一种实测实量机器人工作方法技术

本发明专利技术公开了一种实测实量机器人工作方法，包括机器人构建三维坐标空间实现全局定位；机器人移动至目标位置；激光器发射相位编码激光；接收激光反射信号并采集信息；根据采集信息实现现场环境的实测实量。上述技术方案通过搭载高精度的传感器和激光测量仪来感知周围环境，精确地测量建筑物的尺寸、角度和形状等参数，并生成精确的三维模型，实现在建筑工地上执行房屋内部的平整度、垂直度、阴阳角、顶面底面极差、方正度、开间、进深、空间尺寸测量、面积测量、异形构件尺寸测量等任务，以提高建筑施工的效率和准确性，实现对建筑施工现场建筑物参数的测量并辅助监测工作进度。建筑物参数的测量并辅助监测工作进度。建筑物参数的测量并辅助监测工作进度。

【技术实现步骤摘要】
一种实测实量机器人工作方法


[0001]本专利技术涉及智能测量
，尤其涉及一种实测实量机器人工作方法。

技术介绍

[0002]在建筑行业中，墙体主要包括承重墙与非承重墙，主要起围护、分隔空间的作用。墙承重结构建筑的墙体，承重与围护合一，骨架结构体系建筑墙体的作用是围护与分隔空间。墙体要有足够的强度和稳定性，具有保温、隔热、隔声、防火、防水的能力。
[0003]有资料显示，在建筑行业中，进行墙壁建筑的过程中，在墙面水平位置的打孔定位过程中存在很多的问题，现有的一些墙面水平打孔、划线的定位装置操作较为复杂，且不便于精确的校准两个定位孔在同一水平线上，进而降低定位的精度，影响定位标记的效率，不便于使用，而且在墙面施工完成后，需要对墙面的平整度进行一个初步检测。同时地面建筑完成后，需要进行平整度的检测，对其偏差的数值和设计偏差范围进行比对，以确定建造质量是否符合标准，从而便于该建筑工程下一步施工进程的正常进行。
[0004]中国专利文献CN110954051B公开了一种“墙面水平测量装置”。包括两个导轨、设置在导轨上的固定平台和主控制器，固定平台的一侧设有抗倾斜机构，固定平台上两侧分别设有支撑机构，支撑机构上设有升降机构，升降机构包括套设在支撑管上的导向件、基座、滑轮机构，基座在竖直方向上连接有驱动器，导向件上分别设有水平仪，滑轮机构包括第一滑轮、第二滑轮组件、第三滑轮、悬吊件，两个导向件靠近墙面一侧设置有第一壁板，第一壁板上设置有两块竖板，竖板上设有伸缩探针和第二壁板，驱动器、伸缩探针与主控制器电性连接。上述技术方案对于墙面测量数据单一，难以满足建筑施工需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术主要解决原有的技术方案对于墙面测量数据单一，难以满足建筑施工需求的技术问题，提供一种实测实量机器人工作方法，通过测量和数据采集来改善建筑工作表现的机器人，通过搭载高精度的传感器和激光测量仪来感知周围环境，精确地测量建筑物的尺寸、角度和形状等参数，并生成精确的三维模型，实现在建筑工地上执行房屋内部的平整度、垂直度、阴阳角、顶面底面极差、方正度、开间、进深、空间尺寸测量、面积测量、异形构件尺寸测量等任务，以提高建筑施工的效率和准确性，实现对建筑施工现场建筑物参数的测量并辅助监测工作进度。
[0006]本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本专利技术包括以下步骤：
[0007]S1机器人构建三维坐标空间实现全局定位；
[0008]S2机器人利用栅格法在构建的三维坐标空间设置起始节点、目标节点和障碍物栅格，利用蚁群算法采集避障信息并依次从起始节点移动至目标位置，记录每次路径检测的结果，统计来回路径的变化以及路径过程中障碍物频繁出现位移的原因，实现建筑现场工作量的计量判断；
[0009]S3激光器发射相位编码激光；
[0010]S4接收激光反射信号并采集信息；
[0011]S5根据采集信息实现现场环境的实测实量。
[0012]作为优选，所述的步骤S1具体包括：
[0013]S1.1通过两个摄像头采集不同光照图像P
Xn
和图像P
Yn
；
[0014]S1.2分别对不同光照图像P
Xn
和图像P
Yn
进行光照归一化处理，并且构建光照基准图像P
′
Xn
和图像P
′
Yn
；
[0015]S1.3对图像P
′
Xn
和图像P
′
Yn
进行预处理和认知确定；
[0016]S1.4根据双目立体成像原理进行视差计算并获取点云图；
[0017]S1.5根据采集对象的针对性认知特征和点云图构建三维坐标空间。
[0018]光照归一化处理具体包括：输入图像P
Xn
(x
Xn
，y
Xn
)和图像P
Yn
(x
Yn
，y
Yn
)，并取对数；计算阴影层图像；计算反射层图像并进行指数变换；选取图像P
Xn
(x
Xn
，y
Xn
)的样本图像g
X
(x
Xn
，y
Xn
)，并计算其直方图取图像P
Yn
(x
Yn
，y
Yn
)的样本图像g
Y
(x
Yn
，y
Yn
)，并计算其直方图对反射层图像采用直方图匹配法进行归一化处理，得到经光照归一化方法矫正后的图像r
X
(x
X
，y
X
)和r
Y
(x
Y
，y
Y
)。
[0019]作为优选，所述的步骤S1.3认知确定具体包括，确定图像P
X0
和图像P
Y0
认知特征，建立图像P
X0
和图像P
Y0
之间的匹配联系，对采集对象的认知属性进行辨认，所述认知特征包括纹理、轮廓和颜色。预处理包括滤波、降噪、白平衡、扭曲处理和仿射变换，通过滤波将信号中特定波段频率滤除的操作，用于抑制和防止干扰，降噪用于排除干扰性因素，白平衡以纠正色温，还原采集主体的色彩，使在不同光源条件下拍摄的画面同人眼观看的画面色彩相近，实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，仿射变换是从一个二维坐标系变换到另一个二维坐标系，属于线性变换。
[0020]作为优选，所述的步骤S2利用蚁群算法采集避障信息并移动至目标位置，具体包括：
[0021]S2.1利用栅格法在三维坐标空间设置起始节点、目标节点和障碍物栅格；
[0022]S2.2初始化蚁群算法基本参数，并使蚁群初始化在起始节点处；
[0023]S2.3每只蚂蚁根据转移概率选择下一节点直到数字蚂蚁到达目标节点时和数字蚂蚁无路可走时；
[0024]S2.4记录所有数字蚂蚁遍历的行进路径A
n
并应用拐点较少原则选出最优路径；
[0025]S2.5调整并迭代直到最大迭代次数，得到全局最优路径A0。
[0026]将无路可走的数字蚂蚁的行进路径剔除，减小计算量，提高效率。每轮迭代完成后，计算当次迭代所产生的最优路径中的拐点个数，比较当次迭代所产生的最优路径长度与现有最优路径长度，如果相同，则选择拐点较少的路径；如果不同，则选择路径长度较短的路径。获得的初始迭代的最优路径A0视为标准路径。
[0027]在到达目标位置后进行测量，测量完成后返回起始节点，再次出发至下一目标位置，同时在起始节点与目标位置之间进行路径检测，从而获取最优路径B0、C0、D0……
。记录每次路径检测的结果，统计来回路径的变化以及路径过程中障碍物频繁出现位移的原因，实现建筑现场工作量的计量判断，实现对于工作进程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实测实量机器人工作方法，其特征在于，包括以下步骤：S1机器人构建三维坐标空间实现全局定位；S2机器人利用栅格法在构建的三维坐标空间设置起始节点、目标节点和障碍物栅格，利用蚁群算法采集避障信息并依次从起始节点移动至目标位置，记录每次路径检测的结果，统计来回路径的变化以及路径过程中障碍物频繁出现位移的原因，实现建筑现场工作量的计量判断；S3激光器发射相位编码激光；S4接收激光反射信号并采集信息；S5根据采集信息实现现场环境的实测实量。2.根据权利要求1所述的一种实测实量机器人工作方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：S1.1通过两个摄像头采集不同光照图像P
Xn
和图像P
Yn
；S1.2分别对不同光照图像P
Xn
和图像P
Yn
进行光照归一化处理，并且构建光照基准图像P
′
Xn
和图像P
′
Yn
；S1.3对图像P
′
Xn
和图像P
′
Yn
进行预处理和认知确定；S1.4根据双目立体成像原理进行视差计算并获取点云图；S1.5根据采集对象的针对性认知特征和点云图构建三维坐标空间。3.根据权利要求1所述的一种实测实量机器人工作方法，其特征在于，所述步骤S1.3认知确定具体包括，确定图像P
X0
和图像P
Y0
认知特征，建立图像P
X0
和图像P
Y0
之间的匹配联系，对采集对象的认知属性进行辨认，所述认知特征包括纹理、轮廓和颜色。4.根据权利要求1所述的一种实测实量机器人工作方法，其特征在于，所述步骤S2利用蚁群算法采集避障信息并移动至目标位置，具体包括：S2.1利用栅格法在三维坐标空间设置起始节点、目标节点和障碍物栅格；S2.2初始化蚁群算法基本参数，并使蚁群初始化在起始节点处；S2.3每只蚂蚁根据转移概率选择下一节点直到数字蚂蚁到达目标节点时和数字蚂蚁无路可走时；S2.4记录所有数字蚂蚁遍历的行进路径A
n
并应用拐点较少原...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，刘邦安，张晓昊，姜月义，许朝，
申请(专利权)人：清大智腾嘉兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：