地震是破坏力最强、伤亡最严重的自然灾害之一，地震应急救援力量的建设至关重要。在2023“机器人+”大会上，中国科学院自动化研究所研究员王硕聚焦地震救援工作，提出了当前地震救援装备的三大需求，介绍了两款地震救援机器人的研究背景及其智能控制方法。
2008年，四川汶川地震极大地增强了国家应急救援意识，许多地震应急救援队伍也因此建立起来，每年“5·12”都会开展模拟演练。遭受地震灾害的市区环境复杂，现有的工程装备不能很好地应用，且功能单一。例如，挖掘机只能开展挖掘作业，不具备破拆功能。此外，目前工程装备具有控制困难、作业精度不高、作业柔性不足等弊端，也无法充分响应现场救援需求。
▲中国科学院自动化研究所研究员 王硕
地震救援装备的三大需求
现场救援需要多功能设备，打通救援通道。前期救援装备注重灵活性，轻巧的设备可以带到废墟现场开展作业和救援任务，中后期注重装备的重载荷特性，以完成大量的搬运。在救援空间狭小的情况下，如果使用多台设备完成救援全流程，大量、多类型的救援设备集中在不稳定的废墟上，可能会造成坍塌和二次伤害。因此，需要将一台传统的挖机或其他设备改造成多功能救援机器人。此外，很多环境下需要遥操作来完成，遥操作的精准度是保证救援人员安全的重要条件。
扩展传统设备装配专业属具的接口，可以扩大地震救援设备的部署范围，提升调度能力。在救援现场，一些传统设备对于道路清障有很大帮助，但应对地震救援的针对性功能比较少。因此，要提升普通设备与应急相结合的能力，在具体应用时，结合现场的专业作业属具，就可以实现快速换装，开展救援工作。
当前，迫切需要研制新一代救援装备控制系统，解决感知能力低、安全性差、作业效率低、智能化程度低等问题。目前，救援工作多以人工判断为主要依据，设备环境感知能力低；大多数救援设备依赖单液压缸远程控制，安全性较差；定位导航与行走能力差，作业效率低；各液压缸单独动作，智能化程度较低。因此，亟需提高灾害场景下液压救援装备的智能化程度，除解决以上弊端外，新一代救援设备还需要有任务规划的能力，能针对救援作业任务做出最合适的解决方案。
基于我国重大自然灾害监测预警与防范的国家重大战略需求，在国家支撑计划支持下，中联重科牵头开展了大型多功能破拆救援一体化装备研制。根据应用场景的不同，中国科学院自动化研究所研制出分别针对多功能破拆救援机器人和高机动多功能模块化救援机器人的两种装备控制系统，以提升地震应急救援装备的智能化水平。
多功能破拆救援机器人
多功能破拆救援机器人可以满足大型建筑物坍塌灾害现场救灾需求，具备作业半径大、作业高度高、载荷大等特点，能实现破拆、挖掘、搬运、起重、救援等多种功能。该机器人整机重量范围是25～30千克，作业高度16～18米，最大作业半径达12米，并提供外接液压的动力源和直流电源，可以应对较高的废墟，不需要救援人员将救援装备人工扛到高处后再开展救援工作。
多功能破拆救援机器人可以针对大型的水泥板和构筑物开展起重作业，且可载人。装备控制系统包括液压、抓斗、破碎、起重、高空等5种作业模式，搭载角度传感器、底盘方位传感器、IMU、液压泵压力传感器、油缸大腔压力传感器、相机、GPS等。此外，多功能破拆救援机器人应用了基于多目标演化算法的总体布局优化方法，以及多泵组合实时电液流量控制方法来解决即停和调位，应用智能控制器集成设计和柔顺控制方法，使属具协调开展精细作业。
此外，多功能破拆救援机器人有全方位的安全保护系统设计。考虑救援现场气体环境复杂，有甲烷或其他有毒有害气体，因此由机器人做气体检测来评估环境，完成灾害现场特征分析。机器人实时计算运动过程中的倾翻力矩，根据不同模式下设定的不同安全系数，实时计算幅度报警值和限幅值，进行报警和动作限制，必要时可以使整车处于输出锁定动作状态。
高机动多功能模块化救援机器人
高机动多功能模块化救援机器人依靠复杂地形下定位导航与行走越障方法、远程指令的智能解析与作业任务的自主规划方法，突破行走控制、定位导航和液压臂控制等关键技术，具有可靠的智能救援装备控制系统，能满足复杂地形环境下灾害现场复合救灾作业需求。相较于传统的履带式设备，它依靠动臂和腿的协调运动，适应不同地形，具有更优秀的行走和爬坡能力，可适应45°陡坡，3m宽壕沟，以及2m高台阶。在野外，这种行走方式可以帮助机器人快速跨障，在最短时间内到达施工和救援现场。
机器人可拆分为多个小模块，每个模块不超过500kg，便于直升机吊装，并可以在短时间内组装成具有多功能作业能力的机器人系统。在切换作业模式的过程中，机器人可以基于视觉自主切换属具，免去人工操作。
要针对不同的作业场景，开发不同的作业机器人，通过提升整机智能化水平，能满足多种复杂场景下的救援需求。我们相信，随着救援机器人多功能、高机动、模块化等关键技术的突破，重大安全风险防范和应急处置能力将不断提升，专业应急救援力量体系将日趋完善。
本文根据中国科学院自动化研究所研究员王硕，在2023“机器人+”大会上的演讲整理而成，经编辑。
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