一种箱梁巡检机器人制造技术

本申请提供一种箱梁巡检机器人，包括：运动平台以及搭载在所述运动平台上的采集模块、控制模块和检测模块；所述控制模块，用于构建箱梁内部地图并进行定位，以及，用于根据预设路线控制运动平台移动，并控制采集模块沿路采集箱梁内壁图像发送至所述检测模块；所述检测模块用于识别所述箱梁内壁图像是否存在病害，在确定箱梁内壁存在病害时，记录当前位置。本申请提供的箱梁巡检机器人，能够在箱梁内部采集箱梁内壁的图像信息，并对图像进行识别判断，确定箱梁内壁病害位置。确定箱梁内壁病害位置。确定箱梁内壁病害位置。

【技术实现步骤摘要】
一种箱梁巡检机器人


[0001]本申请涉及桥梁检修领域，尤其涉及一种箱梁巡检机器人。
技术背景
[0002]为了保证线路质量与运营安全，高速公路常常采用“以桥代路”的建设方法，其中使用频率最多的桥梁类型为箱梁结构，在桥梁服役的过程中伴随着环境的侵蚀和各类荷载反复作用，会出现的涂层劣化、钢板腐蚀、疲劳开裂等病害问题。
[0003]目前，对于连续箱梁内部的检查属于桥梁结构隐蔽性部位的检查，主要依靠人工目测进行观察。但是，箱梁内部的结构坎坷且没有照明设施，采用人工检查的方式不仅会因为内部昏暗且不便行走导致检查效率底下，还会因为箱梁内部顶板过高，无法进行近距离观测与标记，并且受检修人员的主观判断因素影响，导致检查结果不准确。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本申请提供了一种箱梁巡检机器人，该机器人能够在箱梁内部采集箱梁内壁的图像信息，并对图像进行识别判断，确定箱梁内壁病害位置。
[0005]为实现本申请的目的，本申请提供如下的技术方案：
[0006]本申请提供一种箱梁巡检机器人，包括：运动平台以及搭载在所述运动平台上的采集模块、控制模块和检测模块；
[0007]所述控制模块，用于构建箱梁内部地图并进行定位，以及，用于根据预设路线控制运动平台移动，并控制采集模块沿路采集箱梁内壁图像发送至所述检测模块；
[0008]所述检测模块用于识别所述箱梁内壁图像是否存在病害，在确定箱梁内壁存在病害时，记录当前位置。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述控制模块根据激光雷达数据和里程信息构建所述箱梁内部地图，并根据箱梁巡检机器人的移动获取不断更新的所述激光雷达数据和所述里程信息，采用不断更新的所述激光雷达数据和所述里程信息更新所述箱梁内部地图；
[0010]所述激光雷达数据通过搭载在所述运动平台上的激光雷达获取；
[0011]所述里程信息通过所述运动平台的光电编码器获取。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述控制模块当所述传感模块探测到预设路线上存在障碍物时，通过所述激光雷达数据与已知箱梁内部地图进行对比识别出所述箱梁内部地图上没有障碍物的区域，并自动创建新的路径。
[0013]在一种可能的实现方式中，所述检测模块在接收到所述箱梁内壁图像后，通过全卷积神经网络模型对所述箱梁内壁图像进行特征提取，对病害图像进行Labelme标注和掩膜处理，建立训练数据集，并采用语义分割模型训练病害模型。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述检测模块对所述箱梁内壁图像进行特征提取时，采用二值化裂缝骨骼提取法区分裂缝灰度级别，保留各个子图像中病害边缘图像并进行精细化处理。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述控制模块通过生成式对抗网络学习箱梁内壁图像中的几何结构信息，度量真实目标帧和重建的目标帧的相似性，预测深度图和位姿，再通过注意力机制捕获图像中的全局依赖关系，实现箱梁内部环境的3D重构。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述运动平台还搭载有RGB摄像头；所述控制模块接收t
‑
1，t，t+1三个时刻所述RGB摄像头发送的箱梁内部双目序列图像以及t时刻的箱梁内部图像目标帧，生成所述目标帧的重建图像，并以所述目标帧作为真实标签判断所述目标帧的重建图像的真假程度。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述控制模块还用于通过自注意力机制捕获全局的依赖关系，对关联全局信息建立长距离的依赖关系。
[0018]在一种可能的实现方式中，所述箱梁巡检机器人，还包括：照明模块，用于在箱梁内部提供照明。
[0019]本申请的有益效果为：
[0020]通过本申请提供的箱梁巡检机器人，能够在箱梁内部获取箱梁内部地图与自身位置信息，根据自身位置信息依照预设路线进行移动并采集箱梁内壁的图像信息，在遇到障碍物时自动调整行进路线；并且能够根据箱梁内壁的图像信息，判断箱梁内壁是否存在病害，同时对箱梁内部进行3D环境重构。
附图说明
[0021]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制；
[0022]图1为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人的结构图；
[0023]图2为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人的结构图；
[0024]图3为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人系统架构图；
[0025]图4为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人创建地图示意图；
[0026]图5为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人生成器中位姿估计网络的架构示意图；
[0027]图6为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人生成式对抗网络中判断器的架构示意图；
[0028]图7为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人自注意力机制的架构示意图；
[0029]图8为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人生成器中深度估计网络的架构示意图。
具体实施方式
[0030]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含
地包括一个或者更多个该特征；在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0032]实施例1
[0033]图1
‑
2为本申请实施例提供的一种箱梁巡检机器人，包括：运动平台1以及搭载在所述运动平台1上的采集模块2、控制模块3和检测模块；
[0034]所述控制模块3，用于构建箱梁内部地图并进行定位，以及，用于根据预设路线控制运动平台1移动，并控制采集模块2沿路采集箱梁内壁图像发送至所述检测模块；
[0035]所述检测模块用于识别所述箱梁内壁图像是否存在病害，在确定箱梁内壁存在病害时，记录当前位置。
[0036]可选的，采用机器人操作系统(ROS)进行构建地图功能包，地图服务器(map_server)能利用激光雷达数据和机器人的里程计信息创建地图，当机器人移动时，slam_gmapping节点都会更新激光雷达和里程数据，并对机器人的位姿估计和地图的计算上获得更优的计算机结果，最后更新地图状态将没有被障碍物占据的网格都加入到地图中，如图4所示；
[0037]ROS的导航功能包使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法完成机器人定位，AMCL是一种用于在2D环境下移动机器人的概率统计定位方法。这种算法在ROS系统中的具体是通过在已知地图的基础上使用粒子滤波算法跟踪机器人位姿实现的。AMCL定位节点主要使本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种箱梁巡检机器人，其特征在于，包括：运动平台(1)以及搭载在所述运动平台(1)上的采集模块(2)、控制模块(3)和检测模块；所述控制模块(3)，用于构建箱梁内部地图并进行定位，以及，用于根据预设路线控制运动平台(1)移动，并控制采集模块(2)沿路采集箱梁内壁图像发送至所述检测模块；所述检测模块用于识别所述箱梁内壁图像是否存在病害，在确定箱梁内壁存在病害时，记录当前位置。2.根据权利要求1所述的箱梁巡检机器人，其特征在于，所述控制模块(3)根据激光雷达数据和里程信息构建箱梁内部2D地图，再通过双目视觉融合的SLAM重建方法，将视觉信息与箱梁内部2D地图融合，构建箱梁内部3D地图，并根据箱梁巡检机器人的移动获取不断更新的所述激光雷达数据、所述里程信息与所述视觉信息，采用不断更新的所述激光雷达数据、所述里程信息与所述视觉信息更新所述箱梁内部3D地图；所述激光雷达数据通过搭载在所述运动平台(1)上的激光雷达(7)获取；所述里程信息通过所述运动平台(1)的光电编码器获取；所述视觉信息通过所述动平台(1)上的双目RGB摄像头(6)获取。3.根据权利要求1所述的箱梁巡检机器人，其特征在于，所述运动平台(1)上还搭载有传感模块；所述控制模块(3)根据预设路线控制所述运动平台(1)移动，在所述运动平台(1)移动过程中，当所述传感模块探测到预设路线上存在障碍物时，对所述预设路径进行重新规划。4.根据权利要求3所述的箱梁巡检机器人，其特征在于，所述控制模块(3)当所述传感模块探测到预设路线上存在障碍物时，通过激光雷...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢家莉，刘峰，黄文清，陈囡，刘嘉，霍仕峰，
申请(专利权)人：广东诚泰交通科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：