[發(fā)明專利]一種地下管道智能檢測機器人及智能檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910375732.1
• 申請日: 2019-05-07
• 公開（公告）號: CN110174136B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發(fā)明（設計）人: 柳景斌;熊劍;王澤民;譚智;黃百川;張廣東;高鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學;武漢市勘察設計有限公司
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02;G01C21/16;G01S19/45;G01S19/47
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魏波

1.一種地下管道智能檢測方法，采用地下管道智能檢測機器人；

其特征在于：所述地下管道智能檢測機器人包括移動機器人本體、若干傳感器；

所述移動機器人本體，用于在地下管道空間自主移動；

所述若干傳感器，分別用于所述移動機器人本體在地下管道空間內(nèi)外移動時進行自主定位、用于采集高精度融合測繪數(shù)據(jù)，并為這些數(shù)據(jù)提供地理空間位置參考；所述高精度融合測繪數(shù)據(jù)包括采集管道空間內(nèi)圖像、三維激光點云、深度圖像；

所述若干傳感器固定設置在所述移動機器人本體上，并通過導線一一與所述移動機器人本體中設置的中央處理器連接，所述傳感器采集的信息通過所述移動機器人本體中設置的通訊模塊傳輸?shù)酵獠繑?shù)據(jù)處理中心進行數(shù)據(jù)處理；

所述方法包括以下步驟：

步驟1：標定傳感器之間以及傳感器與移動機器人本體之間的相對位置和姿態(tài)信息；

步驟2：移動機器人本體在管道空間自主移動，傳感器實時獲取數(shù)據(jù)；

步驟3：計算確定移動機器人本體在數(shù)據(jù)采集移動過程中的精確位置；

步驟3的具體實現(xiàn)包括以下子步驟：

步驟3.1：采用同步定位與測圖SLAM方法，利用視覺慣性里程計VIO進行運動預測和測量方程構(gòu)建聯(lián)合估計，對相機獲取的圖像進行處理得到位置與姿態(tài)序列；

步驟3.2：在沒有GNSS信號的環(huán)境中，將慣性測量單元IMU 估計的位置與姿態(tài)序列和相機估計的位置與姿態(tài)序列對齊，估計出相機軌跡的真實尺度，進而得到相對坐標；

步驟3.3：將相對坐標與管道智能檢測機器人在管道口獲得的GPS坐標進行融合，在各種環(huán)境中實現(xiàn)無縫連續(xù)定位，確定機器人的地理坐標，從而獲得移動機器人本體的精確坐標；

步驟4：利用步驟3確定的移動機器人本體的位置和步驟1確定的傳感器的相對位置和姿態(tài)信息，計算傳感器數(shù)據(jù)空間位置，并配準融合不同傳感器數(shù)據(jù)，得到融合的管道空間多源空間數(shù)據(jù)；

步驟5：從融合的多源傳感器數(shù)據(jù)中智能識別提取管道的幾何形狀和屬性現(xiàn)狀信息，并為這些信息標注空間位置；

所述幾何形狀信息包括管道的三維尺寸和幾何形狀；

所述屬性現(xiàn)狀信息包括管道結(jié)構(gòu)性缺陷和管道功能性缺失現(xiàn)狀；所述管道結(jié)構(gòu)性缺陷包括結(jié)構(gòu)破損、變形、坍塌；所述管道功能性缺失現(xiàn)狀包括堵塞或淤積；

所述管道的三維尺寸和幾何形狀由融合的二維圖像和三維激光雷達點云數(shù)據(jù)獲得，二維圖像上的可視點與激光點云通過碰撞進行對應，由于激光點云是包含了真實坐標位置信息的，所以管道的三維尺寸和幾何形狀能由其得到；

所述管道結(jié)構(gòu)性缺陷，是利用深度學習技術(shù)，對提前采集的帶有標簽的數(shù)據(jù)集進行訓練，得到精度達到95%的深度學習模型，在實際使用的時候，把多源數(shù)據(jù)輸入深度學習模型進行結(jié)果判定；

所述管道功能性缺失現(xiàn)狀，由高清視頻數(shù)據(jù)、管道空間內(nèi)熱成像圖片數(shù)據(jù)和多光譜圖片數(shù)據(jù)，通過機器學習、目標識別和形態(tài)學運算，對管道內(nèi)的功能性缺陷進行檢測和報告。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述傳感器包括GNSS接收機、慣性測量單元IMU、激光雷達LiDAR、光學相機、RGB-D深度相機、視頻攝像機、熱成像相機、多光譜相機中的一種或多種；

所述GNSS接收機，用于接收處理衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)的信號并確定接收機的空間位置；所述衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)包括美國全球定位系統(tǒng)GPS、俄羅斯格洛納斯導航衛(wèi)星系統(tǒng)GLONASS、歐洲聯(lián)盟伽利略導航衛(wèi)星系統(tǒng)Galileo、中國北斗導航衛(wèi)星系統(tǒng)Beidou、日本準天頂星導航衛(wèi)星系統(tǒng)QZSS、印度區(qū)域?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)IRNSS中的一種或多種。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2中所述傳感器實時獲取數(shù)據(jù)，包括所述移動機器人本體位置數(shù)據(jù)、管道空間內(nèi)2D圖像數(shù)據(jù)和高清視頻數(shù)據(jù)、管道空間內(nèi)熱成像圖片數(shù)據(jù)和多光譜圖片數(shù)據(jù)、三維激光點云數(shù)據(jù)、深度圖像數(shù)據(jù)；所述移動機器人本體位置數(shù)據(jù)包括姿態(tài)角數(shù)據(jù)和方位角數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：步驟4中，利用步驟3確定的移動機器人本體的無縫連續(xù)定位精確坐標和步驟1確定的傳感器與移動機器人本體、傳感器與傳感器之間的相對位置和姿態(tài)信息，計算傳感器數(shù)據(jù)管道空間內(nèi)2D圖像數(shù)據(jù)和高清視頻數(shù)據(jù)、管道空間內(nèi)熱成像圖片數(shù)據(jù)和多光譜圖片數(shù)據(jù)、三維激光點云數(shù)據(jù)、深度圖像數(shù)據(jù)的空間位置，并配準融合傳感器數(shù)據(jù)，得到融合的管道空間多源空間數(shù)據(jù)，包括二維圖像和三維激光雷達點云融合數(shù)據(jù)、三維激光雷達點云和熱成像相機數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)。