基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法及系统，包括以下步骤：获取多传感器原始数据，利用自适应卡尔曼滤波进行数据降噪和同步处理，采用张量流形学习方法提取动态特征，利用动态特征拓扑分析方法检测环境变化，通过加权图卷积网络进行环境重建；采用图匹配网络对齐方法进行模型配准，通过深度图神经网络提取语义特征，利用条件随机场模型计算区域变化概率，通过贝叶斯推理网络进行信息融合；基于改进的A*算法和动态规划进行路径优化，采用贝塞尔曲线生成平滑轨迹；通过分级细节技术进行渲染优化，建立操作映射关系；采用模型预测控制进行状态预测和控制指令生成。本发明专利技术提高了巡检的自动化水平、安全性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动巡检方法，尤其是基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法及系统。

技术介绍

1、建筑内部巡检是保障建筑设施安全运营的关键环节，传统的人工巡检方式存在效率低、成本高、危险性大等问题。随着大型建筑设施的不断增多和复杂化，对巡检的精确性、实时性和安全性提出了更高要求。基于vr和无人机的自动巡检系统能够实现远程操作和智能决策，有效降低人员风险，提高巡检效率和数据采集质量。同时，该技术可以构建数字孪生场景，支持历史数据回溯分析和预测性维护，对提升建筑设施的智能化运维水平具有重要意义。

2、目前，建筑内部巡检技术主要集中在基于单一传感器的环境感知、简单的路径规划和人工遥控操作等方面。在环境感知领域，主要采用基于卡尔曼滤波的传感器数据处理方法，但对多源异构数据的融合能力有限。路径规划多采用传统a*算法或rrt算法，难以适应动态环境变化。远程操控系统主要依赖2d图像传输和键鼠控制接口，操作体验差，且存在较大延迟。环境重建方面主要使用基于特征点匹配的传统配准方法，难以处理复杂场景的动态变化。无人机控制主要采用pid等经典控制算法，在复杂环境下的控本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤S1具体为：

3.根据权利要求1所述的基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤S2具体为：

4.根据权利要求1所述的基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤S3具体为：

5.根据权利要求1所述的基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤S4具体为：

6.根据权利要求1所述的基于VR和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤S5具...

【技术特征摘要】

1.基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤s1具体为：

3.根据权利要求1所述的基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤s2具体为：

4.根据权利要求1所述的基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤s3具体为：

5.根据权利要求1所述的基于vr和无人机的建筑内部自动巡检方法，其特征在于，步骤s4具体为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：郝岭，王文欣，张茜，李东，李金祥，龚兆军，丁成程，高勤跃，焦晨旭，王明玉，孙羽翔，张田浦，
申请(专利权)人：中铁建工集团有限公司，
类型：发明
国别省市：