[发明专利]核电站水下机器人的导航系统无效

专利信息
申请号: 201210442954.9 申请日: 2012-11-08
公开(公告)号: CN102944233A 公开(公告)日: 2013-02-27
发明(设计)人: 丑武胜;方斌;马鑫;郭晓旗 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G01S15/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 核电站 水下 机器人 导航系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及核电站水下机器人的导航系统,主要是利用多种传感器和微小型水下机器人的核电站工作环境信息,提供水下机器人的工作位置和状态。

背景技术

现今,核电站的安全已经日益受到重视。核电站在大修期间,需要对核电站内多处场所进行监测、检修。因为核电站中存在核辐射的环境,所以机器人成为了任务的执行者。其中核电站微小型水下机器人就是在堆芯池、构件池内完成观测和简单作业的任务。水下机器人完成任务就需要实时知道水下机器人的工作位置和状态,即需具备导航系统。

目前的水下机器人常用的导航系统有长/短基线定位声纳、GPS、惯导系统等。其中,长/短基线定位声纳系统需要安装固定的位置基阵,成本较高,而且不适合在核电站内安装;GPS在核电站内无法接收到信号,不能使用;高精度的惯导系统价格昂贵,且体积上也不适合微小型水下机器人的使用。针对核电站微小型水下机器人在核电站堆芯池和构件池的工作要求发明的导航系统,为微小型水下机器人在核电站工作提供的安全保障。

发明内容

本发明的目的是为核电站水下机器人在核电站的堆芯池和构件池内工作时提供导航信息。

本发明的目的是这样实现的:核电站水下机器人导航系统包括导航传感器单元、传输和接收单元、数据处理单元、工作环境单元、显示单元。

所述的导航传感器单元包括嵌入式航姿系统、深度计和扫描声纳;嵌入式航姿系统由三轴MEMS加速度计、三轴MEMS陀螺仪、三轴磁强计和DSP处理芯片组成,测量水下机器人的角速度和加速度,并能实时解算出水下机器人的三维姿态信息;深度计测量水下机器人的深度;扫描声纳测量水下机器人和池壁的距离。其中深度计的测量范围是0-40米,测量精度4cm。扫描声纳能进行360°范围的扫描,识别的分辨率有10cm。

传输和接收单元,将嵌入式航姿系统解算的姿态信息传输到水下机器人的控制模块,然后通过控制模块将嵌入式航姿系统的测量数据和深度计的测量数据由一路RS485进行传输。扫描声纳的数据量大,通过单独的一路RS485通讯传输到岸上数据处理单元。

数据处理单元,将导航传感器单元的测量数据进行滤波方法处理,包括如下:将深度计数据进行均值滤波,将扫描声纳数据进行图像处理得到二维平面的位置和航向角,然后处理过的两个传感器数据和航姿系统的加速度数据、姿态数据通过联邦卡尔曼滤波处理,解算出微小型水下机器人在工作环境的位置数据。

工作环境单元,包括核电站水下机器人工作的堆芯池和构件池的虚拟环境。通过对核电站内实际堆芯池和构件池的尺寸测量,利用软件画出两个池的虚拟环境。同时构造环境网格和坐标系,利用数据处理单元的结果可以将水下机器人的位置在环境中显示。并且,可以将水下机器人的作业路线也在虚拟环境中呈现。

显示单元,把核电站水下机器人的工作位置和状态通过界面实时显示出来。显示具备缩放功能,可以对水下机器人的定位情况放大,以便更清晰的显示状态。

本发明的优点包括:

(1)应用于核电站水下机器人,基于的导航传感器体积较小、成本较低,实现较简单;

(2)基于多传感器的数据预处理和联邦卡尔曼滤波,使得导航系统的结果稳定可靠,并能达到较高精度;

(3)本发明能实时提供核电站水下机器人在堆芯池和构件池内工作的位置和状态,并显示水下机器人在工作路线。

附图说明

图1为核电站水下机器人导航系统的原理图;

图2为导航传感器单元的示意图;

图3为数据处理单元的算法流程图;

图4为工作环境单元示意图;

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明:

图1核电站水下机器人导航系统的原理图。整个系统包括导航传感器单元、传输和接收单元、数据处理单元、工作环境单元、显示单元。首先通过导航传感器单元的声纳、深度计和嵌入式航姿系统对核电站微小型水下机器人的状态进行测量,如图2所示,以此获得水下机器人的加速度、角速度、姿态信息、深度信息和距离池壁的距离。

然后利用传输和接收单元将各类传感器的数据从水下传输到数据处理单元。导航传感器的信息通过两路RS485进行通讯传输。深度计和嵌入式航姿系统的传感器信息通过一路RS485通讯,声纳传感器信息通过单独一路RS485进行传输。

数据处理单元是通过对各传感器的信息进行处理以获取水下机器人的位置和姿态。处理过程可以分为预处理和信息融合两步。预处理包括深度计量测信息的预处理、声纳信息的预处理、加速度信息的预处理。具体的过程如下。

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