に乗ったりして、目視、ノック、測定などの方法で軌道状態を判断しなければならない。この方式は効率が低く、カバー面が限られているだけでなく、天気、光線、人員経験などの要素の影響を受けて、全天候、高精度の検査を実現することが困難である。軌道交通の運営に伴うの持続的な発展伝統的な巡検モデルは、現代鉄道システムの安全、効率、経済性に対する要求を満たすことが困難になっている。そのため、自動化、インテリジェント化された軌道巡検技術が生まれている。

一、軌道巡検の主な内容

軌道巡検は単一の任務ではなく、複数の次元の検査内容に関連する体系的な工事である：

レール構造検査：レールの摩耗、ひび割れ、破断、まくらの破損、変位、ファスナーの緩みまたは欠損などを含む。

軌道幾何寸法検査：軌間、水平、高低、方向などのパラメータをカバーし、以列車の円滑な運行を確保する。

沿線施設と環境検査：接触網、信号設備、トンネルライニング、排水システム、パイプライン状態などを含む。例えば、トンネル内の漏れ水、パイプラインの漏れなどの隠れた危険性は、早めに処理しないと、設備の故障や構造安全の隠れた危険を引き起こす可能性がある。

二、知能軌道巡検ロボットの技術突破

近年、マルチセンサー融合、人工知能識別、自律航法などの技術を搭載した軌道巡検ロボットが徐々に使用され始め、軌道巡検のスマート化、無人化への発展を推進している。このようなロボットは通常、次のような技術的特徴を備えています。

マルチセンサー集積：高精細カメラ、赤外線サーモグラフィ、レーザー距離測定器、超音波プローブなどを統合し、軌道見掛けと内部欠陥、温度異常、幾何寸法などの多次元データの同期収集を実現する。

自律的なナビゲーションと位置付け：依存SLAM技術、軌道識別アルゴリズムと正確な測位システムは、複雑な線路上の安定した走行とデータ関連の測位を実現する。

AI画像認識とデータ分析：深さ学習アルゴリズムを通じて、レール亀裂、ファスナー欠損、水たまり漏れなどの欠陥を自動的に識別し、分類と分類を行い、識別の正確性と効率を大幅に向上させる。

リアルタイム通信とアラート：5Gあるいは無線LANは検査データをリアルタイムで監視センターに転送し、巡回検査報告と早期警報情報の自動生成をサポートし、閉ループ管理を実現する。

三、智易時代軌道巡検ロボット

智易時代軌道巡検ロボットは、地下鉄、鉄道などの軌道交通シーンの日常巡検のために設計された、多種のセンサーを搭載したインテリジェント自動化検査設備である。モバイルプラットフォーム、視覚認識とデータ分析システムを統合することにより、この設備は軌道構造、ファスナー状態、接触網及び周辺環境の自動検出を実現でき、運行メンテナンス部門のインテリジェント化、無人化巡回検査管理を実現するのに役立つ。都市地下鉄、ライトレールトンネル、高速鉄道及び鉄道線路の巡検などのシーンに適用する。