[发明专利]一种基于无人机装置的隧道异常状态监测方法

摘要

本发明公开了一种隧道异常状态监测方法和无人机装置，属于无人机技术领域。该装置包括550轴距无人机以及与无人机相连的微型电脑。无人机进入隧道内后全程拍摄记录隧道内的环境，实时监测机头斜前上方、水平方向以及斜前下方是否存在障碍物，若有，则分别测量无人机与障碍物的距离，当无人机与任意一个障碍物的距离小于或等于其安全半径时，无人机处于冲突状态，微型电脑重新计算并移动无人机的位置，直至无人机向前飞行不会发生冲突，然后无人机继续向前飞行并且继续拍摄隧道内环境直至穿过隧道。如果障碍物太大或太多无法通过，则无人机按照原路线返回入口。本发明有效地确保无人机飞行安全，精度高，节省人力成本，提高监测的效率。

主权项

1.一种基于无人机装置的隧道异常状态监测方法，所述的无人机装置包括550轴距无人机以及与无人机相连的微型电脑；微型电脑用于计算调整无人机飞行策略，控制无人机飞行并分析环境异常；550轴距无人机在顶部，水平和底部三个方向，同时对应安装360度顶部激光传感器，360度水平激光测距仪以及360度底部激光传感器；分别监测无人机与机头斜前上方障碍物，水平障碍物以及与机头斜前下方障碍物的距离，并将各传感器所得数据传输到微型电脑中；高清相机通过三轴云台固定在550轴距无人机上，无人机通过光流传感器保持自身和高清相机的稳定；所述的550轴距无人机自带前视高亮度补光光源，底部高亮度补光光源以及风速测量仪；其特征在于，具体步骤如下：步骤一、将无人机上安装360度顶部激光传感器，360度水平激光测距仪以及360度底部激光传感器，高清相机，补光光源和风速测量仪；并与微型电脑连接进行调试飞行；步骤二、调试好后的无人机向隧道里飞行，高清相机开始全程拍摄记录；无人机进入隧道内后，打开自带的前视高亮度补光光源和底部高亮度补光光源，同时高清相机开始全程拍摄记录隧道内的环境；步骤三、无人机的各360度激光传感器检测是否存在障碍物，并判断无人机与各方向上障碍物之间的距离是否小于等于安全半径，如果是，无人机到达冲突状态，进入步骤四，否则，进入步骤五；具体为：把无人机看作一个中心点，采用激光SLAM技术确定自身位置，在无人机飞行过程中的每一个时间步，以该中心点为基础，利用三个360度激光传感器来检测无人机与机头斜前上方是否存在障碍物，无人机水平方向是否存在障碍物以及与无人机与机头斜前下方是否存在障碍物；如果无人机在飞行过程中没有遇到任何障碍，则无人机按照当前方向和速度继续飞行；当碰到障碍物时，360度顶部激光传感器，360度水平激光测距仪以及360度底部激光传感器分别返回无人机与机头斜前上方障碍物，水平障碍物以及与机头斜前下方障碍物的距离，当无人机与任意一个障碍物的距离小于或等于无人机的安全半径R_c时，则判定该无人机进入到冲突状态，否则不进入冲突状态；步骤四、微型电脑控制无人机飞行，调整飞行策略并判断是否能解脱冲突；如果是，进入步骤五；否则，无人机拍摄记录障碍物信息，按原路线返回，流程结束；无人机进入冲突状态后，速度降为0，处于悬停状态进行冲突解脱,微型电脑重新计算并移动无人机的位置，直至无人机向前飞行不会发生冲突，然后无人机继续向前飞行并且继续拍摄隧道内环境；具体为：首先，无人机以自身为中心，以隧道两边墙壁连接的方向为x轴，以隧道顶部底部连接的方向为y轴，以无人机飞行的方向为z轴建立坐标系；然后，无人机通过360度激光传感器测得与障碍物之间的距离为L，且L小于无人机的安全半径R_c，与障碍物之间的连线与x‑y平面的夹角为θ，将障碍物与无人机投影到x‑y平面内，此时无人机与障碍物之间的距离为L·cosθ，则在x‑y平面内无人机解脱冲突需要移动的最短距离为R_c‑L·cosθ，方向为沿着障碍物与无人机连线的方向；无人机按照最短的移动距离来进行冲突解脱，冲突解脱后无人机继续向隧道里飞行；类似地，当无人机与多个障碍物同时发生冲突不能解脱时，或者障碍物太大或太多无法通过，无人机拍摄记录障碍物信息，按原路线返回入口；步骤五、无人机利用内置的二阶关联信息的特征增强算法，对高清相机拍摄的图像进行即时监测分析，并输出异常区域的位置进行重点拍摄；具体步骤如下：步骤501、输入1024dpi×1024dpi×3通道的拍摄图片，通过神经网络进行图像特征提取，生成8dpi×8dpi×256通道的图片；步骤502、每个通道是一个8×8的矩阵A_i(i＝1,2,…,256)，对于每一个矩阵A_i，设X_it＝(X_{it_1},X_{it_2},…,X_{it_8})为该矩阵8个横向量构成的8维随机变量；步骤503、利用8维随机变量X_it进一步计算协方差矩阵C_it；其中，c_{it_jk}＝Cov(X_{it_j},X_{it_k})j,k＝1,2,...,8；X_{it_j}和X_{it_k}分别为8维随机变量的分量；步骤504、对于每一个矩阵A_i，计算该矩阵8个列向量构成的8维随机变量X_iv＝(X_{iv_1},X_{iv_2},…,X_{iv_8})；步骤505、利用8维随机变量X_iv进一步计算协方差矩阵C_iv；步骤506、最终对每个矩阵A_i，利用协方差矩阵C_it和协方差矩阵C_iv得到特征增强后的矩阵步骤507、将特征增强后的矩阵通过平均值池化变成一个长度为512维的特征向量，再通过全连接层，判断存在的异常区域，从而对异常区域进行重点拍摄；步骤六、判定无人机是否穿过隧道，拍摄全部完成，如果是，流程结束；否则，跳至步骤二。