韩国铁道技术研究院，启动自主轨道巡检机器人核心技术开发
结合数字孪生与物理人工智能，实现预防型维护体系
人工智能（AI）和机器人自主巡检铁路轨道的时代即将开启。通过在虚拟空间中学习铁路设施的自主巡检机器人，发现实际轨道现场风险因素的技术开发将全面展开。
韩国铁道技术研究院22日表示，已启动结合数字孪生与物理人工智能的“面向铁路的机器人轨道巡检核心技术开发”研究。
利用世界基础模型（RWFM）生成铁路环境数据的示例。输入真实铁路轨道影像后，人工智能可生成反映降雨、降雪、落叶等多种气象与环境条件的虚拟影像。研究团队计划借此在实际事故或异常情况数据不足的铁路环境中，训练并提升自主巡检机器人的视觉感知性能。韩国铁道技术研究院供图
View original image此次研究的核心，是将原样复现真实铁路环境的数字孪生作为机器人的训练场。机器人在虚拟空间中反复学习各种危险情况和环境变化后，将被投入实际轨道现场。
铁路轨道巡检一直面临作业人员安全问题以及稀缺缺陷数据不足的局限。由于真实事故或缺陷案例并不多，难以 확보人工智能训练所需数据，而且在现场反复测试危险情境事实上也几乎不可能。
为此，研究团队计划利用无人机、摄像头和激光雷达等，构建真实轨道及周边环境的三维虚拟空间。在这一空间中，机器人将经历轨道入侵、障碍物出现、暴雪暴雨、夜间及逆光环境等多种情形，学习视觉感知与移动控制能力。
在虚拟空间训练，在真实轨道巡检
研究团队计划将虚拟空间中学习的数据应用于真实机器人，并将现场采集的数据再次反馈至训练中，以持续提升性能。
尤其是，此次研究将应用近期备受关注的物理人工智能技术。物理人工智能是指人工智能识别现实世界、自主判断并进一步执行物理行动的技术。
韩国铁道技术研究院计划利用世界基础模型提升机器人的视觉感知能力，并通过强化学习和仿真到现实迁移技术， 확보可在真实轨道环境中稳定移动的控制技术。
如果研究成功，铁路维护体系也有望发生重大变化。这将摆脱当前以事后应对为主的巡检方式，转向可提前发现风险因素的预防型、自主型维护体系。预计还能减少作业人员进入轨道区域的频率，提高安全性，并将巡检质量差异降至最低。
此次研究作为国家科学技术研究会基本项目推进，将持续3年，实施至2028年。
该研究负责人、韩国铁道技术研究院高级研究员 Byeon Seongjun 表示：“自主巡检机器人的性能取决于看得有多准确、动得有多稳定。”他还称，“目标是通过世界基础模型和强化学习，掌握可在真实铁路现场应用的自主巡检技术。”
韩国铁道技术研究院院长 Sagong Myeong 表示：“今后，铁路维护必须转向能够提前发现风险并保障作业人员安全的预防性、自主性体系。”他还指出，“我们将充分利用物理人工智能和机器人技术，全力开发让国民能够安心使用的铁路安全技术。”
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