盾构隧道衬砌段智能组装：一种基于视觉引导的集成方法

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：Intelligent assembly of shield tunnel lining segments: A vision-guided integrated approach

盾构隧道段环自动化装配研究提出视觉引导整合方案，包含运动学建模、视觉定位和装配规划控制三模块，通过32分钟全环自动装配验证了±0.1°转角精度和±1.0mm液压控制精度，满足国家标准。

　　

朱业婷|陈凯宇|朱彦飞|吴文飞|陈佩欣|方伟莉

上海隧道工程有限公司，中国上海200232

摘要

我们的研究旨在解决以下问题：如何在盾构隧道施工中实现衬砌段的可靠和完全自动化组装？为此，我们提出了一种基于视觉的集成方法，用于盾构段在隧道施工中的自动化组装。我们提出的方法包括：（1）运动学建模；（2）基于视觉的段位估计；（3）组装规划与控制。为了评估我们提出方法的可行性和有效性，我们开发了一个全尺寸的测试平台来进行自动化段组装实验。实验结果表明：（1）组装机器人在抓取段时的执行精度为回转角度±0.1°，液压缸行程±1.0毫米，验证了液压控制系统闭环性能的可靠性；（2）测量得到的质量指标——具体来说，相邻段之间的最大位移、完成环之间的最大位移以及完成环的椭圆度分别为2.34毫米、5.76毫米和2.97‰，符合相关国家标准的要求；（3）组装一个完整的段环所需的总时间约为32分钟，表明通过优化机器人的离线轨迹规划和运动控制有显著的效率提升潜力。我们认为，我们的研究不仅为实际工程中的自动化段组装提供了宝贵的见解，而且提供了一种比传统盾构段组装方法更安全、更高效、劳动强度更低的替代方案。

引言

由于盾构隧道施工具有高机械化程度、快速挖掘、对环境干扰小以及适应复杂地质条件的能力，它已被确定为一种主要的地下施工技术[[1], [2], [3], [4]]。在实际操作中，前端切割头进行挖掘，同时在盾构尾部组装预制的完整环以形成永久性衬砌[[5], [6], [7], [8]]。传统方法主要依赖于人工引导的技术人员来操纵段位、调整姿态，并通过远程操作器进行连接固定，这些操作器的传感和反馈能力有限，因此组装质量受工人技能水平的影响，导致组装质量不稳定[[9], [10], [11]]。此外，恶劣的隧道环境对工人健康构成重大风险，而且每个环的顶部段安装过程中还存在额外的安全隐患。

随着人工智能（AI）的发展，已经开展了许多研究来开发自动化段组装系统[[12], [13], [14]]。这些研究包括段位估计[[15], [16], [17]]、轨迹优化[18]和运动学建模[[19], [20]]。例如，张和何（2025年）利用现有的视觉识别算法和深度学习方法从多视图图像数据中获取盾构段的三维空间信息，从而在组装过程中实现实时定位和误差校正[21]。吴等人（2011年）设计了一种三自由度球形并联操作器，用于盾构隧道机械中的段组装机器人的定向微调[22]。尽管取得了这些进展，但现有的自动化尝试（如使用可编程逻辑控制器（PLC）控制或激光定位）主要集中在改进个别步骤上，而没有消除对人工操作的总体依赖。

为此，我们的研究旨在解决以下问题：如何在盾构隧道施工中实现段环的可靠和完全自动化组装？为了解决这个问题，我们提出了一种基于视觉的自动化组装方法，包括（1）机器人运动学建模；（2）基于视觉的相对姿态估计；（3）组装规划与控制。为了评估我们提出方法的有效性和可行性，我们开发并使用了一个包含钟形段和插头段的全尺寸测试平台。需要注意的是，钟形段和插头段的自动化组装更具挑战性，因为它同时要求（1）定位精度小于±1毫米；（2）径向和周向的6自由度对齐；（3）组装机的二次逆运动学解决方案的规划与控制。这些要求对涉及视觉、运动学和控制的集成系统提出了重大挑战。在这里，我们承认我们研究的重点不是关节本身的优势，而是缺乏一种可靠的自动化组装方法。我们研究的贡献有两个方面：（1）一个端到端的、基于视觉的自动化框架，整合了运动学建模、相对姿态估计以及组装机的二次逆运动学解决方案的规划与控制，以满足钟形段和插头段的公差和6自由度对齐要求；（2）实验验证表明，该框架能够实现可靠的端到端操作，其精度和循环时间指标符合部署要求。

本文的结构如下。首先，我们回顾了当前盾构段组装实践的局限性。接下来，在第3节中详细描述了我们提出的方法。第4节介绍了实验设置和结果。在小节中讨论了我们的贡献、局限性以及结论。

当前盾构段组装实践的局限性

尽管现代段组装系统采用了PLC控制和激光定位，但操作仍然主要是人工完成的。在实际操作中，技术人员通过视觉检查和基本测量来引导段到位，然后调整姿态并固定连接螺栓。这种工作流程存在三个持续存在的问题：（1）由于精度依赖于操作人员的技能，因此难以保证质量稳定性；（2）恶劣的地下环境导致劳动强度高

提出的方法

我们提出了一种基于视觉的集成方法，用于盾构隧道施工中的盾构段自动化组装。我们提出的方法包括三个关键模块：（1）运动学建模和校准；（2）基于视觉的段位估计；（3）组装规划与控制。图1展示了我们提出方法的工作流程。

接下来，我们将介绍所提出方法每个组成部分的详细信息。

实验设置和数据收集

为了评估我们提出方法的有效性和可行性，我们建立了一个全尺寸的测试平台，如图12所示。该平台设计用于容纳直径为6米的段，由六个主要组件组成：（1）钢制外框架；（2）加载系统；（3）盾构机；（4）滑动支撑；（5）钢制段，包括钟形段和插头段类型；（6）段送料装置。

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钢制外框架：框架长度为13米，宽度为8米

讨论

本研究开发了一个基于视觉的集成框架，结合了运动学建模、姿态估计以及组装机二次逆运动学解决方案的规划与控制。我们提出的方法通过主动补偿横向液压缸，即使在重载条件下也能将末端执行器的定位精度控制在毫米级别。而传统的组装质量（即段错位和接头宽度）在很大程度上依赖于

结论

我们提出了一种基于视觉的集成方法，用于盾构隧道施工中的盾构段自动化组装。该方法整合了关键组件，包括组装机器人的运动学建模和校准、基于视觉的段位估计以及组装规划与控制。为了评估这种方法的可行性和有效性，我们使用钟形段和插头段构建了一个全尺寸的实验平台。实验结果提供了

CRediT作者贡献声明

朱业婷：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，概念化。陈凯宇：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，方法论，概念化。朱彦飞：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，资金获取，概念化。吴文飞：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，概念化。陈佩欣：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，概念化。方伟莉：撰写——审稿

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划（编号：2024YFC3809400）的支持。