一种巡检机器人的隧道工况多维检测方法

技术领域

本发明涉及隧道巡检技术领域，尤其涉及一种巡检机器人的隧道工况多维检测方法。

背景技术

由于自然条件(地下水、材料、地层、冻融等)的变化，隧道结构发生各种变异现象(如开裂、错位等)，导致围岩地下水或地表水直接或间接地以渗漏或涌出的形式进入隧道内，形成隧道渗漏病害，侵蚀隧道结构，并影响隧道的正常运营和洞内设备的使用。在隧道中，一般都是通过人肉眼识别病害，在复检的时候大多是校对之前的病害信息，从而进行对比，这样做并不直观，信息容易遗漏。

目前，有采用巡检机器人来识别隧道的病害。例如，一种在中国专利文献上公开的“基于双目视觉传感器的轨道机器人检测方法”，其公告号CN108279677A，检测方法过程为：步骤一、将两台红外双目视觉传感器作为轨道机器人红外双目立体视觉系统；步骤二、根据红外双目立体视觉系统建立双目视觉系统的理想成像模型，根据视差和理想成像模型得到数字图像的三维空间位置坐标。除了使用双目传感器进行隧道病害识别外，还有利用其他传感器进行隧道状况的检测，例如，采用气体检测传感器检测隧道内部的空气质量、通过紫外相机检测出电力设备放电故障点及隧道壁面和管道表面的油渍、污渍、石灰垢等污染物质等等。

隧道侧壁挂轨巡检机器人可以提高巡检效率和精度，减少了人工巡检的风险，同时也减轻了工作人员的工作量。但是，诸多的传感器并不是在所有隧道场景中均需要工作采集数据，隧道长度场，不同的位置其设备安装及地理情况均不同，所需要重点采集的数据也是不同的，如果为了采集所有多维数据而在不同场合均采用同一的采集方式，难免会造成数据的浪费。

发明内容

本发明主要解决现有技术无法根据实际隧道场景设计变换多维数据采集方式，造成部分数据浪费的问题；提供一种巡检机器人的隧道工况多维检测方法，将隧道划分成若干隧道场景区域，设计不同的多维数据采集方式，对隧道工况进行巡检维护，监测更具有针对性，避免资源浪费。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种巡检机器人的隧道工况多维检测方法，包括以下步骤：

S1：设置巡检机器人，对隧道扫描建模；

S2：根据隧道所处位置的地理环境，将隧道划分为若干隧道场景区域，并设置对应的多维数据采集方式组合；

S3：根据设置的多维数据采集方式组合采集各段隧道场景区域的工况数据，根据采集获得的工况数据实时调整各传感器的采集频率；

S4：将采集获得的工况数据传输到云平台，云平台综合分析，判断隧道的工况健康状况，并将判断结果发送给相应的工作人员。

将隧道划分成若干隧道场景区域，设计不同的多维数据采集方式，对隧道工况进行巡检维护，监测更具有针对性，避免资源浪费。

作为优选，隧道场景区域划分过程为：

获取对隧道结构存在影响的地理环境因素数据；包括地质松软、历史降水量、历史冻融情况、隧道深度和地下水情况等等，对隧道结构可能造成影响的相关因素。

定量描述各隧道位置的地理环境因素数据，并归一化处理；

对各地理环境因素数据加权计算，获得隧道各位置处的地理影响评分；

根据沿隧道方向地理影响评分的变化，划分隧道场景区域。

划分隧道场景区域，将状况接近的隧道划分为同一区域，便于调整对应的多维采集模式。

作为优选，地理影响评分的计算过程表示为：

其中,P

E

α

N为地理环境因素数据的总数；

其中，e

α

对于不同的地理环境因素数据，其他的地理环境因素数据的变化可能也会影响该地理环境因素数据对于隧道结构的影响程度。例如，地下水对于隧道结构的影响程度，可能会随冻融情况(温度)的变化而改变，因此，加权系数也应根据其他因素数据的变化而变化。

作为优选，根据沿隧道方向地理影响评分的变化划分隧道场景区域的过程为：

以沿隧道方向的位置为横轴，以地理影响评分为纵轴，绘制地理影响评分变化曲线；

取地理影响评分曲线取变化率为0的点位作为第一边界；并计算相邻的第一边界之间的距离；

若相邻的第一边界之间的距离大于等于第一距离阈值，则在该相邻的第一边界中间插入第二边界；

若相邻的第一边界之间的距离小于等于第二距离阈值，且对应的地理影响评分差值小于等于差值阈值，则保留任意一个第一边界，剔除另一第一边界后重新返回计算相邻的第一边界之间的距离；

若相邻的第一边界之间的距离小于等于第二距离阈值，且对应的地理影响评分差值大于差值阈值，则保留全部的第一边界；

各相邻的边界之间的隧道划分为一个隧道场景区域。

第二距离阈值小于1/2的第一距离阈值。

作为优选，在隧道场景区域的边界处，设置边界RFID，用于划分位置以及与巡检机器人数据交换；在隧道场景区域中，间隔额定距离设置一个RFID标签；

RFID通过线缆连接到地表的通信平台，通信平台与云平台通信；云平台接受采集的信息，进行计算分析，判断隧道的工况。

隧道中的机器人由于在地下，与云平台的通信无法保证通畅；在隧道中连续设置RFID，既能够作为位置的标识，用于区分隧道的不同隧道场景区域，又能够用于与巡检机器人的信息交换，通过有线传输到地表的通信平台，保证数据的完整，避免数据的丢失，消除地底隧道对信号传输的干扰。

作为优选，对于各段隧道场景区域设置对应的多维数据采集方式组合，具体包括以下过程：

统计每段隧道场景区域中需要检测的对象设置对应的数据采集类型，需要检测的对象包括各类设备以及隧道结构检测点；

根据该段隧道场景区域中地理影响评分的最大变化率以及最高值，设定数据采集的频率。

作为优选，对于隧道中的设备，包括照明、通风、排水、消防设施等设备，不涉及固定采集频率的设定，仅在对应位置采集数据。

对于隧道结构类型的采集频率，例如隧道壁面是否开裂、渗水、变形和沉降等。根据隧道场景区域中地理影响评分的变化率以及最高值设定初始频率：

其中，f

k

k

p

p

为向下取整计算；

f

对于隧道特殊情况检测的采集频率均采用预设固定频率f

特殊情况检测包括火灾、漏电等紧急情况和二氧化碳、一氧化碳、甲烷等有害气体的含量。

作为优选，对于隧道结构类型的采集频率，采集频率的调整过程为：

比较当前获取的隧道结构数据与最初建模时的隧道结构数据，若参数变化超过设定的安全阈值，则结构类型采集频率调整为设定的最大值；否则，按照下式变化：

其中，f

Δd

T为当前采集轮次；

Δd

f

为向上取整。

根据近五次结隧道构数据变化合与于是的隧道结构数据差阈值比较，来自适应调整结构数据采集频率。不同的隧道结构数据通过不同的传感器获得，分别计算各类型的隧道结构数据变化，各传感器的采集频率取最大值。

作为优选，云平台中存储有多个以历史数据训练好的神经网络模型，每个隧道状况对应一个神经网络模型，根据多维隧道数据的数据类型，分别将多维隧道数据输入到对应的神经网络模型中，判断隧道的各类工况健康状况。

本发明的有益效果是：

1.将隧道划分成若干隧道场景区域，设计不同的多维数据采集方式，对隧道工况进行巡检维护，监测更具有针对性，避免资源浪费。

2.划分隧道区域场景，将状况接近的隧道划分为同一区域，便于调整对应的多维采集模式。

3.考虑不同的地理环境因素数据之间的影响，根据数据调整加权系数，使得计算结果更加准确可靠。

4.在隧道中连续设置RFID，既能够作为位置的标识，用于区分隧道的不同隧道场景区域，又能够用于与巡检机器人的信息交换，通过有线传输到地表的通信平台，保证数据的完整，避免数据的丢失，消除地底隧道对信号传输的干扰。

5.根据采集数据自适应调整采集频率，既能够避免数据的浪费，又能保证不错失重要数据。

附图说明

图1是本发明的隧道工况多维检测方法的流程图。

图2是本发明的划分隧道场景区域的流程图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本实施例的一种巡检机器人的隧道工况多维检测方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：设置巡检机器人，对隧道扫描建模。

在隧道中搭建轨道巡检机器人的巡检系统，在对隧道工况检测前，巡检机器人沿轨道运行，通过双目相机等传感器获取隧道内部的图像。

对隧道的结构与设备情况进行建模。对于隧道的具体扫描建模过程在此不再赘述。

S2：根据隧道所处位置的地理环境，将隧道划分为若干隧道场景区域，并设置对应的多维数据采集方式组合。

隧道场景区域划分过程为：

1)获取对隧道结构存在影响的地理环境因素数据。

地理环境因素数据为对隧道结构可能造成影响的相关因素，包括地质松软、隧道材料、历史降水量、历史冻融情况、隧道深度和地下水情况等等。

沿隧道的方向，获取隧道各位置处的地理环境因素数据。该类数据能够通过历史的地质勘测、环境变化统计以及隧道建设过程中的设计参数获得。

2)定量描述各隧道位置的地理环境因素数据，并归一化处理。

因为各数据的量纲不同，很难进行统一的数据处理；对此，对于各地理环境因素数据设置对应的最大值，以定量描述的数据比上对应的最大值做归一化处理，用于后面的地理影响评分计算。

3)对各地理环境因素数据加权计算，获得隧道各位置处的地理影响评分。

地理影响评分的计算过程表示为：

其中,P

E

α

N为地理环境因素数据的总数。

对于不同的地理环境因素数据，其他的地理环境因素数据的变化可能也会影响该地理环境因素数据对于隧道结构的影响程度。例如，地下水对于隧道结构的影响程度，可能会随冻融情况(温度)的变化而改变，因此，加权系数也应根据其他因素数据的变化而变化。

其中，e

α

4)根据沿隧道方向地理影响评分的变化，划分隧道场景区域。

划分隧道场景区域的过程为：

4-1)以沿隧道方向的位置为横轴，以地理影响评分为纵轴，将各位置的地理影响评分绘制在同一曲线图上，曲线光滑处理后，获得最终的地理影响评分变化曲线。

4-2)计算地理影响评分曲线各点的变化率，取变化率为0的点位作为第一边界。

4-3)计算相邻的第一边界之间的距离。

4-4)若相邻的第一边界之间的距离大于等于第一距离阈值，则在该相邻的第一边界中间插入第二边界；

若相邻的第一边界之间的距离小于等于第二距离阈值，且对应的地理影响评分差值小于等于差值阈值，则保留任意一个第一边界，剔除另一第一边界后重新返回步骤4-3)计算相邻的第一边界之间的距离；

若相邻的第一边界之间的距离小于等于第二距离阈值，且对应的地理影响评分差值大于差值阈值，则保留全部的第一边界。

第二距离阈值小于1/2的第一距离阈值。

4-5)相邻的边界之间的隧道划分为一个隧道场景区域。

在隧道场景区域的边界处，设置边界RFID，用于划分位置以及与巡检机器人数据交换；在隧道场景区域中，间隔额定距离设置一个RFID标签。

RFID通过线缆连接到地表的通信平台，通信平台与云平台通信；云平台接受采集的信息，进行计算分析，判断隧道的工况。

隧道中的机器人由于在地下，与云平台的通信无法保证通畅；在隧道中连续设置RFID，既能够作为位置的标识，用于区分隧道的不同隧道场景区域，又能够用于与巡检机器人的信息交换，通过有线传输到地表的通信平台，保证数据的完整，避免数据的丢失，消除地底隧道对信号传输的干扰。

对于各段隧道场景区域设置对应的多维数据采集方式组合，包括设置数据采集的类型以及各类型数据采集的频率，具体包括以下过程：

1>统计每段隧道场景区域中需要检测的对象设置对应的数据采集类型，需要检测的对象包括各类设备以及隧道结构检测点等。

2>根据该段隧道场景区域中地理影响评分的最大变化率以及最高值，设定数据采集的频率。

本实施例数据采集累心包括通过双目视觉技术，村建机器人可以获取立体图像，进而精确测量隧道设施的尺寸和距离，检测墙壁表面的裂纹和缺陷等问题。通过紫外相机可以检测出电力设备放电故障点及隧道壁面和管道表面的油渍、污渍、石灰垢等污染物质，并及时通知维修人员进行清理和处理。机器人搭载气体检测传感器，可以检测隧道内部的空气质量，包括二氧化碳、一氧化碳、甲烷等有害气体的含量，及时报警并采取应急措施。机器人搭载激光雷视技术，可以获取隧道内部的三维数据，检测隧道内部的变形和沉降，判断隧道结构的安全状况。

对于隧道中的设备，包括照明、通风、排水、消防设施等设备，不涉及固定采集频率的设定，仅在对应位置采集数据。

对于隧道结构类型的采集频率，例如隧道壁面是否开裂、渗水、变形和沉降等。根据隧道场景区域中地理影响评分的变化率以及最高值设定初始频率。

其中，f

k

k

p

p

为向下取整计算。

f

对于隧道特殊情况检测的采集频率均采用预设固定频率f

特殊情况检测包括火灾、漏电等紧急情况和二氧化碳、一氧化碳、甲烷等有害气体的含量。

S3：根据设置的多维数据采集方式组合采集各段隧道场景区域的工况数据，根据采集获得的工况数据实时调整各传感器的采集频率。

随时间变化，隧道中的情况会不断变化，仅使用一种固定的数据采集频率，在后期可能无法满足隧道工况的监测，可能会遗漏重要的数据；或者，根据采集的数据分析，原先设置的初始频率过大，造成数据的浪费，需要根据采集获得的数据，实时自适应调整结构类型采集频率。

对于隧道结构类型的采集频率，采集频率的调整过程为：

比较当前获取的隧道结构数据与最初建模时的隧道结构数据，若参数变化超过设定的安全阈值，则结构类型采集频率调整为设定的最大值；否则，按照下式变化：

其中，f

Δd

T为当前采集轮次。

Δd

f

为向上取整。

在本实施例中，根据近五次结隧道构数据变化合与于是的隧道结构数据差阈值比较，来自适应调整结构数据采集频率。不同的隧道结构数据通过不同的传感器获得，分别计算各类型的隧道结构数据变化，各传感器的采集频率取最大值。

S4：将采集获得的工况数据传输到云平台，云平台综合分析，判断隧道的工况健康状况，并将判断结果发送给相应的工作人员。

巡检机器人各传感器采集得到的多维隧道数据与设置的RFID进行数据交换，RFID纪录数据交换的时间，并携带自身编号将巡检机器人采集得到的多维隧道数据传输到通信平台；通信平台汇集后发送到云平台处理数据。

云平台中存储有多个以历史数据训练好的神经网络模型，每个隧道状况对应一个神经网络模型，根据多维隧道数据的数据类型，分别将多维隧道数据输入到对应的神经网络模型中，判断隧道的各类工况健康状况。

将判断分析结果发送给对应的工作人员，工作人员根据反馈的结果进行响应的处理。

本实施例的方案将隧道划分成若干隧道场景区域，设计不同的多维数据采集方式，对隧道工况进行巡检维护，监测更具有针对性，避免资源浪费。

应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。