土木工程的"智能巡检时代"或许真的要来了

人形机器人 autonomously inspect buildings!

同济大学最新研究登上 Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering

当人形机器人走进教学楼，自主导航、精准检测裂缝——土木工程的"智能巡检时代"或许真的要来了。

📖 论文速览

论文标题：Toward Next-Generation Autonomous Structural Health Monitoring and Inspection with Humanoid Robots

发表期刊：Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering（2026年，中科院1区TOP期刊）

通讯作者：高玉清教授（同济大学土木工程防灾减灾全国重点实验室）

核心贡献：提出了 RoboInspect——一个端到端的自主巡检框架，让人形机器人能够在室内建筑环境中自主导航并检测结构裂缝，最小可检测裂缝宽度约 0.2mm。

🔍 研究背景：为什么需要人形机器人来做建筑巡检？

传统巡检的困境

你可能不知道，全球超过三分之一的欧洲基础设施已经超过了设计寿命的50%。在中国，大量建筑同样面临老化问题。传统的结构健康监测（SHM）主要依赖人工目视检查，但这种方式存在几个致命缺陷：

效率低下：大型建筑巡检耗时耗力

主观性强：不同检测人员的判断标准不一

覆盖有限：难以到达危险或狭窄区域

成本高昂：需要大量人力投入

现有方案的不足

近年来，无人机（UAV）和轮式机器人被引入建筑巡检领域，但它们各有局限：

人形机器人的独特优势

人形机器人在建筑巡检中具有天然优势：

仿生形态：能像人一样在楼梯、走廊等复杂室内环境中移动

灵巧操作：可以开门、按电梯、操作检测设备

多模态感知：集成激光雷达、摄像头、IMU等多种传感器

持久续航：配备大容量电池，续航可达约2小时，远超无人机

🤖 RoboInspect框架：三大模块协同工作

图1：RoboInspect框架总览——从运动控制训练，建图、导航到损伤识别的完整流程

RoboInspect框架由三个核心模块组成，各司其职又紧密配合：

模块一：基于强化学习的运动控制器（RL-based Locomotion Controller）

图2：RL运动控制器的训练与部署流程——Actor-Critic架构、奖励函数设计与PD控制

核心思路：用强化学习（RL）训练人形机器人学会"走路"。

具体来说，研究团队采用了基于奖励函数的策略学习方法：

训练环境：在Isaac Sim物理仿真平台中训练，引入"域随机化"技术（随机改变摩擦系数、质量、扰动等），确保策略能从仿真迁移到现实

策略架构：采用Actor-Critic架构——Actor网络根据传感器数据输出关节控制指令，Critic网络辅助评估策略优劣

奖励设计：包含五大类奖励项：任务导向奖励、姿态稳定性奖励、足部运动奖励、能量效率奖励、关节保护奖励

实验验证：训练好的策略在两种地面（光滑瓷砖和粗糙混凝土）上均实现了稳定行走，展现了良好的仿真到现实迁移能力。

图3：RL训练学习曲线——总奖励、回合长度、姿态奖励、速度跟踪奖励等指标随训练步数的变化

图4：运动控制策略部署验证——(a)仿真到仿真验证 (b)光滑室内地面 (c)粗糙室外地面的实际行走

模块二：自主导航与路径规划（Navigation & Path Planning）

图5：基于先验地图的自主导航流程——从3D LiDAR感知、重定位到路径规划的完整链路

核心思路：先建图，再导航。

离线建图：机器人通过激光雷达-IMU融合SLAM系统（基于FAST-LIO2），扫描环境构建3D点云地图，再投影为2D占据栅格地图

实时重定位：巡检时，通过ICP点云配准算法将实时激光扫描与离线地图匹配，实现精确定位

路径规划：基于A*算法在2D栅格地图上规划最优路径，结合DWA（动态窗口法）进行局部避障

模块三：基于深度学习的裂缝检测（Crack-YOLO）

图6：Crack-YOLO网络架构——包含Backbone、Neck、Head三个部分，以及CrackBlock和CrackConv模块的详细设计

核心思路：在YOLOv11基础上改进，打造专门针对裂缝检测的轻量级模型。

Crack-YOLO引入了两项关键改进：

双分支特征提取模块：分支一用1×1卷积进行高效通道融合，分支二用RepConv操作捕获多尺度特征

CrackConv裂缝卷积模块：用3×3卷积替代传统1×1卷积，增强空间敏感性，更好地保留细小裂缝的形态特征

性能对比：

Crack-YOLO在精确率、召回率和mAP上均优于所有基线模型，同时保持了约65FPS的实时推理速度。

🏢 实验验证：真实教学楼里的"巡检考试"

研究团队在上海某大学教学楼进行了两组实验验证：

实验一：一楼公共区域

图7：案例研究1——一楼公共区域巡检结果。(a)机器人行走照片 (b)3D点云地图 (c)巡检路线图 (d)11个巡检点的裂缝检测结果 (e)重定位与导航过程

环境特点：包含走廊和相邻教室，有光滑瓷砖墙面和长走廊等挑战

巡检点：11个均匀分布的巡检位置

结果：

导航成功率（NSR）：100% —— 机器人成功到达所有巡检点

裂缝检测率（CDR）：100% —— 准确识别所有巡检点的主要裂缝

可靠检测 ≥ 0.2mm 的裂缝

实验二：楼梯平台及相邻走廊

图8：案例研究2——楼梯平台及相邻走廊巡检结果。(a)机器人行走照片 (b)3D点云地图 (c)巡检路线图 (d)4个巡检点的裂缝检测结果 (e)重定位与导航过程

环境特点：更狭窄的几何空间，对运动控制和路径规划要求更高

巡检点：4个指定位置

结果：

导航成功率（NSR）：100%

裂缝检测率（CDR）：100%

同样可靠检测 ≥ 0.2mm 的裂缝

两组实验均通过人工交叉验证确认了结果的可靠性。

💡 核心亮点与意义

1. 全球首批将人形机器人用于建筑结构巡检的研究之一

目前，人形机器人在结构健康监测领域的应用几乎空白。这项研究为该方向提供了重要的概念验证（Proof of Concept）。

2. 端到端的完整解决方案

RoboInspect不是单一技术的堆砌，而是从"学会走路"到"找到路"再到"发现问题"的全链路自主巡检系统。

3. 仿真到现实的成功迁移

强化学习策略在仿真中训练后，直接部署到真实人形机器人上，在两种不同地面条件下均实现了稳定运动，展现了良好的泛化能力。

4. 实时裂缝检测

Crack-YOLO在保持高精度的同时实现了约65FPS的推理速度，满足实时巡检需求。

🔮 未来展望

研究团队也坦诚指出了当前工作的局限和未来方向：

运动能力提升：目前尚未实现爬楼梯功能，未来将增强对楼梯和废墟覆盖地形的适应性

对比研究：计划与轮式机器人、无人机等其他平台进行对比评估

极端环境测试：将在更复杂、更高要求的灾后巡检场景中进行压力测试

灵巧操作集成：未来可利用人形机器人的手臂进行接触式检测、开关阀门等操作

📝 小结

同济大学这项研究向我们展示了人形机器人在土木工程巡检中的巨大潜力。虽然距离大规模商业化应用还有一段路要走，但RoboInspect框架已经证明：

人形机器人完全可以胜任结构化室内环境中的自主巡检任务。

随着人形机器人硬件成本的持续下降和AI算法的不断进步，也许在不久的将来，我们就能看到"机器人巡检员"成为建筑维护的标配。

论文信息：

标题：Toward Next-Generation Autonomous Structural Health Monitoring and Inspection with Humanoid Robots

期刊：Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 44 (2026) 100007

DOI：10.1016/j.cacaie.2026.100007

作者：Zhen Wang, Yuqing Gao*, Ying Zhou, Jialong He, Jiaxin Peng, Wensheng Lu

单位：同济大学土木工程防灾减灾国家重点实验室

本文基于上述论文整理，仅供学术交流与科普传播。