基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)的制作方法

文檔序號：12265506閱讀：來源：國知局

技術(shù)特征：

1.一種基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于，機載控制與融合處理系統(tǒng)(1)連接管片標簽(4)、機載傳感器(2)、通訊系統(tǒng)(3)和地面工作站系統(tǒng)(5)；

1)所述管片標簽，用于定位隧道內(nèi)管片位置；

2)地面工作站系統(tǒng)(5)，用于控制與導航無人機在隧道內(nèi)巡檢線路；其中，巡檢路線的控制與導航進一步包括：

對應關(guān)系建立子單元(51)，用于獲得無人機與基于BIM技術(shù)建立隧道模型中三維展示中的三維引擎漫游相機之間的對應關(guān)系；

巡檢線路三維模型生成子單元，用于獲得無人機在隧道巡檢線路中的真實三維模型；

3)所述機載傳感器系統(tǒng)(2)，用于獲得無人機在隧道巡檢線路中隧道病害圖像、無人機在隧道巡檢線路中姿態(tài)、無人機在隧道巡檢線路中高度、無人機在隧道巡檢線路中位置；其進一步包括：

RGB-D相機(21)，用于獲得無人機在隧道巡檢線路中隧道病害及無人機與隧道內(nèi)管片位置；

標簽識別器(22)，用于識別無人機在隧道巡檢線路中隧道管片標簽；

MEMS慣性測量單元(23)，用于獲得無人機在隧道巡檢線路中自身的狀態(tài)；

高度傳感器(24)，用于獲得無人機在隧道巡檢線路中自身的高度；

4)所述機載控制與融合處理系統(tǒng)(1)，用于接收地面站系統(tǒng)的導航指令以及機載傳感器系統(tǒng)的信息，控制無人機在隧道巡檢中的姿態(tài)位置和運動狀態(tài)，其進一步包括：

機載控制子單元(12)，用于融合機載傳感器系統(tǒng)(2)在無人機巡檢線路中RGB-D相機(21)信息、MEMS慣性測量單元(23)信息以及高度傳感器(24)信息，然后通過機載控制單元(2)中的飛行控制算法控制無人機在隧道內(nèi)巡檢線路；

機載處理子單元(11)，用于處理通過RGB-D相機(21)拍攝獲得RGB-D相機的運動狀態(tài)以及獲得地面工作站中三維引擎相機產(chǎn)生的實時路徑規(guī)劃；

5)所述通信系統(tǒng)(3)，用于無人機上機載傳感器系統(tǒng)(2)與地面工作站系統(tǒng)(5)之間通信。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述對應關(guān)系建立子單元(51)通過BIM技術(shù)建立隧道模型，并將其導入到三維展示(53)中，利用坐標系轉(zhuǎn)換方法獲得無人機導航坐標系與三維引擎漫游相機坐標系之間關(guān)系，建立無人機與三維引擎漫游相機之間的對應關(guān)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述對應關(guān)系建立子單元(51)通過RGB-D相機(21)獲得無人機離隧道左、右、上距離，將無人機調(diào)整到與三維引擎漫游相機起始坐標相同位置，使其兩坐標系重合，然后利用四元數(shù)進行二者之間坐標系旋轉(zhuǎn)變換。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述機載處理子單元(11)用以在三維展示中的三維引擎中設(shè)置相機按巡檢線路進行漫游，利用三維引擎漫游相機獲得的運動軌跡參數(shù)和三維引擎漫游相機之間的對應關(guān)系通過坐標系轉(zhuǎn)換方法轉(zhuǎn)換為無人機運動軌跡參數(shù)，同時三維引擎漫游時利用射線技術(shù)偵查當前視口內(nèi)的標簽物體，以便與無人機獲取的標簽信息相互確認，以便更進一步得到無人機巡檢線路中姿態(tài)和位置參數(shù)；標簽用以標記位置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述機載控制子單元(1)中，利用RGB-D相機(21)獲取隧道內(nèi)部環(huán)境的二維彩色圖像和三維深度數(shù)據(jù)，然后通過極限學習算法獲得無人機的姿態(tài)和位置參數(shù)估計值；利用MEMS慣性測量單元(23)獲得慣性測量值，將所述RGB-D相機(21)獲得的姿態(tài)和位置參數(shù)估計值與慣性測量單元(23)獲得的測量值通過濾波算法進行信息融合，再利用三維引擎漫游相機獲得的運動軌跡參數(shù)進行無人機運動狀態(tài)一次修正，然后通過標簽識別器獲得的標簽信息進行無人機運動狀態(tài)二次修正，從而得到更為精確的無人機運動狀態(tài)來自主控制無人機按巡檢線路自主飛行；

所述機載控制子單元(12)中，其信息融合算法如下：

無人機對三維引擎漫游相機、RGB-D相機(21)、MEMS慣性測量單元(23)以及隧道管片上安裝的管片標簽(41)四者信息進行處理，并采用基于信任度的DS證據(jù)理論算法計算得到的融合信息在隧道中運動狀態(tài)準確性，計算過程如下：

S31.設(shè)三維引擎漫游相機、RGB-D相機(21)、MEMS慣性測量單元(23)以及隧道管片上安裝的管片標簽(41)信息四者信任度為W＝{ω₁,ω₂,ω₃,ω₄}，其中ω_i(i＝1,2,3,4)為單個數(shù)據(jù)的屬性絕對差；

S32.計算任兩組數(shù)據(jù)之間的沖突(i,j＝1,2,3,4,n＝4)；

其中m(F)為單組數(shù)據(jù)的置信度；

S33.計算任兩組數(shù)據(jù)之間的相似性(i,j＝1,2,3,4,n＝m＝4)；

S34.計算比例沖突因子

S35.計算平均沖突系數(shù)

S36.計算總體權(quán)重因子ω^*＝m×(k^*)^α×min(ω_i|i＝1,2,3,4)；

其中，α為調(diào)節(jié)因子；

S37.對所有數(shù)據(jù)的信任度進行更新調(diào)節(jié)m＝4；

S38.重復上述S32到S37操作，直到總體信任度W′大于設(shè)定閾值時，無人機在隧道中的運動狀態(tài)即為安全的運行狀態(tài)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述機載控制子單元(12)中，根據(jù)無人機的動力學特性建立狀態(tài)空間模型以及RGB-D相機(21)、MEMS慣性測量單元(23)的觀測模型，通過對RGB-D相機(21)拍攝的彩色圖像進行中值濾波、連通域濾波、膨脹修改以及圖像細化獲得隧道中多組特征點，然后根據(jù)特征點對應深度數(shù)據(jù)獲得具有匹配關(guān)系的相鄰兩幀圖像中的三維點云，然后通過極限學習算法獲得無人機的姿態(tài)和位置參數(shù)估計值作為無人機的姿態(tài)空間模型的觀測量，這樣與MEMS慣性傳感器提供的觀測量進行融合，該融合后的運動狀態(tài)參數(shù)與三維引擎獲得的運動狀態(tài)參數(shù)相比較進行一次修正無人機的飛行狀態(tài)及飛行路線，在無人機飛行過程中再通過隧道每環(huán)管片上固定的標簽位置進行無人機飛行的二次運動狀態(tài)及飛行路線修正，引導無人機按三維引擎漫游線路進行巡檢。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于BIM技術(shù)的無人機隧道巡檢系統(tǒng)，其特征在于：

所述機載控制子單元(12)中，其中值濾波、連通域濾波、膨脹修改以及圖像細化獲得隧道中的多組特征點算法如下：

通過對RGB-D相機(21)拍攝的彩色圖像進行如下操作：

S301.采用中值濾波器對圖像進行去噪；

設(shè)濾波窗口為W，采用如下方法對圖像各點的灰度值{x_ij,(i,j)∈I²}進行濾波處理；

y_i＝Med_W{x_ij}＝Med{x_i+r,j+s,(r,s)∈W(i,j)∈I²}；

其中，y_i為濾波后的值；

S302.采用Butterworth高通濾波器在頻域?qū)D像進行增強；

設(shè)n階Butterworth高通濾波器傳遞函數(shù)如下：

其中，D₀為截至頻率，為點P(u,v)到頻率平面原點的距離；

將點P(u,v)處的H(u,v)下降到最大值的

S303.通過逆濾波方法對S302得到的圖像中存在的運動模糊進行消除；