【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径规划，尤其涉及一种基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法。
技术介绍
1、路径规划
涉及的是计算机科学、机器人技术与自动化工程的交叉领域，主要关注如何使机器人或自动化系统能够在有约束的环境中找到完整检测整个管网的最优路径。集成算法设计、机器学习、传感器数据处理等多种技术，以处理和解决动态环境下的导航问题。路径规划的应用十分广泛，涵盖工业自动化、自动驾驶车辆、无人机导航等多种场景，核心目标是提高路径的效率和安全性，减少能耗和时间成本。
2、其中，多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法是指使用集成多种传感器和数据源的技术来优化管道机器人的路径选择和环境探测效能。用途主要是在管道维护和检查中，通过智能机器人系统自动检测管道裂纹、腐蚀、沉积物堆积等问题。机器人通过融合来自不同传感器的数据，比如视觉、声学、磁力和压力数据，能够更准确地分析管道状态，为运维提供科学的数据支持和决策依据。这种方法能够显著提升管道检测的效率和准确性，减少人工干预，降低维护成本。
3、现有的路径规划技术在处理动态环境...
【技术保护点】
1.一种基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，所述环境数据集包括时间戳对齐的传感器数据、空间坐标校正后的测量点和多传感器融合的数据，所述三维管道模型包括管道的空间布局、连接节点和缺陷位置，所述优化访问路径包括管道检测节点的经济性评估、访问优先级和成本计算，所述优化的路径规划图包括机器人调整后的速度和转向参数、预定轨迹和路径中的关键点，所述实时监测结果包括环境变化的记录、机器人状态的实时数据和偏离常态的数据分析，所述路径评估结果包括检测的新缺...
【技术特征摘要】
1.一种基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，所述环境数据集包括时间戳对齐的传感器数据、空间坐标校正后的测量点和多传感器融合的数据，所述三维管道模型包括管道的空间布局、连接节点和缺陷位置，所述优化访问路径包括管道检测节点的经济性评估、访问优先级和成本计算，所述优化的路径规划图包括机器人调整后的速度和转向参数、预定轨迹和路径中的关键点，所述实时监测结果包括环境变化的记录、机器人状态的实时数据和偏离常态的数据分析，所述路径评估结果包括检测的新缺陷、路径的有效性和数据集完整性的评价。
3.根据权利要求1所述的基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，收集来自视觉、超声、漏磁和激光雷达的数据，对数据进行时间戳对齐和空间坐标校正，进行数据融合并查验数据的一致性，生成环境数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于多数据融合的管道机器人路径规划与探测方法，其特征在于，基于所述环境数据集，提取结构信息和识别异常信号，标识管道的缺陷...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂庆，廖文玲，彭宽，周俊充，李何钰秋，丁玉章，
申请(专利权)人：成都工业学院，
类型：发明
国别省市：
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