[發明專利]基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010733439.0
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN112113605A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 賴嘉駿;張學習;溫振威;程健明
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 張生梅

1.基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法，其特征在于：

用Cartographer包對電纜管道內部進行導航以及建圖，記錄電纜的溫度、磁場信息以及圖像信息，對電纜管道內的損壞點進行檢測；

通過YoloV3 LA算法，對損壞點進行精確定位，并以坐標向量及圖片的形式記錄信息；

將檢修過程中的數據記錄在本地硬盤中，在完成檢修后再進行進一步的信息提取。

2.根據權利要求1所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法，其特征在于：

所述“用Cartographer包對電纜管道內部進行導航以及建圖”具體為：

預先設定用于初始化柵格的尺寸，由柵格的占有概率值來代表所有落到該柵格內的測距前端數據；

根據二階導數矩陣和目標函數的負梯度構造電纜管道搜索方向：

利用高斯-牛頓方法對采集的電纜的溫度、磁場信息以及圖像信息數據進行掃描匹配，并對激光雷達數據進行處理，融合為全局環境地圖。

3.根據權利要求2所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法，其特征在于：

所述“預先設定用于初始化柵格的尺寸，由柵格的占有概率值來代表所有落到該柵格內的測距前端數據”的具體步驟為：

從當前所在坐標開始，每次都以預先設定的柵格為單位向四周擴散，直到平面內鋪滿這種柵格；

將激光雷達的實時數據落到相應的柵格內，由柵格的占有概率值來代表所有落到該柵格內的測距前端數據。

4.根據權利要求2所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法，其特征在于：

所述“根據二階導數矩陣和目標函數的負梯度構造電纜管道搜索方向”包括：

函數f(X)在點X^k處的泰勒二次近似式：

令函數f(X)的梯度等于零，

由此解得

令

則有

X^k+1＝X^k+S^k；

其中，X為函數自變量；K表示第K個X值。

5.根據權利要求1所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測方法，其特征在于：

所述“通過YoloV3 LA算法”的具體步驟是：

采用Yolo V3算法準確獲得物體檢測結果；

當出現了損壞點時，進入LA狀態，并且根據幀處理速度進行對履帶機器人的移動進行匹配，降低履帶機器人的移動速度，從而降低損壞點的漏判率，增加了視覺與2d Slam地圖之間融合之后的坐標精度。

6.基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集電纜內的溫度、磁場以及采集模塊行進的距離數據；

載具，與所述采集模塊連接，用于裝載所述采集模塊在電纜管道內移動；

CPU模塊，與所述載具和所述采集模塊電性連接，用于采集所述采集模塊的數據并控制所述載具移動；

圖像采集模塊，與所述CPU模塊電性連接，用于采集電纜管道內的圖像數據；

工控機，與所述CPU模塊連接，用于向所述CPU模塊發送控制指令并進行YoloV3 LA算法，確定損壞位置；

PC端，與所述工控機電性連接，用于發送控制指令，并接收所述工控機進行YoloV3 LA算法后生成的損壞點的三位坐標以及圖像信息。

7.根據權利要求6所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測裝置，其特征在于，

所述工控機與所述PC端無線連接，用于傳輸所述溫度、所述磁場以及所述圖像數據。

8.根據權利要求6所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測裝置，其特征在于，

所述載具為履帶式移動機器人。

9.根據權利要求6所述的基于激光slam與視覺的電纜損壞檢測裝置，其特征在于，

所述載具進入管道后，通過采集模塊進行導航以及建圖，初步檢測損壞點；

所述載具接收所述PC端的指令前往所述初步檢測損壞點；

對所述初步檢測損壞點進行視覺檢測，并在所述初步檢測損壞點運行Yolo v3 LA算法，記錄檢測過程及結果，將數據上傳至上位機。