用于下水道检测的机器人技术：从自动化评估到基于可解释人工智能的解决方案

《Advanced Engineering Informatics》：Robotic technologies for sewer inspection: From automated assessment to explainable AI-enabled solutions

智能机器人技术在城市排水系统检测中的应用研究系统梳理了2011-2025年间183篇关键文献，揭示了多传感器融合提升检测精度的技术瓶颈、混合定位解决信号缺失的同步难题、智能控制架构依赖高质数据和计算资源、数字孪生受限于数据互通等四方面趋势，提出整合可解释AI以增强解决方案鲁棒性的发展方向。

　　

陈莉|陈永红|陈科

中国昆明理工大学土木工程与力学学院，昆明

摘要

由于快速城市化、管道老化和气候变化，污水基础设施面临着日益严重的腐蚀、断裂和堵塞威胁。这些故障对公共健康和环境构成严重风险，因此迫切需要先进的检测技术。本研究对2011年至2025年间的183篇关键文献进行了系统回顾，总结了机器人技术在污水检测领域的应用进展。分析指出四个主要趋势及其相关瓶颈：（1）多传感器融合已成为提高检测精度的关键，但实时数据处理仍是一个挑战；（2）混合定位技术可在信号缺失的环境中减少累积偏差，但需要严格的时空同步；（3）智能控制架构在非线性管道动态下提高了系统稳定性，但其效果依赖于高质量训练数据和计算资源；（4）数据驱动的数字孪生技术可实现预测性维护，但受数据互操作性和通信可靠性的限制。为推动该领域的发展，我们提出了研究方向，并建议整合可解释人工智能（XAI）以提高机器人污水检测系统的鲁棒性。

引言

城市污水管网是现代市政基础设施的重要组成部分[1]、[2]、[3]。然而，快速城市化、管道老化和气候变化的叠加效应导致了网络完整性的下降，进而引发广泛的腐蚀、结构退化和长期堵塞[4]、[5]。这些故障不仅带来即时的公共卫生风险和环境污染，还造成长期的经济负担和灾难性事件[6]。因此，污水检测对城市韧性和可持续发展至关重要[7]。

数十年来，污水检测主要依赖人工方式进行。这种做法使工人暴露在危险环境中，引发重大的职业健康和安全问题[8]、[9]。此外，人工检测具有主观性，难以应用于庞大的城市管网。诊断结果往往依赖于个人经验，导致评估不一致，不利于定量优先级排序和预测性维护规划[10]。这些局限性推动了向更智能的污水检测解决方案的转型[11]。

机器人技术的最新进展使得基于机器人的污水检测成为可行的替代方案[12]、[13]。与人工检测相比，机器人系统能够实现一致、可扩展且信息丰富的检测。从简单的远程操控爬行器发展到自主系统，这些机器人配备了多种传感器，能够采集高分辨率的多模态数据[14]、[15]。平台耐用性和机载计算能力的提升进一步支持了这一转变[16]。同时，由于污水资产管理不仅需要准确的缺陷检测，还需要透明的决策依据，因此应采用可解释人工智能（XAI）来提供可解释的解释，将算法推断与可操作的工程洞察联系起来。

多项研究从自主导航、缺陷检测与分类以及管理策略等多个角度探讨了基于机器人的污水检测[17]、[18]。尽管已有大量研究成果，但现有综述往往仅关注运动机制、传感方式或检测算法等孤立方面[6]。此外，现有综合研究尚未充分整合新兴智能技术的整体影响[19]。

本文对机器人污水检测技术进行了前瞻性回顾，梳理了从早期机器人平台到智能系统的研究进展。具体而言，回顾探讨了两个核心问题：（1）基于机器人的污水检测研究的现状和总体趋势是什么？（2）XAI在该领域有哪些有前景的应用方向？通过回答这些问题，本文为未来的创新指明了方向，并促进了关键市政基础设施领域智能机器人系统的快速发展。

研究概述与文献计量分析

本综述遵循PRISMA（系统评价和元分析的优先报告项目）指南，结合了全面的文献搜索和混合分析方法。如图1所示，相关文献来自Web of Science（WOS）、Scopus和IEEE Xplore。去除重复和无关文献后，通过文献计量分析确定了研究热点。

用于污水检测的机器人技术

图5将污水检测机器人技术分为五个核心模块。机器人平台（第3.1节）决定了运动能力和物理限制，进而影响传感器选择、安装配置及可行的检测操作范围。在此基础上，检测模块（第3.2节）涵盖了基于视觉、声学、LiDAR和多传感器融合的方法，用于获取管道几何形状的原始数据

研究局限性与未来方向

尽管取得了显著进展，但污水检测机器人的实际应用仍受到检测、定位、控制和管理技术多个方面的限制。

结论

本文全面回顾了2011年至2025年间发表的183篇关于污水检测机器人技术的文献，分析了该领域的技术演变。通过结合文献计量分析和主题综合，研究表明：检测技术正从远程操控平台向自主系统转变；最新方法更频繁地融合多种传感方式，利用人工智能进行感知和决策，并实现了更高效的检测。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：U21A20151、72461017）的支持。