[發明專利]一種基于機器人的智能道路檢測方法

在審

• 申請號: 201810367722.9
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108733053A
• 公開（公告）日: 2018-11-02
• 發明（設計）人: 楊輝;桂仲成;馬云峰;賀驥;鄧勇軍;方霖
• 申請（專利權）人: 上海圭目機器人有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G01N21/88
• 代理公司: 北京聯創佳為專利事務所(普通合伙) 11362
• 代理人: 郭防;劉美蓮

1.一種基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，確定道路檢測區域；

S2，自主檢測機器人根據所述的道路檢測區域自動規劃路徑并執行道路檢測任務；在執行道路檢測任務的過程中，獲取機器人的實時定位信息，同時利用高精度相機和探地雷達采集路面數據，并將所采集的路面數據與采集數據時對應的定位信息進行關聯、存儲。

2.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，步驟S1中，通過相對定位或絕對定位的方式確定道路檢測區域；其中，所述的通過相對定位的方式確定道路檢測區域，即根據待檢測區域的方向和位置來定義工作坐標系：以檢測區域延伸方向為Y軸，以垂直于其延伸方向為X軸，以檢測起始點為原點；在此坐標系下根據實際檢測需求自定義一個檢測區域；所述的通過絕對定位的方式確定道路檢測區域，即利用位置標定器采集待檢測區域邊界關鍵點的實際位置信息，然后通過所述邊界擬合出一個多邊形區域作為道路檢測區域。

3.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，對道路的病害情況進行綜合分析時，首先通過人工讀取雷達所采集的數據，如果發現可疑內部缺陷，則根據相應的位置信息查看對應的表觀數據，然后通過裂縫及破損識別算法自動識別高精度相機所采集的圖像中的被檢測區域的表觀缺陷。

4.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，步驟S2中，通過編碼器觸發高精度相機和探地雷達進行數據采集，并通過控制編碼器的頻率來控制高精度相機和探地雷達采集數據的頻率，數據的間距是已知且恒定的；當定位數據的分辨率低于探地雷達數據的分辨率時，則采用線性插值的方式來確定每一個探地雷達數據的準確位置。

5.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，步驟S2中，通過安裝在機器人輪子上的編碼器所發出的編碼器脈沖觸發高精度相機進行數據采集；相機對脈沖進行計數，每隔固定的脈沖數后觸發快門拍照，使得相鄰的兩張照片之間具有10％～20％的重合部分；進行道路情況分析時，首先根據照片的位置信息進行初步拼接，然后根據照片的位置信息找出重合區域，再利用特征點匹配拼接算法對接縫進行模糊化處理，將照片中重合的部分去掉。

6.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，步驟S2中，控制高精度相機和探地雷達進行數據采集時，同時獲取機器人當前的位置信息，根據機器人的幾何尺寸、高精度相機和探地雷達的安裝位置關系以及機器人的當前航向，計算出高精度相機采集點和探地雷達采集點的準確位置，然后將此位置信息與對應的相機圖像、雷達數據進行關聯存儲。

7.根據權利要求1～6任一項所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，步驟S2中，所述的機器人的實時定位信息，是通過將差分GPS定位數據、陀螺儀數據及編碼器數據利用卡爾曼濾波算法進行融合后獲得的位置數據；根據機器人的移動速度和最大位置誤差調節機器人實時定位信息的刷新周期：

v*p＝e；

其中，v為機器人的移動速度，p為機器人實時定位信息的刷新周期，e為最大位置誤差。

8.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，還包括：采用位置標定器對道路病害的實際位置進行定位；其中，所述的位置標定器包括GPS天線、GPS基站數據接收模塊、GPS移動接收機和串口轉藍牙通信模塊，GPS移動接收機分別與GPS天線、GPS基站數據接收模塊和串口轉藍牙通信模塊連接；所述的GPS天線采用蘑菇頭天線。

9.根據權利要求1所述的基于機器人的智能道路檢測方法，其特征在于，高精度相機采集數據的頻率和實時定位信息刷新的頻率是異步的，且實時定位信息刷新的頻率為高精度相機采集數據頻率的5～10倍。