中文引用格式：余家强.城市供水管网智能检测用爬行机器人设计与实现［J］.集成电路应用，2026，43（8）：32-37.
英文引用格式：Yu Jiaqiang. Design and implementation of a crawling robot for intelligent detection of urban water supply pipe networks［J］.Application of IC，2026，43（8）：32-37.
引言
城市地下供水管网作为城市生命线工程的重要组成部分，其运行状态直接关系到居民饮水安全与社会经济稳定。随着我国城镇化率突破65%，既有供水管网服役年限普遍超过20年，管道老化、腐蚀、破裂等病害问题日益突出，导致管网漏损率居高不下。住建部统计数据显示，我国600余座城市供水管网平均漏损率约15%，年漏损水量超过100亿立方米，经济损失逾200亿元，同时诱发地面沉降、道路塌陷等次生灾害［1］。
现有管道漏点检测技术主要包括人工巡查法、声波听漏仪法、管网压力监测法及管道机器人检测法4类［2-3］。人工巡查依赖经验判断，检测效率低且主观性强；声波听漏仪受环境噪声干扰大，定位误差通常在米级；压力监测法仅能判断区域漏损，无法实现漏点精确定位。近年来，管道爬行机器人因其可深入管道内部开展可视化作业，成为解决上述检测痛点的关键技术方向［4-8］。然而，现有管道机器人在通信方式、定位精度和复杂工况适应性方面仍存在明显不足：传统线缆通信存在供电与数据传输分离、线缆臃肿的问题；单传感器定位方法(如仅依赖编码器或视觉里程计)在打滑、低光照等工况下误差累积严重；多数系统仅适配特定管径范围，缺乏宽口径适配能力［9-10］。
针对上述技术瓶颈，本文提出一种基于光电复合缆传输与多传感器融合定位的管道爬行检修机器人系统，主要创新点包括：①设计光电复合缆一体化传输方案，单缆实现供电与高速数据双向传输，简化系统结构并提升传输可靠性；②提出基于“扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的编码器-姿态传感器-视觉里程计”的多源信息融合定位算法，将漏点定位误差由传统方法的米级降低至±5 cm；③采用自适应悬架轮式驱动结构，具备DN100~800宽口径管道适配与不小于10 cm障碍物翻越能力。
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余家强
(福建水投集团建宁水务有限公司，福建三明354500)
