[发明专利]基于BIM技术的无人机隧道巡检方法

权利要求书

1.一种基于BIM技术的无人机隧道巡检方法，采用的操作系统是一个地面工作站(1)连接一个机载处理单元(2)，机载处理单元(2)连接一个机载传感器系统(3)和一个机载控制单元(4)，机载传感器系统(3)识别隧道(5)中管片标签，其特征在于具体操作步骤如下：

步骤S1、通过BIM技术建立隧道模型，并将其导入到地面工作站(1)的三维展示软件中，利用坐标系转换方法获得无人机导航坐标系与三维展示软件中的三维引擎相机坐标系之间关系，建立无人机与三维引擎相机之间的对应关系；

步骤S2、在地面工作站三维展示软件的三维引擎设置相机按巡检线路进行漫游，利用三维引擎漫游获得的运动轨迹参数和三维引擎相机之间的对应关系将通过坐标系转换方法转换为无人机运动轨迹参数，同时三维引擎漫游时利用射线技术侦查当前视口内的标签物体，以便与无人机获取的标签信息相互确认，以便更进一步得到无人机巡检线路中姿态和位置参数；标签用以标记位置；

步骤S3、无人机通过地面工作站(1)的三维引擎相机、机载传感器系统(3)中的RGB-D相机和MEMS惯性测量单元以及隧道管片(5)上安装的管片标签四者信息融合算法获得其在隧道中运动状态；

步骤S4、机载传感器系统(3)中的RGB-D相机巡检的视频通过视频传输模块传输到地面工作站(1)，地面工作站(1)利用基于BIM技术所做的隧道模型进行视频图像与模型的贴图、拼接、匹配和组合，最终得到巡检线路的真实三维模型，进而清楚掌握目前线路的具体情况和有无隧道病害隐患；所述视频图像包括深度图像和彩色图像。

2.根据权利要求1所述的基于BIM技术的无人机隧道巡检方法，其特征在于：

步骤S1中，通过RGB-D相机获得无人机离隧道左、右、上距离，将无人机调整到与三维引擎漫游起始坐标相同位置，使其两坐标系重合，然后利用四元数进行二者之间坐标系旋转变换。

3.根据权利要求1所述的基于BIM技术的无人机隧道巡检方法，其特征在于：

步骤S2中，所述标签用以标记位置。

4.根据权利要求1所述的基于BIM技术的无人机隧道巡检方法，其特征在于：

步骤S3中，利用RGB-D相机获取隧道内部环境的二维彩色图像和三维深度数据，然后通过极限学习算法获得无人机的姿态和位置参数估计值；利用MEMS惯性测量单元获得惯性测量值，将所述RGB-D相机获得的姿态和位置参数估计值与惯性测量单元获得的测量值通过滤波算法进行信息融合，再利用三维引擎相机获得的运动轨迹参数进行无人机运动状态一次修正，然后通过标签识别器获得的标签信息进行无人机运动状态二次修正，从而得到更为精确的无人机运动状态来自主控制无人机按巡检线路自主飞行。

5.根据权利要求1所述的基于BIM技术的无人机隧道巡检方法，其特征在于：

在步骤S3中，其信息融合算法如下：

无人机对三维引擎相机、基于RGB-D相机、MEMS惯性测量单元以及隧道管片上安装的标签四者信息进行处理，并采用基于信任度的DS证据理论算法计算得到的融合信息在隧道中运动状态准确性，计算过程如下：

S31.设三维引擎相机、RGB-D相机、MEMS惯性测量单元以及隧道管片上安装的管片标签信息四者信任度为W＝{ω₁,ω₂,ω₃,ω₄}，其中ω_i(i＝1,2,3,4)为单个数据的属性绝对差；

S32.计算任两组数据之间的冲突

其中m(F)为单组数据的置信度；

S33.计算任两组数据之间的相似性

S34.计算比例冲突因子

S35.计算平均冲突系数

S36.计算总体权重因子ω^*＝m×(k^*)^α×min(ω_i|i＝1,2,3,4)；

其中，α为调节因子；

S37.对所有数据的信任度进行更新调节

S38.重复上述步骤S32到步骤S37操作，直到总体信任度W′大于设定阈值时，无人机在隧道中的运动状态即为安全的运行状态。