[发明专利]基于UWB的桥梁拉索缺陷检测定位系统及方法

权利要求书

1.基于UWB的桥梁拉索缺陷检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)：UWB基站固定在拉索末端位置，开启拉索检测机器人，开启远程主机，等待系统初始化完成，检测机器人初始位置D₀；

步骤(2)：UWB基站和机器人定位标签之间多次进行高频脉冲的发送和反馈，获取飞行时间TOF并计算检测机器人相对于UWB基站的距离D_t，并发送给远程主机；

步骤(3)：检测机器人通过电机驱动在待测拉索上运行，里程编码器记录电机转过的圈数，计算检测机器人的里程D_tc和速度V_tc；

步骤(4)：四个检测相机获取拉索当前位置360度图像，并合成一张图像发送给远程主机；

步骤(5)：远程主机通过卡尔曼滤波算法对步骤(2)中所述的距离D_t进行最优估计得到D_t(es)；

所述步骤(5)的具体过程为：

步骤(501)对用于位置估计的卡尔曼滤波参数进行相关初始化，包括协方差矩阵P′和过程噪音；

步骤(502)读取在上一时刻的估计的数据D_t-1(es)；初始时刻为D₀，机器人当前位置预测方程为：x′＝x+vΔt

具体为：

其中：当前机器人状态为x,机器人速度为v_x，时间间隔为Δt，且关系为：

步骤(503)根据UWB测量数据D_t，以及观测方程为：

通过下列公式计算得到最优估计值D_t(es)；

K＝P′H^T(HP′H^T+R)^-1，其中R为噪声矩阵

步骤(504)根据P_k＝(I-KH)P′，对卡尔曼滤波的协方差更新，返回步骤(501)；

步骤(6)：使用多传感器数据融合；卡尔曼融合算法或多贝叶斯估计法对步骤(5)的距离D_t(es)和步骤(3)的里程数据D_tc，对检测机器人当前拉索位置进行估计，得到位置数据D_t(ESL)；

步骤(7)：远程主机通过图像识别完成拉索缺陷图像识别，并在拉索图像上增加拉索位置数据D_t(ESL)，用于缺陷定位；后回到步骤二，对检测机器人下一时刻进行定位。

2.根据权利要求1所述的基于UWB的桥梁拉索缺陷检测定位方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体过程为：

步骤(201)UWB基站发送脉冲信号，并记录当前时间t₁；

步骤(202)经过一定时间后，机器人定位标签接收信号并记录时间t₂并在T_{reply_ROB}时间后发送反馈信号；

步骤(203)经过一定时间后，基站接受信号并记录当前t₃时间后经过T_{reply_BS}时间发送信号；

步骤(204)机器人定位标签接受信号并记录时间t₄；

步骤(205)记录T_{round_BS}＝t₃-t₁,T_{round_ROB}＝t₄-t₂,根据DS-TWR算法计算信号飞行时间TOF:

步骤(206)根据D_t＝C*TOF计算机器人标签和UWB基站位置D_t，C为光速，大小为3*10⁸m/s。

3.根据权利要求1所述的基于UWB的桥梁拉索缺陷检测定位方法，其特征在于，所述步骤(6)中的里程的观测方程为：