CN107631718A - 一种基于tm30的智能机器人监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于TM30的智能机器人监测系统及方法，系统包括自动监测单元、无线信号传输单元、行走驱动单元和危险报警单元，自动监测单元实现对监测点围岩收敛变形的监测；无线信号传输单元包括连接的信号处理模块和信号传输模块，被配置为控制机器人的启停、信号的处理与传输，实现在隧道内部复杂环境下信号的远距离传输；行走驱动单元，被配置为对测站进行精确定位，使机器人能够在隧道内部复杂环境下安全前进并准确的到达测站位置；危险报警单元，被配置为根据检监测结果对监测数据异常以及危险情况进行自动报警。

Description

一种基于TM30的智能机器人监测系统及方法

技术领域

本发明涉及一种基于TM30的智能机器人监测系统及方法。

背景技术

围岩收敛变形监测是隧道施工监测的重要组成部分。关于围岩收敛变形监测目前隧道施工中广泛采用的仍旧是人工监测，虽然也能满足变形监测的需要，但是存在着许多不足之处。传统的人工监测需要2-3个劳动力，人为引起的观测误差较多，影响最终平差精度，并且观测周期较长，无法满足施工根据实时监控数据进行动态调整的要求。

下面对于传统的监测方法作简要介绍：

(1)精密水准测量

对拱顶下沉的监测，可采用精密水准，按二等水准的精度要求进行作业。隧道内拱顶下沉监测采用特制的长挂杆把钢尺倒挂在拱顶的测点上，每次监测时，用水准仪读取钢尺的读数和后视水准尺的读数，根据水准测量原理即可求出测点的相对高程和绝对高程。

(2)三角高程测量

首先在监测隧道纵断面上预先埋设若干锚杆，并在锚杆端部做成平面，贴上反射片。监测时全站仪要像水准仪一样安置于测点和工作基点之间，不同的是前视使用反光片，后视使用棱镜或者水准尺。该方法按三角高程测高原理测出了前视和后视与全站仪轴心的高差，从而求出测点的相对高程和绝对高程。

(3)相对位移观测法

首先在监测横断面上预先埋设若干监测锚杆A，B，C等，并在锚杆端部做成平面，贴上反射片。然后在距离隧道监测点断面30米或更远的地方安置全站仪，以全站仪上次内存定义的任意坐标系作为假定坐标系，用坐标测量法测出监测点的任意坐标系三维坐标A(x_A,y_A,z_A)，B(x_B,y_B,z_B)和C(x_C,y_C,z_C)。最后进行如下计算：

(4)绝对三维位移观测法

相对位移观测法如果把仪器架于已知点上或者与已知基准点联测，即可完成绝对三维位移监测。绝对三维位移观测法需要在隧道内附近适当位置设置一个后视基准点，而且还需在洞内埋没观测墩，作为固定工作点以安置全站仪。

以上四种传统的监测方法都需要人工参与，而隧道一般监测距离长、范围大，监测点数量大，监测工作繁重，在施工期间监测难度大，周期长且受到现场施工环境的限制。因此，急需研发一种自动化、智能化、可实现远程监控、实时监控的监测系统。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于TM30的智能机器人监测系统及方法，本发明应用于隧道施工期间和运营期间内部围岩的收敛变形监测。本发明最主要的特点是通过自动监测单元、无线信号传输单元、行走驱动单元、危险报警单元实现高效、精确、安全的隧道内部围岩收敛变形监测。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于TM30的智能机器人监测系统，包括自动监测单元、无线信号传输单元、行走驱动单元和危险报警单元，其中：

所述自动监测单元包括全站仪自动调平模块、影像采集模块和自动监测模块，所述全站仪自动调平模块，被配置为对当全站仪的位置发生偏移时根据偏移量进行实时修正，所述影像采集模块，采集机器人监测过程以及行进过程中的图像信息，所述自动监测模块，被配置为控制TM30全站仪自动进行粗略瞄准，然后利用ART技术进行螺旋式自动搜索，直到锁定监测点的棱镜，完成精确瞄准，以实现对监测点围岩收敛变形的监测；

所述无线信号传输单元包括连接的信号处理模块和信号传输模块，被配置为控制机器人的启停、信号的处理与传输，实现在隧道内部复杂环境下信号的远距离传输；

所述行走驱动单元，被配置为对测站进行精确定位，使机器人能够在隧道内部复杂环境下安全前进并准确的到达测站位置；

所述危险报警单元，被配置为根据检监测结果对监测数据异常以及危险情况进行自动报警。

进一步的，所述全站仪自动调平模块由安装在全站仪的水准器上面的压力智能传感器进行辅助调平，压力智能传感器安置在水准器的正中间，当全站仪处于调平状态时水准器内的气泡与压力智能传感器接触，当全站仪处于倾斜状态时，水准器内的液体与压力智能传感器接触，根据压力智能传感器在这两种情况下所受的压力不同，根据压力智能传感器的不同压力值判别全站仪的倾斜状态，并以此为根据进行调平。

进一步的，调平过程使得全站仪发生偏移，信号处理模块记录该偏移量，并利用信号传输模块传送到监控中心，利用该偏移量对测站的位置信息进行修正。

进一步的，所述影像采集模块利用TM30全站仪的数字影像采集功能在监测过程以及行进过程中自动拍摄照片，并利用内部的CCD图像传感器将图像转换成电信号，最后利用无线信号传输单元传输到操作室的图像数据库。

进一步的，所述自动监测模块控制TM30全站仪自动进行粗略瞄准，然后利用ART技术进行螺旋式自动搜索，直到锁定监测点的棱镜，锁定棱镜之后，TM30全站仪照准部接近棱镜中心，完成数据的采集。

进一步的，对每个测站以及同一测站的不同监测点进行编号，机器人将采集到的数据按照相应编号进行储存，实现了数据与测点的一一对应，在隧道施工过程中，利用影像采集模块与图像识别模块判别监测点棱镜是否被施工机械遮挡。

进一步的，所述信号处理模块由机器人内部数据处理系统以及ZigBee/GPRS网关组成，机器人内部数据处理系统将TM30监测到的数据进行初步处理、整合，并通过信号传输模块发送到监控中心，同时接收来自ZigBee路由器的命令信息，并在处理后传递到行走驱动单元，控制机器人的启停；ZigBee/GPRS网关由协调器将来自ZigBee路由器的数据或GPRS网络的命令进行处理，完成ZigBee协议与GPRS协议之间的转换。

所述信号传输模块包括搭载于机器人内的频射天线和ZigBee路由器组成的簇状网络拓扑结构及协调器组成，ZigBee路由器接收机器人发射的数据信号，经路由器组成的簇状网络拓扑结构传递至隧道口的协调器，协调器接收数据后经信号转换传递至远程监控中心，同时监控中心的命令通过信号处理与传输模块传递至机器人。

所述行走驱动单元包括行走驱动模块与安全防护模块，所述行走驱动模块包括履带以及在其上搭载的视觉里程计与惯性传感器，实现机器人在行进过程中的精确定位；所述安全防护模块包括TM30全站仪的防护罩，以及在防护罩设置的提醒指示灯。

所述危险报警单元包括数据处理模块、图像识别模块和自动报警模块，所述数据处理模块对数据进行处理，如果发现异常数据及时将异常情况发送到自动报警模块；

所述图像识别模块存储有监测图像数据库并采用图像识别技术识别监测中的各种危险项，并将具体的危险情况发送到自动报警模块；

所述自动报警模块在接收到来自数据处理模块和图像识别模块的信号之后，对危险等级进行评定，同时给无线传输单元的信号传输模块反馈信息，并最终传送到系统信号处理模块，系统信号处理模块根据危险情况控制监测机器人的启停。

基于上述系统的工作方法，包括以下步骤：

(1)监控测量前将测量机器人放置在隧道外预先设计的起始点，启动监控测量工作模式；

(2)机器人按预设路线前进，到达第一个测站后停止前进；

(3)机器人进行自动调平；

(4)检查是否有上一测站未监测的遗留监测点，若有则首先监测遗留监测点，若没有则继续监测本测站监测点，测量时首先对监测点进行粗瞄并判断其是否被遮挡，若监测点被遮挡，则记录此点并在下一测站测量，若未被遮挡，则进行精确照准测量，并将测量数据通过无线传输单元传输至监控中心；

(5)该测站监测完成后继续前进至下一测站并转至步骤(3)，直至所有测站监测完毕。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明的自动监测单元能够在监测机器人到达固定位置之后自动调平全站仪并进行自动瞄准、采集数据，同时可以判别棱镜是否被挡住。这不仅提高了监测效率、监测精度，而且节约了人力，避免了监测人员在多粉尘、噪音等不良条件下工作对身体的损害；

2、本发明利用无线信号传输模块的系统信号处理模块可以对监测数据进行初步处理，并能够控制监测机器人的启停，可以在特殊情况下保护机器人受到意外伤害。信号传输模块利用由路由器组成的簇状网络拓扑结构解决了无线信号在复杂条件下长距离传输不稳定的问题，保证了信号传输的可靠性，因此可以实现监控中心对监测机器人的远程实时控制。

3、本发明的行走驱动单元的安全防护模块含有防护罩，保证监测机器人在行走、监测过程中免受落石等意外伤害，同时醒目的闪烁灯可以提醒周围的施工人员。专门铺设的简易小型通道可以保证机器人行进位置的精确性，并且可以提高监测的精确性。

4、本发明设置有危险报警单元能够及时将异常情况发送给相关负责人，以便及时发现施工或者运行期间的不良情况，并及时采取相应的措施，有效避免了灾害的发生。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1a是现有技术中的精密水准测量示意图。

图1b是现有技术中的三角高程测量示意图。

图1c是现有技术中的相对位移观测法示意图。

图2a、2b是智能监测机器人整体结构示意图。

图3是监测点布设图。

图4a、4b是本发明的全站仪自动调平示意图。

图5是本发明的自动监测流程图。

图6是本发明的簇状网络拓扑结构示意图。

图7是本发明的数据传输整体结构图。

图8是本发明的安全防护罩示意图。

图9是本发明的机器人内部模块连接示意图。

其中，1.智能监测机器人2.TM30全站仪3.旋转平台4.防护罩5.闪烁灯6.单片机7.行走驱动单元8.自动监测单元9.无线传输单元10.设备接口11.供电单元12.ZigBee路由器13.ZigBee/GPRS14.远程监控中心15.左帮点16.右帮点17.拱顶点。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

正如背景技术所介绍的，现有技术中存在现有技术的监测方法都需要人工参与，而隧道一般监测距离长、范围大，监测点数量大，监测工作繁重，在施工期间监测难度大，周期长且受到现场施工环境的限制的不足，为了解决如上的技术问题，本发明提出了一种搭载TM30全站仪的机器人智能监测系统，主要应用于隧道施工期间和运营期间内部围岩的收敛变形监测。本发明最主要的特点是通过自动监测单元、无线信号传输单元、行走驱动单元、危险报警单元实现高效、精确、安全的隧道内部围岩收敛变形监测。

如图2所示是本发明的整体结构示意图。最上部是TM30全站仪(2)的防护罩(4)，下面是TM30全站仪(2)，2a是TM30全站仪(2)的镜头，TM30全站仪(2)与防护罩(4)均安装在旋转平台(3)上面。旋转平台(3)下面的机身上安装有四个闪烁灯(5)，底部是用于行进的履带(7b)。

该智能检测机器人(1)主要监测隧道内部围岩收敛变形，其监测点布设参考图3，主要对左帮点(15)、右帮点(16)和拱顶点(17)进行监测。不同的工程情况，监测点的间距以及高程均不相同，埋设监测点的时候需要记录监测点粗略的位置信息，作为全站仪(2)自动瞄准的数据依据。监测时机器人(1)在靠右侧铺设的简易道路上行进，监测左帮点(15)和拱顶点(17)，自左侧返回时，机器人监测右帮点(16)和拱顶点(17)。

利用TM30全站仪(2)进行监测需要将TM30全站仪(2)进行调平，该监测机器人(1)的智能调平参考图4。TM30全站仪(2)的水准器(8b-4)正中间安装了一个灵敏的压力智能传感器(8b-1)，能够实时感测所受到的压力，并将此压力信息传送到系统信号处理模块，进行自动调平操作。水准器(8b-4)处于倾斜状态时，气泡(8b-2)处于水准器(8b-4)的周围，压力智能传感器(8b-1)处于水准器(8b-4)内液体的上方并与其接触；处于调平状态时，气泡(8b-2)位于水准器(8b-4)正中间，因此压力智能传感器(8b-1)位于气泡(8b-2)的正上方并与其接触。利用压力智能传感器(8b-1)进行辅助调平需要事先通过实验测定水准器(8b-4)在水平状态以及不同倾斜状态时压力智能传感器(8b-1)的压力值，在实际调平过程中，将实际压力值与事先存储在系统信号处理模块内的实验值进行对比，来判断水准器(8b-4)的倾斜角度α。在确定水准器(8b-4)的倾斜角度α之后，在系统信号处理模块的控制下，水准器(8b-4)沿x方向调整角度α，压力智能传感器(8b-1)压力值跟随其变化，并以此为根据判断此时的倾斜角度β，系统信号处理模块根据α、β以及方向x逐步判断水准器(8b-4)的倾斜方向，直到最后水准器(8b-4)处于调平状态。全站仪(2)在系统信号处理模块的控制下进行自动调平，该过程必然会导致其发生一定的偏移量，而该偏移量使得其偏离了指定的测站位置，因此系统信号处理模块需要记录该偏移量，并将其与测站信息、监测数据信息等一起通过信号传输模块传输到监控中心。在监控中心程序利用该偏移量对测站位置信息进行修正，然后进行监测点坐标的计算与处理。

机器人(1)自动监测模块的工作流程图如图5所示。机器人(1)在软件控制下行走至某一测站X时，首先检查前一测站X-1是否有监测点未监测，若存在未监测的点，则首先监测该点，然后依次监测该测站的其余点。监测之前，在软件内输入测站和监测点的位置信息、编号信息等。机器人(1)在出发点首先瞄准、测量两个基准点，计算出发点的坐标信息，然后利用测站的坐标信息，计算出行进距离和行进方向，并通过行走驱动单元(7)实现测站的精确定位。机器人到达测站之后，利用基准点、测站以及监测点的位置信息确定监测点相对于测站的方向，作为全站仪自动瞄准的依据。在监测时，全站仪(2)在软件的控制下粗略瞄准监测点，并在影像采集模块与图像识别模块的作用下判断监测点是否被施工机械等遮挡。影像采集模块工作时，利用TM30全站仪(2)内部的摄像功能不断拍摄照片并在CCD传感器的作用下将图像信号转换成电信号，经无线传输单元(9)传送到监控中心(14)。图像信息传送到监控中心(14)之后，图像识别模块将其与图像数据库内的各类图像进行对比分析，最终判断监测点是否被遮挡。如果监测点被遮挡，则将该点记录，等机器人(1)到达下一测站时继续监测。如果该点没有被遮挡，则利用TM30全站仪(2)自带的ATR技术进行螺旋式自动搜索实现精确照准，然后进行角度微调，在符合限差要求之后进行角度测量和距离测量，然后计算坐标信息并保存数据。如果该监测点不是此测站的最后一个监测点，则机器人(1)重复上述步骤继续监测后续监测点，否则机器人(1)按照预先设计的行进路线至下一测站进行监测。

由于隧道本身结构所具备的狭长特点，ZigBee路由器的组网采用簇状网络拓扑结构，如图6所示。簇状网络拓扑结构具有构建网络方便,受环境影响小,成本低等优点，适合隧道施工过程中的快速布设组网。ZigBee路由器(12)之间的布设距离为30-50m,以确保机器人在隧道的任意位置都能够保持与监控中心之间的通信。网络协调器(13)主要完成网络初始化及网络的拓扑更新,传输网络信标、管理网络节点及存储网络节点信息,提供关联节点之间的路由信息,存储节点数据设备等。路由器加入ZigBee网络后,可以发送、接收或者路由数据,且能够允许其他终端设备(机器人)加入网络。

为实现测量机器人(1)在工作过程中监测数据的传输与命令的接收，需要用到无线传输单元(9)，其数据传输整体结构如图7所示。TM30全站仪(2)监测到的数据首先通过设备接口(10)传输至机器人(1)系统信号处理模块，对数据进行初步处理、整合，并通过ZigBee无线网络传输系统传输到隧道外部的ZigBee协调器(13)，ZigBee协调器(13)与GPRS模块组成的网关完成ZigBee与GPRS之间的协议转换，最终将监测数据发送到监控中心(14)。当监控中心(14)发出控制指令时，相关命令通过网关、ZigBee网络系统传递至机器人附近的ZigBee路由器(12)，机器人内系统信号处理模块可以接收来自ZigBee路由器(12)的命令信息，并在处理后传递到行走驱动单元(7)，控制机器人的启动、停止以及相关的监测行为等。

隧道施工的同时在隧道两侧铺设简易的道路供机器人(1)行进，此外为了防止机器人(1)打滑等，机器人采用与地面接触面积大的履带(7b)。为了保证监测精度，TM30全站仪(2)在监测过程中自身不能发生沉降偏移，因此，需要事先将机器人(1)停靠进行监测的测站进行人工夯实加固处理。机器人(1)行进过程中定位方面采用基于视觉里程计(VO)和惯性传感器(IMU)的联合定位方法。VO通过TM30全站仪(2)内部的摄像功能不断地采集图像数据，根据图像特征和运动约束进行位姿定位。IMU对于短期运动预测精度较好，不会受突然运动变化影响。机器人(1)将两者进行结合，实现精确定位，确保机器人(1)能够到达指定的监测位置，提高了监测精度。

为了保证工作过程中TM30全站仪(2)的安全，采用方型的防护罩(4)将其包裹，其示意图如图8所示。防护罩(4)一侧的中间设置有可以自动开闭的小门(4a)并且能够随TM30全站仪(2)转动，在机器人(1)行走与监测过程中，小门(4a)始终开启，保证不妨碍TM30全站仪(2)工作。当遇到紧急情况可能会危及TM30全站仪(2)的安全时，系统信号处理模块做出判断，控制小门(4a)关闭。此外，在机器人(1)前后侧的两边对称设置四个闪烁灯(5)，机器人(1)在行进和监测过程中，闪烁灯(5)持续闪烁，提醒周围施工人员，避免施工人员误碰机器人(1)，影响其正常监测。当机器人(1)遇到紧急情况停止工作或者出现故障时，闪烁灯(5)同时会鸣笛，保证及时有工作人员赶到现场处理问题。

危险报警单元使得负责人能够第一时间了解具体情况，以便及时采取应对措施。在接收到来自信号传输模块的信息之后，监测系统启动数据自动处理程序，对监测数据进行处理。图像识别模块除了能够判断监测点是否被遮挡、辅助机器人定位之外，还有识别危险的功能。机器人在监测过程中，不断拍摄隧道内部不同位置的照片，利用图像数据库以及图像识别技术能够及时发现渗漏水、以及大的节理裂隙等不良情况。危险报警模块事先存储有相关负责人的联系电话，当监测数据异常或者发现危险项时，危险报警模块及时发送短信给负责人。

机器人(1)各部分的功能如上所述，其内部模块连接如图9所示。机器人(1)由内置单片机(6)控制其监测工作各个流程，包括行走驱动、自动监测、数据传输等。下面分别介绍：

行走驱动单元(7)用于驱动测量机器人在隧道内的行进，内部整合直流电机、变速器、机械驱动结构以及履带驱动装置，且采用视觉里程计(VO)及惯性传感器(IMU)技术，实现机器人(1)在隧道内的精确定位及控制。具体有以下功能：

驱动功能：采用高性能直流电机与无极变速器，可以支持多种规格履带(7b)适应不同直径轨道。

自动行走控制功能：包括速度控制、方向控制，并整合采用基于视觉里程计(VO)和惯性传感器(IMU)的联合定位方法，最大行进速度30m/min。

自动监测单元用于控制机器人(1)在预设监测点自动进行监测作业。包括防护罩开合控制模块、警示灯模块、自动调平模块、摄像模块及测量模块。自动监测单元模块通过设备接口与TM30全站仪(2)连接以实现监测功能。

防护罩开合控制模块控制防护罩(4)在正常工作时开启，在遇到危险情况时关闭。

自动调平模块(8b)利用压力智能传感器(8b-1)辅助调平。

摄像模块通过控制TM30全站仪(2)内置CCD摄像头进行摄像，通过图像判断监测点是否被遮挡并辅助判断隧道渗水情况。

测量模块通过预先设置的计算机程序控制TM30全站仪(2)进行常规测量工作，获得监测点的坐标值。

警示灯模块控制机器人前后的闪烁灯(5)闪烁以提醒附近施工人员，防止机器人(1)在复杂的施工环境中受到碰撞或损坏。

数据传输单元通过机器人(1)内部的存储系统将来自TM30全站仪(2)的监测数据经由射频模块与天线模块发射至ZigBee路由器(12)，最终传输至监控中心(14)。

供电单元(11)用于提供机器人(1)的供电与电源管理。电源管理模块根据机器人各个功能单元工作电压、电流进行合理分配，对发生过流、过压情况进行报警并自动保护，以延长电池工作寿命。

综上所述，本发明的智能监测机器人(1)采用了一种直接监测的方式，通过行走驱动单元(7)实现了机器人(1)的行进与精准定位，通过自动监测单元(8)实现了TM30全站仪(2)的自动调平与监测，通过无线传输单元(9)实现了隧道内部信号远距离传输，通过危险报警单元实现了实时自动报警。本发明的机器人(1)极大提高了监测精度与监测效率，同时提高了监测的安全性。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：包括自动监测单元、无线信号传输单元、行走驱动单元和危险报警单元，其中：

所述自动监测单元包括全站仪自动调平模块、影像采集模块和自动监测模块，所述全站仪自动调平模块，被配置为对当全站仪的位置发生偏移时根据偏移量进行实时修正，所述影像采集模块，采集机器人监测过程以及行进过程中的图像信息，所述自动监测模块，被配置为控制TM30全站仪自动进行粗略瞄准，然后利用ART技术进行螺旋式自动搜索，直到锁定监测点的棱镜，完成精确瞄准，以实现对监测点围岩收敛变形的监测；

所述无线信号传输单元包括连接的信号处理模块和信号传输模块，被配置为控制机器人的启停、信号的处理与传输，实现在隧道内部复杂环境下信号的远距离传输；

所述行走驱动单元，被配置为对测站进行精确定位，使机器人能够在隧道内部复杂环境下安全前进并准确的到达测站位置；

所述危险报警单元，被配置为根据检监测结果对监测数据异常以及危险情况进行自动报警。

2.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述全站仪自动调平模块由安装在全站仪的水准器上面的压力智能传感器进行辅助调平，压力智能传感器安置在水准器的正中间，当全站仪处于调平状态时水准器内的气泡与压力智能传感器接触，当全站仪处于倾斜状态时，水准器内的液体与压力智能传感器接触，根据压力智能传感器在这两种情况下所受的压力不同，根据压力智能传感器的不同压力值判别全站仪的倾斜状态，并以此为根据进行调平。

3.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述影像采集模块利用TM30全站仪的数字影像采集功能在监测过程以及行进过程中自动拍摄照片，并利用内部的CCD图像传感器将图像转换成电信号，最后利用无线信号传输单元传输到操作室的图像数据库。

4.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述自动监测模块控制TM30全站仪自动进行粗略瞄准，然后利用ART技术进行螺旋式自动搜索，直到锁定监测点的棱镜，锁定棱镜之后，TM30全站仪照准部接近棱镜中心，完成数据的采集。

5.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：对每个测站以及同一测站的不同监测点进行编号，机器人将采集到的数据按照相应编号进行储存，实现了数据与测点的一一对应，在隧道施工过程中，利用影像采集模块与图像识别模块判别监测点棱镜是否被施工机械遮挡。

6.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述信号处理模块由机器人内部数据处理系统以及ZigBee/GPRS网关组成，机器人内部数据处理系统将TM30监测到的数据进行初步处理、整合，并通过信号传输模块发送到监控中心，同时接收来自ZigBee路由器的命令信息，并在处理后传递到行走驱动单元，控制机器人的启停；ZigBee/GPRS网关由协调器将来自ZigBee路由器的数据或GPRS网络的命令进行处理，完成ZigBee协议与GPRS协议之间的转换。

7.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述信号传输模块包括搭载于机器人内的频射天线和ZigBee路由器组成的簇状网络拓扑结构及协调器组成，ZigBee路由器接收机器人发射的数据信号，经路由器组成的簇状网络拓扑结构传递至隧道口的协调器，协调器接收数据后经信号转换传递至远程监控中心，同时监控中心的命令通过信号处理与传输模块传递至机器人。

8.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述行走驱动单元包括行走驱动模块与安全防护模块，所述行走驱动模块包括履带以及在其上搭载的视觉里程计与惯性传感器，实现机器人在行进过程中的精确定位；所述安全防护模块包括TM30全站仪的防护罩，以及在防护罩设置的提醒指示灯。

9.如权利要求1所述的一种基于TM30的智能机器人监测系统，其特征是：所述危险报警单元包括数据处理模块、图像识别模块和自动报警模块，所述数据处理模块对数据进行处理，如果发现异常数据及时将异常情况发送到自动报警模块；

所述图像识别模块存储有监测图像数据库并采用图像识别技术识别监测中的各种危险项，并将具体的危险情况发送到自动报警模块；

所述自动报警模块在接收到来自数据处理模块和图像识别模块的信号之后，对危险等级进行评定，同时给无线传输单元的信号传输模块反馈信息，并最终传送到系统信号处理模块，系统信号处理模块根据危险情况控制监测机器人的启停。

10.基于如权利要求1-9中任一项所述的系统的工作方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)监控测量前将测量机器人放置在隧道外预先设计的起始点，启动监控测量工作模式；

(2)机器人按预设路线前进，到达第一个测站后停止前进；

(3)机器人进行自动调平；

(4)检查是否有上一测站未监测的遗留监测点，若有则首先监测遗留监测点，若没有则继续监测本测站监测点，测量时首先对监测点进行粗瞄并判断其是否被遮挡，若监测点被遮挡，则记录此点并在下一测站测量，若未被遮挡，则进行精确照准测量，并将测量数据通过无线传输单元传输至监控中心；

(5)该测站监测完成后继续前进至下一测站并转至步骤(3)，直至所有测站监测完毕。