我國每天有1400多列動車組奔馳在25條高速線路上，動車組結構精密、零件多，在高速鐵路“零誤差、零缺陷、零故障”的理念下，風馳電掣般的運行速度背后，有著無數的運營檢修人員為乘客保駕護航。
據了解，動車組每跑完7200公里或者運營48小時，都要來到動車運用所進行一次檢修，因此動車運用所也被稱為動車“4S店”。
在原先，檢測一般需要2名一級作業人員下到地溝，用眼睛看、用手摸，手電筒照、用尺子量，重點對走行部、制動系統進行檢查、修理或更換。
一列標準8編組動車，長208米，檢修往往需要4個人鉆到昏暗的地溝里，花150分鐘才能完成檢修。規模較大的動車所，每日需檢修數量達到60列。
因為日常檢修作業時僅一節車廂的車底就有3000多顆螺栓要檢查，而一列標準8編組的動車檢修，零部件超過1萬個，一次一級檢修需要工作人員彎腰300多次，敲擊5000多次。
如今，該類動車組檢修作業已經逐步由“人檢”向“機檢”轉變，在上海動車段上海虹橋動車運用所、京張高鐵動車組、廣州動車段三亞動車運用所等場景，動車智能檢測機器人已經得到應用，動車組車底檢測可以初步實現少人化。
動車底的機器人如何檢修？
一般而言，動車智能檢測機器人由車底機器人、360度綜合檢測系統、控制單元、多視覺圖像采集單元、數據處理中心等部分系統組成，主要用于對動車車底及關鍵部件進行全方位檢查、信息采集和數據分析，以保證動車行駛安全。
對開發商而言，用機器人進行動車智能檢測并沒有想象中那么簡單，首先在車型上，需要能匹配包括復興號在內的多種型號動車組，并實現對動車組的自動掃描、檢測和數據分析。其次，智能檢測機器人需要能匹配并能夠檢查、判斷動車組車底走行部位的設備和配件情況，最后是機器人需要能在動車所檢修庫的股道里進行移動作業，需要能夠長距離的直線運動加上高精確度作業。
在原先，車底有些部位的高度距離地面約1.85米，動車組車底空間狹小，對于齒輪箱、牽引電機、車軸、制動盤、空氣彈簧等關鍵部件，肉眼難以全角度檢查，再考慮到人的身高，動車組機械師們只能通過登高、半蹲等姿勢盡力探查，許多部位更是只能趴伏仰視檢查，導致許多死角看不到，工作難度較大且容易漏檢而造成安全隱患。
在工作中，動車智能檢測機器人首先要駛入動車運用所相關股道，等待工作人員確認好作業軌道環境和機器人狀態，智能檢測機器人進入自檢模式。之后，智能檢測機器人向著動車組緩慢前進，對動車組進行全自動掃描與定位，隨后運用激光雷達導航及定位技術，機械臂從股道重聯端向動車列位行駛。
機器人準確運行至轉向架下方后，開始對車底關鍵部件進行檢查。一般而言，從動車組的車頭到車尾，檢測小車一來一回檢測完成，車底的行走距離約850米，要求每次停下檢測的位置誤差不能超過1毫米。
進入具體檢測環節，智能檢測機器人需要全自動地對動車組車底及關鍵部件進行快速掃描、識別定位，設備采用激光雷達（LiDAR）導航及定位技術，全自動對動車組車底及關鍵部件進行全景快速掃描、精掃檢測、遠程數據分析和3D圖像處理，最終實現例如動車組外觀可視部件的松脫、斷、滲油以及磨耗件到限檢測。
由于需要具備復雜空間作業能力，一般而言，動車智能檢測機器人系統還配有六軸工業機器人和機器人升降裝置，從而可以伸入人手臂無法到達的地方，實現多角度20厘米的近距離觀察檢修。不斷揮舞的動車組智能檢測機械臂可以360度旋轉，輕松以任意姿態實現對車底關鍵部件的多角度拍攝檢測和無死角檢查。
據了解，動車組檢修所對智能檢測機器人的應用不是一蹴而就，而是從一開始承擔車底溫度傳感器、制動盤等重點部位進行照片拍攝任務，后續進行了三四千次的重復試驗，一次次減少誤差提高精度，才又擴大到動車組排障器、掃石器、撒砂管高度，閘片厚度等方面。
目前已經最終把AGV小車（雙腳）、機器人（手臂）、機器視覺（眼睛）、圖像識別和數據傳輸（大腦）等不同硬件系統融合、貫通，得到一個完善的整體解決方案。智能檢測機器人可對動車組車底及轉向架區域42處關鍵可視部件進行精準故障識別，但對車底傳感器、輪對等十余處可視部件還存在誤報情況，這些問題工程師仍在繼續跟蹤調試完善。
智能檢測機器人優勢顯著
但綜合而言，機器人巡檢無疑具備靈活性高、效率高、準確率高等優勢。
據了解，得益于高精度的視覺系統，智能檢測機器人可以模擬人工作業，達到人眼分辨率，檢測一組8節車廂的智能復興號動車組，機器人大概需要采集920張高清圖片，采集高清圖片后，檢測出的數據將通過無線傳輸技術實時傳輸至圖像識別服務器，由圖像識別服務器進行分析、診斷。為了保證低延時，機器人和主機之間的數據聯通也逐步提升到千兆網絡傳輸，目前對一節車廂的數據進行分析后，僅需2分鐘即可回傳，較之前的速度快了一倍。
同時，機器人會利用深度學習和特征識別相融合的圖像算法，與數據庫內的圖片進行比對，快速識別設備異常情況，智能檢測機器人也會將檢測出的問題時推送給作業人員，由作業人員進行現場核實。同時，機器人可以將自身狀態以及識別的設備異常信息，實時發送到手持終端，為機械師的復檢提供數據支持。
在這個過程中，每一次體檢行為每一幀畫面都會被服務器保存下來，猶如飛機“黑匣子”可追溯。在每一次檢修時，服務器就會自動調取前一次的“體檢畫面”，對于風險點重點檢查。
智能檢測機器人投入使用后，只需要一人手持平板跟隨‘機器人’進行看車作業，智能檢測機器人檢測的效率是人工檢測效率的三倍左右，能夠更高效地完成檢測任務，檢修效率高，節省時間和人力物力成本。除了精準完成檢測任務，智能檢測機器人還能夠時刻保證最好狀態，精準識別故障，降低人工檢查的失誤率和誤報率。
除此之外，也有集成商企業正在嘗試建立信息化平臺，打通并實現數據共享。例如檢修數據能夠與既有的動車組輪對踏面檢測系統和受電弓車頂狀態動態檢測系統平臺互聯互通，進行數據匯總、分析、管理，實現任意平臺都能查看所有異常數據。
保證機器人工作安全、流暢是機器人巡檢工作的重要一環，為了提高效率，有企業采取了電驅動的協作機器人作為機械臂，同時配備多形式供電系統和最新的安全防撞排障系統。而在一些動車組的嘗試中，也為機器人加入了深度學習算法和最新視覺技術，實現了從扁平化圖像分析到多維圖像分析的改變。在檢修作業人員的幫助下，通過深度學習算法，機器人會變得越來越聰明，故障分析正確率能不斷提高。
相比于傳統的人工檢測，智能檢測機器人的作業效率為人檢作業效率的近3倍，目前裝備了最新的高速高分辨率圖像處理系統和深度學習算法的動車組智能檢測機器人作業時，無論是效率還是精確度都比人工檢測要高。
它能夠實現對車底部件全景快速掃描和智能分析，一列8節車廂的動車組總體檢修時間可從2.5小時縮短至45分鐘，極大地提高檢修效率。例如庫線檢修能力可以達到現有模式的1.5倍，有效提升了動車組一級檢修的作業效率和作業質量，降低了動車運用所的檢修成本。
國內已知進行了智能檢測機器人系統開發的企業有幾家，包括松興電氣股份有限公司、蘇州華興致遠電子科技有限公司、成都鐵安科技有限公司等。
據了解，圍繞軌道交通智能化安全檢測及信息化大數據領域，華興致遠已獲得一百多項專利，相關報道顯示，華興致遠1臺機器人設備相當于增加6股道12列位的檢查線，車底機器人組均發現故障0.84件，較常規檢修作業提高63%；關鍵項點故障識別率達100%，一個標準組識別檢測點達16000多個，且多款產品入選中國鐵路總公司重點研發項目，并完成現場試用，進入正式運用和推廣階段。
結語與未來
從智能動車組列車到智能檢修機器人，從智慧檢修平臺到智能鋼軌減磨裝置……如今，依托于大數據、人工智能等新技術，智能化設備設施和平臺系統已經越來越多的運用在鐵路系統的運營、管理、維修、服務的各個環節。但也要看到的是，目前，智能檢測機器人還在初級階段，未來還有非常多的提升空間。
檢修自動化智能化進程是鐵路整體化提升的一個縮影，傳統鐵路已經開始朝著智慧鐵路進化。
高鐵本身匯集了當今各種先進技術與設備設施，行駛在其上的智能動車組列車采用北斗導航系統，不僅集車站自動發車、列車在區間內自動運行、列車到站自動停車等技術功能于一身，還通過加入PHM系統（動車組預測與健康管理系統），能實現對動車組關鍵指標實時監控、預警、報警，并以精準預防修為目標，拓展視情維修功能。
目前我國高鐵還已經能夠實現自動駕駛，部分列車自身攜帶了2500余個傳感器，可對車體振動、聲光環境等變化進行實時監測，實現故障預測，智能運維，保障列車的運行安全，調度智能排程系統，更是能夠實現動車組檢修運用計劃編排人機互控，優化車組上線計劃安排，自動預警關鍵因素。
“機器人智慧檢修”只是科技創新的重要一環。與機器人相對應的無線藍牙游標卡尺、電子標簽等智能檢修工具的使用，也大大提升了檢修工作的效率和準確率，在節約了人力和生產成本的同時，也提高了工作質量。
在未來整體的“智慧檢修”中，通過大數據中心等動車車輛信息化建設，能對包括對生產過程、物資成本、典型故障等數據進行整合、分析，生成統計報表、分析結論，為各部門各層級管理人員決策提供有效的數據支撐。
當前，智能檢測機器人在動車檢測領域內雖未完全普及，但是它高效率、高精準度以及高質量的優勢已經幫助其在動車檢測工作中贏得一席之地，未來，隨著越來越多省份嘗試在檢修的設備上嘗試應用“機器人與人工智能”技術，必然將進一步提升“智慧檢修”的水平，智能檢測機器人會為更多的動車組保駕護航，為人們的出行打下更可靠的安全基礎，也將帶來更多智能化升級的可能性。
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