天然气，作为典型清洁能源代表，在减缓环境污染和应对气候变暖中扮演着关键角色。在众多国家，它已跻身主要能源行列，在工业生产、供暖、电力生成等领埴发挥着核心作用。

天然气管道作为关键的能源传输纽带，为全球数以亿计的家庭及商业用户提供天然气，其稳健运营直连国家的能源稳定和经济成长，管道泄漏或损坏不只意味着资源浪费，还可能带来环境灾难，威胁公众生命与财产安全。

确保天然气管道的安全和运行可靠性，不单是保障能源供应和经济进步的问题，更是守护生态平衡和公众安全的必要举措。

目前，传统的管道维护方式面临诸多挑战，威胁着管道的稳定运作。

管道位置与状况的不明朗是一个突出的问题。许多陈旧的管道缺乏精确地图，使得定位和了解其结构变得困难，从而增加了维护的难度。

此外，传统方法往往人力物力成本高昂，不仅加重了企业经济压力，也影响了维护的效率及时效性。

环境风险和人员安全是另一个关键问题。维护人员在地下作业时，可能会面对高温、有毒气体等危险，存在重大安全隐患。同时，老化和泄露的管道对环境造成污染，威胁生态健康和公共安全。

为应对天然气管道维护和修复的挑战，在卡内基梅隆大学机器人研究所，由Howie Choset教授领衔的团队开发了一款先进的爬行机器人。这款机器人具备绘制和修复天然气管道的能力，并计划于今年晚些时候推向市场。让我们紧跟这一创新成果，一探究竟！

▍模块化设计提供灵活性与可定制性

卡内基梅隆大学机器人研究所的Choset团队此前曾凭借在蛇形机器人研究方面的专长，吸引了美国能源部的注意，获得了通过能源高级研究计划局赞助的管道维护项目。

不同于此前研究的蛇形机器人，Choset团队此次在设计爬行机器人时，将模块化作为其核心理念。这种创新的模块化设计使得机器人具有极高的灵活性和可定制性，从而能够适应不同的管道环境和任务需求。

无论是传动系统、车轮、中心组件、树脂还是电源，都可以根据实际需要进行更换和调整，这大大扩展了机器人的适用性和适用范围，为管道维护和修复提供了更多的可能性。

据了解，该机器人底座为一对2英寸的机器人轮子，并在模块顶部装配了第三个轮子，以提供足够的牵引力来拉动高达60磅的有效负载。其工作效率也惊人异常，可以在8小时内检查约9英里的管道，并修复约1.8英里。强大的承载能力加之快速的修复能力使该爬行机器人能在管道中绘制地图并进行修复，有望成为管道维护领域的一项创新技术。

Choset表示：“模块化使我们能够构建定制的解决方案。我们无法确定什么是完美的机器人，但如果我们弄清楚了各个组件，我们就可以重新排列它们，以创造出适合的机器人。”他还强调了模块化的另一个优点：“它可以加快开发速度。因此，我们不必每次都开发一个新系统，而只需开发一个模块。”

Choset还指出，他们正在调整的内容将允许技术人员根据个人喜好进行定制：“我们将与用户和设计师形成闭环，并制定出我认为的最佳解决方案。”

▍先进光感设备实现精确绘制与老化、泄露检测

该机器人搭载了高级光学传感器和视觉系统，使其能够实时捕捉管道内部的图像及数据。

这些设备能在狭窄的管道中运作，生成高清管道地图，精确记录位置、结构与状态，为管道维护提供关键信息。

同时，视觉系统还能识别老化、裂纹或泄漏等问题，并及时发出警报，定位问题所在。

由于传统激光雷达和雷达传感器不适用，Choset团队开发了一种适用于狭窄空间的高分辨率光学传感器，目前正在申请专利。这些传感器不只提升了精度，还帮助团队绘制出包含内部纹理的管道图，超越了基础几何形状。

Choset解释说：“这些传感器基于物理原理设计，但它们不适合在狭窄空间使用。” “我们找到了方法，创造出能够在狭小空间中有效工作的激光雷达和视觉系统，我们构建的传感器最终比预期的要精确得多，测试结果令人鼓舞。”

Choset教授指出，他们的工作不止于创建管道的几何模型，而是展现管道内部的详细纹理，为后续的维护和修复提供了坚实的基础。

▍喷嘴模块解决管道内壁修复问题

该机器人具备先进的修复功能，能够对管道内壁进行维护。它装备了精密的喷嘴模块，实时监测并定位管道损坏或泄漏，通过喷涂树脂涂层实现快速且有效的修复。这种创新方法允许在不干扰管道正常运营的前提下完成维护任务，确保了管道系统的安全和稳定运行。

卡内基梅隆大学的研发团队为机器人设计了一个旋转喷嘴模块，能够将树脂以连续珠状形式涂布，随着机器人的平缓移动，树脂沿管壁螺旋式地展开。Choset指出：“我们的合作伙伴与伊利诺伊大学共同开发了一种树脂型粘性物质，类似凡士林，可以随机器人携带并在管道损坏处部署。”“这种物质硬化后，本质上就相当于在管道内部形成了一根新管。”

尽管该团队在此项目上取得了显著进展，但由于美国能源部停止了对修复项目的资金支持，项目遭遇挫折。Choset表示，能源部项目管理的变化带来了不确定性，尽管如此，这依然是他工作的重要部分。“我正在尽我所能收集剩余资源以继续这个项目，”乔塞特说。“这不是我的白日梦，因为那会很有趣，但这个问题非常重要。现实是，50年后我们可能不再有管道可用。”

此外，团队正积极收集数据，计划利用这些数据构建机器学习算法，以便未来能够自动评估管道损害情况。“目前，[机器人]收集视觉数据，需要人工检查。我们希望建立一套系统，通过对已知的损害类型如裂纹和锈蚀进行分类，实现自动化处理，让机器人自行标注问题位置，”Choset解释说。“挑战在于，大多数机器学习算法需要大量数据来训练，而我们缺乏这样的数据集。”

“我们收集的数据将为更高级的人工智能打下基础，”他补充道。“这样，我们不仅拥有一个管网模型，还有一个随时间演变的动态管网。最终，我们将拥有一个能够帮助检测人员在问题初期及时发现问题的人工智能系统。”

据悉，卡内基梅隆大学的研究团队正计划进一步开发多种型号的机器人，并与一家名为JP Robotics的公司合作，计划在当年晚些时候将这一创新技术商业化。Choset教授对于机器人技术的应用前景抱有极大的期望，他评论道：“我对机器人在受限空间中的应用特别感兴趣，包括搜索与救援、医疗、核设施检查，以及现在的管道检测与修复。只要我们能够掌握操纵、感知和预测这些狭窄环境中的情况，我就认为这是一个非常有趣的挑战。