一种放射源强度三维分布的估计方法技术

本发明专利技术公开了一种放射源强度三维分布的估计方法，涉及核辐射领域，通过建立数学模型表示放射源强度分布与探测数据之间的关系，将所述放射源强度分布的估计问题转化为求解线性方程的数学问题，通过MLEM迭代的方法进行求解，最终得到环境中所述放射源强度分布的估计值。本申请提出的方案，能够使得机器人在只有少量伽马相机探测数据的情况下完成对放射源强度分布的估计，通过建立数学模型，根据几何关系解析计算出系统矩阵中的每个元素，使得机器人实现对放射源强度分布在线估计的同时提升准确度，并适用于存在障碍物的复杂环境。并适用于存在障碍物的复杂环境。并适用于存在障碍物的复杂环境。

【技术实现步骤摘要】
一种放射源强度三维分布的估计方法


[0001]本专利技术涉及核辐射探测领域，尤其涉及一种放射源强度三维分布的估计方法。

技术介绍

[0002]核能的发展在给人们带来巨大的经济和社会效益的同时，也带来了巨大的安全隐患。一旦涉核装置发生事故，现场普遍具有强放射性，人类在高辐射环境中的工作受到限制或完全无法进行工作。在此环境下，由机器人完成事故应急处置成为一种选择。而核事故产生的各种带电粒子和高能射线给机器人同样带来了许多挑战。当受到的辐射剂量过高时，机器人携带的计算机系统、传感器等设备可能面临失效风险。
[0003]传统的伽马射线探测设备为盖革计数器，即GM管。它可以通过计算单位时间内入射伽马光子的数量来测量当前位置的辐射剂量。申请号为201811653369.7的专利公开了一种移动机器人核环境下的放射源定位及强度估计方法，通过在机器人上安装GM管获取周边辐射信息，基于粒子滤波框架实现对放射源的定位。然而该方法需要机器人遍历走过环境中的大量探测点后才可以得到准确的估计结果，在此过程中机器人不可避免地会受到更多的辐射，在辐射强度水平高的复杂环境下存在困难。
[0004]伽马相机可以远距离的进行辐射探测，申请号为201711242752.9的专利公开了一种对放射性物质三维定位追踪方法及装置。通过将伽马图像和光学平面图像数据进行图像融合，从而对放射性物质进行三维直观追踪定位。然而在核应急环境下，机器人所处环境复杂，且光照条件不良，光学平面图像可能无法获取，此环境下该方法失效。
[0005]因此对于核应急的三维复杂环境下放射源强度分布的估计，目前存在以下不足：首先，采用传统GM管进行强度分布的估计，需要机器人遍历环境中的大量探测点，使得机器人在完成强度分布的估计任务的同时自身受到大量辐射，增加了失效的风险；其次，在核应急的复杂环境下，基于视觉光学图像的强度分布估计方法会因为光照不足等原因失效，此时机器人只能获得辐射信息；再次，现有技术中基于辐射信息的强度分布估计主要通过蒙特卡洛模拟的方法进行计算，无法满足机器人的在线估计需求。且对于存在障碍物的环境，对于强度的估计存在较大误差。

技术实现思路

[0006]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是如何估计核应急的三维复杂环境下放射源强度分布。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，通过建立数学模型表示放射源强度分布与探测数据之间的关系，将所述放射源强度分布的估计问题转化为求解线性方程的数学问题，通过MLEM迭代的方法进行求解，最终得到环境中所述放射源强度分布的估计值。
[0008]进一步地，所述方法包括以下步骤：
[0009]步骤1、构建出待重建环境的全局地图，将地图进行体素化处理，并加入障碍物材
料等环境信息；
[0010]步骤2、获取伽马相机的位姿；
[0011]步骤3、建立相机成像模型，根据所述的相机位姿，计算待重建环境中各体素j对探测器像素i的贡献在相机成像影响下的分量w
ij
；
[0012]步骤4、建立环境衰减模型，根据所述的相机位姿及环境信息，计算待重建环境中各体素j对探测器像素i的贡献在环境衰减影响下的分量S
ij
；
[0013]步骤5、将所述的相机成像模型及所述的环境衰减模型的计算结果结合，得到系统矩阵，从而构建线性方程组，得到放射源强度分布与探测数据之间的数学关系；
[0014]步骤6、利用MLEM迭代算法求解所述的线性方程组。
[0015]进一步地，所述步骤1采用的是核应急机器人SLAM建图技术。
[0016]进一步地，所述步骤2采用的是核应急机器人SLAM定位技术。
[0017]进一步地，所述步骤1中的体素地图建立包括：
[0018](1)通过SLAM技术得到所述全局地图；
[0019](2)选取合适的体素大小，将所述全局地图体素化；
[0020](3)在各体素数据中添加障碍物材质信息，用于计算衰减。
[0021]进一步地，所述全局地图是根据多线激光雷达等传感器获取环境点云数据而或得到的。
[0022]进一步地，步骤2中的所述伽马相机为伽马射线探测设备，具有像素化的探测器模块，用于测量视野中通过针孔准直器后到达探测器平面的光子数及其能量。
[0023]进一步地，所述步骤3中的所述相机成像模型，对于每个像素i与每个体素j之间的计算过程包括以下步骤：
[0024]步骤3.1、选取合适的划分数，将所述伽马相机探测器像素i虚拟的划分为数个更小的单元；
[0025]步骤3.2、将所有小单元中心与体素中心进行连线；
[0026]步骤3.3、计算所有所连线段中可以穿过准直器平面上小孔的线段所占的比例。
[0027]进一步地，所述步骤4中的所述环境衰减模型，对于每个像素i与每个体素j之间的计算过程包括以下步骤：
[0028](1)根据环境信息及伽马射线能量从预先设定的查找表中选取合适的线衰减系数；
[0029](2)将体素与探测器像素连线，求所连线段经过的所有体素索引值及相应的交线长度；
[0030](3)根据公式(1)计算得到结果；
[0031][0032]式中，k表示线段所经过的体素索引；d
ijk
表示线段与第k个体素相交的长度；r
ij
表示像素像素i与每个体素j之间的欧式距离。
[0033]进一步地，所述步骤5中构建的线性方程组是根据每个探测值建立一个线性方程，每个线性方程如公式(2)所示：
[0034][0035]式中，b
i
表示第i个探测器像素的测量值；w
ij
表示第i个探测器像素与第j个体素之间的相机成像模型计算结果；S
ij
表示第i个探测器像素与第j个体素之间的环境衰减模型计算结果；x
j
表示体素j中的放射源强度。
[0036]本专利技术与现有的技术相比，具有以下特点：
[0037]1.利用具有像素化探测器的伽马相机检测环境中的放射性物质，使得机器人根据很少的探测点测量得到的数据即可估计出环境中的放射源强度分布。通过建立模型计算放射源强度分布与相机探测器像素值之间的关系，可以在不需要视觉图像辅助的情况下完成计算，使得该方法在照明条件不足的情况下同样适用。
[0038]2.将系统矩阵的计算划分为相机成像模型和环境衰减模型两部分，利用几何关系解析计算出系统矩阵中各元素的值，与通过模拟的方法获取系统矩阵相比缩短了计算时间，实现机器人对放射源强度分布的在线估计。
[0039]3.对于相机成像模型的计算过程，将相机探测器像素虚拟的划分为更小的单元进行计算，提高了系统矩阵计算结果的准确度，使得机器人对放射源强度分布的估计更加精确。
[0040]以下将结合附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，通过建立数学模型表示放射源强度分布与探测数据之间的关系，将所述放射源强度分布的估计问题转化为求解线性方程的数学问题，通过MLEM迭代的方法进行求解，最终得到环境中所述放射源强度分布的估计值。2.如权利要求1所述的放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、构建出待重建环境的全局地图，将地图进行体素化处理，并加入障碍物材料等环境信息；步骤2、获取伽马相机的位姿；步骤3、建立相机成像模型，根据所述的相机位姿，计算待重建环境中各体素j对探测器像素i的贡献在相机成像影响下的分量w
ij
；步骤4、建立环境衰减模型，根据所述的相机位姿及环境信息，计算待重建环境中各体素j对探测器像素i的贡献在环境衰减影响下的分量S
ij
；步骤5、将所述的相机成像模型及所述的环境衰减模型的计算结果结合，得到系统矩阵，从而构建线性方程组，得到放射源强度分布与探测数据之间的数学关系；步骤6、利用MLEM迭代算法求解所述的线性方程组。3.如权利要求2所述的放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，所述步骤1采用的是核应急机器人SLAM建图技术。4.如权利要求3所述的放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，所述步骤2采用的是核应急机器人SLAM定位技术。5.根据权利要求4所述的放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，所述步骤1中的体素地图建立包括：(1)通过SLAM技术得到所述全局地图；(2)选取合适的体素大小，将所述全局地图体素化；(3)在各体素数据中添加障碍物材质信息，用于计算衰减。6.根据权利要求5所述的放射源强度三维分布的估计方法，其特征在于，所述全局地图是根据多线激光雷达等传感器获取环境点云数据而或得到的。7.根据权利要求6所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊振华，张智宇，郭政亚，吴建华，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：