CN108088843B - 坝体流道检测机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种坝体流道检测机器人，涉及检测技术领域。解决了现有技术存在需要处理的检测数据量大，检测效率较低且检测不方便的技术问题。该坝体流道检测机器人，包括车架、行走轮、行走驱动装置、激光发生装置、摄像头、超声传感器、主控制器、第一协助处理器、第二协助处理器以及手机，主控制器用于至少将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度，并将判断结果发送至手机，并由手机显示坝体是否受损和/或受损的程度。本发明用于减小需要处理的检测数据量，提高检测效率，提高检测的便利性。

Description

坝体流道检测机器人

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种坝体流道检测机器人。

背景技术

对坝体是否受损进行检测和判断是坝体验收和使用、维护过程中非常重要的内容之一。

现有技术中使用坝体流道检测机器人对坝体是否存在流道(或称裂缝)，坝体流道检测机器人，包括车架、行走装置、激光发生装置、摄像头、控制器以及显示器，行走装置能带动车架行走，激光发生装置用于能对待检测的坝体发射直线形激光线；摄像头用于拍摄坝体反射回的激光线图像，并将拍摄的图像发送至控制器；控制器用于根据图像判断坝体是否受损，并将判断结果发送至显示器显示坝体是否受损。

本申请人发现现有技术至少存在以下技术问题：

1、摄像头拍摄到的坝体反射回的激光线图像面积比较大，导致控制器需要处理的检测数据量大，处理时间耗费较多，检测效率较低；

2、显示器位于车架上，操作人员不能远程控制和检测，导致检测不方便。

发明内容

本发明的其中一个目的是提出一种坝体流道检测机器人，解决了现有技术存在需要处理的检测数据量大，检测效率较低且检测不方便的技术问题。本发明提供的诸多技术方案中的优选技术方案所能产生的诸多技术效果(需要处理的检测数据量少，检测效率较高，检测方便，检测准确性高等)详见下文阐述。

为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：

本发明实施例提供的坝体流道检测机器人，包括车架、行走轮、行走驱动装置、激光发生装置、摄像头、超声传感器、主控制器、第一协助处理器、第二协助处理器以及手机，其中：

所述行走轮的个数至少为四个且其个数为偶数，且所述行走轮对称分布于所述车架的两侧位置，所述行走驱动装置的数量与所述行走轮的数量一致，每个所述行走轮均与一个所述行走驱动装置相连接，且所述行走轮能在与其连接的行走驱动装置的驱动下带动所述车架行走；

所述激光发生装置、所述摄像头、所述超声传感器、所述主控制器、所述第一协助处理器以及所述第二协助处理器均设置在所述车架上：

所述激光发生装置、所述摄像头、所述第一协助处理器以及所述第二协助处理器均与所述主控制器电连接；所述第一协助处理器与所述主控器之间通过串口进行数据交互；

所述手机通过无线信号与所述主控器进行数据交互；

所述第一协助处理器还与所述行走驱动装置电连接；

所述第二协助处理器还与所述超声传感器电连接；

所述激光发生装置用于对待检测的坝体区域发射直线形激光线；

所述摄像头用于拍摄所述坝体反射回的激光线图像，并将拍摄的图像发送至所述主控制器；

所述主控制器用于至少将所述图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度，并将判断结果发送至所述手机，并由所述手机显示所述坝体是否受损和/或受损的程度；

所述手机用于对所述主控制器发送行走控制指令，所述主控制器接收所述行走控制指令后发送至所述第一协助处理器，由所述第一协助处理器将所述控制指令转换为PWM波形信号后发送至所述行走驱动装置，通过所述行走驱动装置驱动所述行走轮前进、后退或停止；

所述超声传感器用于检测周围墙体或周围的障碍物与车架或行走轮之间的距离，并将距离检测结果发送至所述第二协助处理器，并由所述第二协助处理器将距离检测结果处理为所述主控制器能识别的格式后发送至所述主控制器；

所述主控制器用于接收所述距离检测结果并与预存的安全距离进行比对，当所述距离检测结果反映出所述墙体或所述障碍物与车架或行走轮之间的距离不大于所述安全距离时自动对所述第一协助处理器发出停止指令，由所述第一协助处理器自动控制所述行走驱动装置使所述行走轮停止前进或后退预定距离；

所述主控制器还用于将所述距离检测结果实时发送至所述手机；

所述手机还用于实时接收并利用图表和/或动画的方式显示所述距离检测结果以及所述车架、所述行走轮的位置，并将用户输入的行走控制指令发送至所述主控制器。

可选地，所述主控制器至少将所述图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度的过程包括：

基于局部均值的图像缩小算法将所述拍摄的图像压缩；

对图像进行颜色空间转换和伽马补偿，将激光线对应的线条变成有利于提取状态；

利用Canny边缘检测算子提取激光线对应的线条的轮廓线，再利用霍夫变换提取线段端点和连续状况；

根据所述线段端点之间的距离以及连续状况判断出坝体是否受损和/或受损的程度。

可选地，所述主控制器将所述图像进行压缩的过程还包括：

从所述图像中截取激光线发生弯曲或断裂的区域及其附近区域的图像，对截取的图像进行压缩；

所述发生弯曲或断裂的区域为以发生弯曲或断裂的激光线的长度尺寸和宽度尺寸确定的矩形区域，所述附近区域为以发生弯曲或断裂的区域的中心为基准向外面积增大1-5倍的区域。

可选地，所述摄像头的数目为至少两个，且不同的摄像头与所述坝体的距离不同；

所述主控制器用于对不同的所述摄像头拍摄的所述图像进行压缩，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度；

如果不同的摄像头拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同的摄像头拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与所述坝体距离最近的摄像头拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

可选地，所述摄像头与所述车架之间存在电动伸缩装置，其中：

所述电动伸缩装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的拍摄位置调整指令在水平方向和/或竖直方向上移动；所述主控制器还用于将所述摄像头的水平位置和/或高度位置信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送拍摄位置调整指令，并由所述主控制器对所述拍摄位置调整指令处理后发送至所述电动伸缩装置执行；

所述主控制器用于从不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的所述图像中均截取出激光线发生弯曲或断裂的区域的图像，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度；

如果依据不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与所述坝体距离最近的摄像头拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像得出的结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

可选地，所述摄像头中至少一个摄像头的位置高度高于所述车架；和/或，

所述受损的程度包括裂缝在水平方向上的长度尺寸、裂缝在水平方向上的宽度尺寸以及裂缝在竖直方向上的深度尺寸，裂缝的宽度方向与裂缝的长度方向相垂直。

可选地，所述激光发生装置的数目为至少两个，且不同的激光发生装置与所述坝体的距离不同；不同的所述激光发生装置发射出的激光线在所述坝体上的反射位置不同。

可选地，所述激光发生装置与所述车架之间存在电动推杆装置，其中：

所述电动推杆装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的发光位置调整指令在水平方向和/或竖直方向上带动所述激光发生装置移动；所述主控制器还用于将所述激光发生装置的水平位置和/或高度位置信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送发光位置调整指令，并由所述主控制器对所述发光位置调整指令处理后发送至所述电动推杆装置执行；

所述主控制器用于记录所述摄像头根据不同的激光线反射的图像所得出的坝体是否受损和/或受损的程度的判断结果；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是不一致的，则则是否受损以与所述坝体距离最近的激光线反射的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个所述激光发生装置发射的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

可选地，所述摄像头与所述激光发生装置各自均存在角度调整装置，其中：

所述角度调整装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的角度调整指令调整所述摄像头的拍摄角度、调整所述激光发生装置的发光角度；所述主控制器还用于将所述摄像头与所述激光发生装置各自的角度信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送角度调整指令，并由所述主控制器对所述角度调整指令处理后发送至所述角度调整装置执行；

和/或，所述车架的下部和/或侧部还设置有自动伸缩支腿装置，所述自动伸缩支腿装置与所述主控制器相连接，且其能依照所述主控制器发出的支腿伸展信号伸出支腿并通过支腿支撑起所述车架使所述行走轮离开地面，还能依照所述主控制器发出的支腿收缩信号收缩支腿并使所述行走轮降落、支撑地面；所述手机还用于实时将用户输入的支腿伸展指令、支腿收缩指令发送至所述主控制器并由所述主控制器转换为支腿伸展信号、支腿收缩信号。

可选地，所述主控制器为基于Linux的Ubuntu mate16.04且搭载有ROS Kinect系统的树莓派微型电脑，所述第一协助处理器为Arduino mega 2560协处理器，所述第二协助处理器为Arduino uno协处理器。

基于上述技术方案，本发明实施例至少可以产生如下技术效果：

本发明提供的坝体流道检测机器人中，主控制器能将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，由于只有坝体受损的区域的激光线才会发生弯曲或断裂，所以上述压缩处理不会降低检测精度，而根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度，相对于现有技术而言，将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理后，主控制器所处理的数据大大减小了，由此检测效率也更高，同时，本发明可以使用手机实时与主控制器进行数据交互，进而实时显示检测结果，检测更为方便、快捷，所以解决了现有技术存在需要处理的检测数据量大，检测效率较低且检测不方便的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分。在附图中：

图1为本发明提供的坝体流道检测机器人的结构示意图；

图2为本发明提供的坝体流道检测机器人的电路示意图；

图3为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的无损的坝体(激光线位于无损区域)图像的示意图；

图4为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的有损的坝体(激光线位于有损区域)图像的示意图；

图5为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的无损的坝体(激光线位于无损区域)图像经过颜色空间转换和伽马补偿后的一张示意图；

图6为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的有损的坝体(激光线位于有损区域)图像经过颜色空间转换和伽马补偿后的另一张示意图；

图7为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的无损的坝体(激光线位于无损区域)图像经过Canny提取轮廓线和霍夫变换提取线段端点和连续性处理后的示意图；

图8为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的有损的坝体(激光线位于有损区域)图像经过Canny提取轮廓线和霍夫变换提取线段端点和连续性处理后的示意图；

图9为本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人的摄像头拍摄的裂缝的俯视示意图；

附图标记：1、车架；2、行走轮；3、行走驱动装置；4、激光发生装置；41、电动推杆装置；5、摄像头；51、电动伸缩装置；6、超声传感器；7、主控制器；71、第一协助处理器；72、第二协助处理器；8、手机；9、角度调整装置。

具体实施方式

下面可以参照附图图1～图9以及文字内容理解本发明的内容以及本发明与现有技术之间的区别点。

本发明实施例提供了一种具有需要处理的检测数据量少，检测效率较高，检测方便，检测准确性高等技术效果的坝体流道检测机器人。

如图1～图9所示，本发明实施例所提供的坝体流道检测机器人包括车架1、行走轮2、行走驱动装置3(优选为电机)、激光发生装置4、摄像头5、超声传感器6、主控制器7、第一协助处理器71、第二协助处理器72以及手机8，其中：

行走轮2的个数至少为四个且其个数为偶数，且行走轮2对称分布于车架1的两侧位置，行走驱动装置3的数量与行走轮2的数量一致，每个行走轮2均与一个行走驱动装置3相连接，且行走轮2能在与其连接的行走驱动装置3的驱动下带动车架1行走；

激光发生装置4、摄像头5、超声传感器6、主控制器7、第一协助处理器71以及第二协助处理器72均设置在车架1上；

激光发生装置4、摄像头5、第一协助处理器71以及第二协助处理器72均与主控制器7电连接；第一协助处理器71与主控器之间通过串口进行数据交互；

手机8通过无线信号与主控器进行数据交互；

第一协助处理器71还与行走驱动装置3电连接；

第二协助处理器72还与超声传感器6电连接；

激光发生装置4用于对待检测的坝体区域发射直线形激光线；

摄像头5用于拍摄坝体反射回的激光线图像，并将拍摄的图像发送至主控制器7；

主控制器7用于至少将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度，并将判断结果发送至手机8，并由手机8显示坝体是否受损和/或受损的程度；

手机8用于对主控制器7发送行走控制指令，主控制器7接收行走控制指令后发送至第一协助处理器71，由第一协助处理器71将控制指令转换为PWM波形信号后发送至行走驱动装置3，通过行走驱动装置3驱动行走轮2前进、后退或停止；

超声传感器6用于检测周围墙体或高度不低于行走轮2直径的障碍物与车架1或行走轮2之间的距离，并将距离检测结果发送至第二协助处理器72，并由第二协助处理器72将距离检测结果处理为主控制器7能识别的格式后发送至主控制器7；

主控制器7用于接收距离检测结果并与预存的安全距离进行比对，当距离检测结果反映出墙体或障碍物与车架1或行走轮2之间的距离不大于安全距离时自动对第一协助处理器71发出停止指令，由第一协助处理器71自动控制行走驱动装置3使行走轮2停止前进或后退预定距离；

主控制器7还用于将距离检测结果实时发送至手机8；

手机8还用于实时接收并利用图表和/或动画的方式显示距离检测结果以及车架1、行走轮2的位置，并将用户输入的行走控制指令发送至主控制器7。

本发明提供的坝体流道检测机器人中，主控制器7能将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，由于只有坝体受损的区域的激光线才会发生弯曲或断裂，所以上述压缩处理不会降低检测精度，而根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度，相对于现有技术而言，将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理后，主控制器7所处理的数据大大减小了，由此检测效率也更高，同时，本发明可以使用手机8实时与主控制器7进行数据交互，进而实时显示检测结果，检测更为方便、快捷。

作为可选地实施方式，主控制器7将图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度的过程包括：

基于局部均值的图像缩小算法将拍摄的图像压缩；

对图像进行颜色空间转换和伽马补偿，将激光线对应的线条变成有利于提取状态；

利用Canny边缘检测算子提取激光线对应的线条的轮廓线，再利用霍夫变换提取线段端点和连续状况；

根据线段端点之间的距离以及连续状况判断出坝体是否受损和/或受损的程度。

以上处理图像和判断坝体受损程度的方式不仅数据处理量小，而且判断准确性高。

作为可选地实施方式，主控制器7将图像进行压缩的过程还包括：

从图像中截取激光线发生弯曲或断裂的区域及其附近区域的图像，对截取的图像进行压缩；

发生弯曲或断裂的区域为以发生弯曲或断裂的激光线的长度尺寸L和宽度尺寸W确定的如图9所示矩形区域，附近区域为以发生弯曲或断裂的区域的中心为基准向外面积增大1-5倍的区域。

以上压缩方式可以更有效地降低图像的数据处理量。

作为可选地实施方式，摄像头5的数目为至少两个，且不同的摄像头5与坝体的距离不同；

主控制器7用于对不同的摄像头5拍摄的图像进行压缩，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度；

如果不同的摄像头5拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至手机8显示；

如果不同的摄像头5拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与坝体距离最近的摄像头5拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的摄像头5拍摄的图像得出的结果的平均值或以与坝体距离最短的两个摄像头5拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至手机8显示。

多个摄像头5可以从多个角度进行拍摄图像，可以躲避一些障碍物进而提高检测的精度。

作为可选地实施方式，摄像头5与车架1之间存在电动伸缩装置51，其中：

电动伸缩装置51与主控制器7电连接且能依照主控制器7发出的拍摄位置调整指令在水平方向和/或竖直方向上移动；主控制器7还用于将摄像头5的水平位置和/或高度位置信息发送至手机8；手机8能对主控制器7发送拍摄位置调整指令，并由主控制器7对拍摄位置调整指令处理后发送至电动伸缩装置51执行；

主控制器7用于从不同空间位置的摄像头5在不同时间点拍摄的图像中均截取出激光线发生弯曲或断裂的区域的图像，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和/或受损的程度；

如果依据不同空间位置的摄像头5在不同时间点拍摄的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至手机8显示；

如果不同空间位置的摄像头5在不同时间点拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与坝体距离最近的摄像头5拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同空间位置的摄像头5在不同时间点拍摄的图像得出的结果的平均值或以与坝体距离最短的两个摄像头5拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至手机8显示。

电动伸缩装置51的设置可以使摄像头5的拍摄角度更多元化，躲避障碍物的能力更强大，由此可以进一步提高检测的精度。

作为可选地实施方式，摄像头5中至少一个摄像头5的位置高度高于车架1；和/或，

受损的程度包括裂缝在水平方向上的长度尺寸、裂缝在水平方向上的宽度尺寸以及裂缝在竖直方向上的深度尺寸，裂缝的宽度方向与裂缝的长度方向相垂直。

作为可选地实施方式，激光发生装置4的数目为至少两个，且不同的激光发生装置4与坝体的距离不同；不同的激光发生装置4发射出的激光线在坝体上的反射位置不同。

多个激光发生装置4可以从多个角度发射激光线，可以躲避一些障碍物进而提高检测的精度。

作为可选地实施方式，激光发生装置4与车架1之间存在电动推杆装置41，其中：

电动推杆装置41与主控制器7电连接且能依照主控制器7发出的发光位置调整指令在水平方向和/或竖直方向上带动激光发生装置4移动；主控制器7还用于将激光发生装置4的水平位置和/或高度位置信息发送至手机8；手机8能对主控制器7发送发光位置调整指令，并由主控制器7对发光位置调整指令处理后发送至电动推杆装置41执行；

主控制器7用于记录摄像头5根据不同的激光线反射的图像所得出的坝体是否受损和/或受损的程度的判断结果；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至手机8显示；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是不一致的，则则是否受损以与坝体距离最近的激光线反射的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值或以与坝体距离最短的两个激光发生装置4发射的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值作为最终判断结果发送至手机8显示。

电动推杆装置41的设置可以使激光发生装置4的发光角度更多元化，躲避障碍物的能力更强大，由此可以进一步提高检测的精度。

作为可选地实施方式，摄像头5与激光发生装置4各自均存在角度调整装置9，其中：

角度调整装置9与主控制器7电连接且能依照主控制器7发出的角度调整指令调整摄像头5的拍摄角度、调整激光发生装置4的发光角度；主控制器7还用于将摄像头5与激光发生装置4各自的角度信息发送至手机8；手机8能对主控制器7发送角度调整指令，并由主控制器7对角度调整指令处理后发送至角度调整装置9执行。

角度调整装置9的设置更一步提高了摄像头5和角度调整装置9的灵活性，有助于拍摄更多元化角度的图像，进而有效地提高拍摄精度。

作为可选地实施方式，主控制器7用于根据超声传感器6检测得到的墙体或障碍物的距离信息以及图像中显示的墙体或障碍物的影像的大小、图像中显示的激光线发生弯曲或断裂的区域与墙体或障碍物的比例关系计算出坝体受损的程度。依据几何(立体、平面几何常识)关系以及图像中显示的部分物体的比例关系可以计算出其他物体的尺寸，当将坝体的流道(裂缝)视为一个物体时，也可以采用几何(立体、平面几何常识)关系以及图像中显示的部分物体的比例关系计算出流道(裂缝)的长度尺寸、深度尺寸和宽度尺寸。

作为可选地实施方式，车架的下部和/或侧部还设置有自动伸缩支腿装置，自动伸缩支腿装置与主控制器相连接，且其能依照主控制器发出的支腿伸展信号伸出支腿并通过支腿支撑起车架使行走轮离开地面，还能依照主控制器发出的支腿收缩信号收缩支腿并使行走轮降落、支撑地面；手机还用于实时将用户输入的支腿伸展指令、支腿收缩指令发送至主控制器并由主控制器转换为支腿伸展信号、支腿收缩信号。自动伸缩支腿装置伸出支腿并通过支腿支撑起车架使行走轮离开地面时，机器人的位置更为平稳，不会因为风力或地面倾斜而发生位移，由此更有效地保证了检测的准确性。

作为可选地实施方式，主控制器7为基于Linux的Ubuntu mate16.04且搭载有ROSKinect系统的树莓派微型电脑，第一协助处理器71为Arduino mega 2560协处理器，第二协助处理器72为Arduino uno协处理器。以上硬件具有性能强大，稳定，方便搭接、编程的优点。

本发明优选技术方案提供的流道检测机器人下位机小车软件系统主要有以下部分组成：1.主控制器(树莓派raspberry 3)2.协处理器1(arduino mega 2560)3.协处理器2(arduino uno)4.手机APP，其中：一.主控制器树莓派

树莓派上编译移植了基于Linux的Ubuntu mate16.04系统。并在上面搭载了ROSKinect系统，用于处理视觉运算和逻辑运算部分，并作为各个控制器和APP的数据交换枢纽。ROS是一种分布式操作系统，可以在ROS上编写以下几个节点1.视觉任务节点视觉任务节点主要用于识别激光线来判断坝体损伤。激光线识别由以下几个算法组成1)局部均值缩小，将摄像头回传图像压缩，增加运算速度，结果如图3和图4所示：图3和图4分别是有损和无损的状态；

2)颜色空间转换和伽马补偿，将线条变成利于提取状态

3)Canny提取轮廓线然后霍夫变换提取线段端点和连续性从而判断出地面是否受损

2.运动控制节点

与协处理器(arduino mega 2560)通讯接口程序(python编写)，通讯指令通过串口下发给协控制器

3.传感器交互节点

与协处理器2进行信息交互节点，读取超声传感器信号融入控制，避免撞墙

4.交换节点

发布图像和传感器信息，便于控制节点接收和手机APP显示。

二.协处理器1协处理器1用来输出四个电机控制信号，控制小车进行运动，C语言编写的Arduino控制程序，生成PWM波形给到电机，与主控制器之间用串口通信

三.协处理器2收集超声传感器数据，与主控制器之间用串口通信，C语言编写

四.手机APPJava语言进行android开发，主要用于控制小车运动，显示坝面破损信息。开启后台服务，建立TCP客户端与主控制器上建立的服务端进行通信。

最后应当说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (7)

1.一种坝体流道检测机器人，其特征在于，包括车架、行走轮、行走驱动装置、激光发生装置、摄像头、超声传感器、主控制器、第一协助处理器、第二协助处理器以及手机，其中：

所述行走轮的个数至少为四个且其个数为偶数，且所述行走轮对称分布于所述车架的两侧位置，所述行走驱动装置的数量与所述行走轮的数量一致，每个所述行走轮均与一个所述行走驱动装置相连接，且所述行走轮能在与其连接的行走驱动装置的驱动下带动所述车架行走；

所述激光发生装置、所述摄像头、所述超声传感器、所述主控制器、所述第一协助处理器以及所述第二协助处理器均设置在所述车架上；

所述激光发生装置、所述摄像头、所述第一协助处理器以及所述第二协助处理器均与所述主控制器电连接；所述第一协助处理器与所述主控器之间通过串口进行数据交互；

所述手机通过无线信号与所述主控器进行数据交互；

所述第一协助处理器还与所述行走驱动装置电连接；

所述第二协助处理器还与所述超声传感器电连接；

所述激光发生装置用于对待检测的坝体区域发射直线形激光线；

所述摄像头用于拍摄所述坝体反射回的激光线图像，并将拍摄的图像发送至所述主控制器；

所述主控制器用于至少将所述图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和受损的程度，并将判断结果发送至所述手机，并由所述手机显示所述坝体是否受损和受损的程度；

所述手机用于对所述主控制器发送行走控制指令，所述主控制器接收所述行走控制指令后发送至所述第一协助处理器，由所述第一协助处理器将所述控制指令转换为PWM波形信号后发送至所述行走驱动装置，通过所述行走驱动装置驱动所述行走轮前进、后退或停止；

所述超声传感器用于检测周围墙体或周围的障碍物与车架或行走轮之间的距离，并将距离检测结果发送至所述第二协助处理器，并由所述第二协助处理器将距离检测结果处理为所述主控制器能识别的格式后发送至所述主控制器；

所述主控制器用于接收所述距离检测结果并与预存的安全距离进行比对，当所述距离检测结果反映出所述墙体或所述障碍物与车架或行走轮之间的距离不大于所述安全距离时自动对所述第一协助处理器发出停止指令，由所述第一协助处理器自动控制所述行走驱动装置使所述行走轮停止前进或后退预定距离；

所述主控制器还用于将所述距离检测结果实时发送至所述手机；

所述手机还用于实时接收并利用图表和动画的方式显示所述距离检测结果以及所述车架、所述行走轮的位置，并将用户输入的行走控制指令发送至所述主控制器；

所述主控制器至少将所述图像中与激光线发生弯曲或断裂的区域无关的部分进行压缩处理，根据压缩处理后的图像判断坝体是否受损和受损的程度的过程包括：

基于局部均值的图像缩小算法将所述拍摄的图像压缩；

对图像进行颜色空间转换和伽马补偿，将激光线对应的线条变成有利于提取状态；

利用Canny边缘检测算子提取激光线对应的线条的轮廓线，再利用霍夫变换提取线段端点和连续状况；

根据所述线段端点之间的距离以及连续状况判断出坝体是否受损和受损的程度；

所述主控制器将所述图像进行压缩的过程还包括：

从所述图像中截取激光线发生弯曲或断裂的区域及其附近区域的图像，对截取的图像进行压缩；

所述发生弯曲或断裂的区域为以发生弯曲或断裂的激光线的长度尺寸和宽度尺寸确定的矩形区域，所述附近区域为以发生弯曲或断裂的区域的中心为基准向外面积增大1-5倍的区域；

所述摄像头的数目为至少两个，且不同的摄像头与所述坝体的距离不同；

所述主控制器用于对不同的所述摄像头拍摄的所述图像进行压缩，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和受损的程度；

如果不同的摄像头拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同的摄像头拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与所述坝体距离最近的摄像头拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

2.根据权利要求1所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述摄像头与所述车架之间存在电动伸缩装置，其中：

所述电动伸缩装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的拍摄位置调整指令在水平方向和竖直方向上移动；所述主控制器还用于将所述摄像头的水平位置和高度位置信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送拍摄位置调整指令，并由所述主控制器对所述拍摄位置调整指令处理后发送至所述电动伸缩装置执行；

所述主控制器用于从不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的所述图像中均截取出激光线发生弯曲或断裂的区域的图像，根据各自截取的图像判断坝体是否受损和受损的程度；

如果依据不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像判断出的结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像中压缩的图像判断出的结果是不一致的，则是否受损以与所述坝体距离最近的摄像头拍摄的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同空间位置的所述摄像头在不同时间点拍摄的图像得出的结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个摄像头拍摄的图像得出的结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

3.根据权利要求1所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述摄像头中至少一个摄像头的位置高度高于所述车架；

所述受损的程度包括裂缝在水平方向上的长度尺寸、裂缝在水平方向上的宽度尺寸以及裂缝在竖直方向上的深度尺寸，裂缝的宽度方向与裂缝的长度方向相垂直。

4.根据权利要求1所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述激光发生装置的数目为至少两个，且不同的激光发生装置与所述坝体的距离不同；不同的所述激光发生装置发射出的激光线在所述坝体上的反射位置不同。

5.根据权利要求4所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述激光发生装置与所述车架之间存在电动推杆装置，其中：

所述电动推杆装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的发光位置调整指令在水平方向和竖直方向上带动所述激光发生装置移动；所述主控制器还用于将所述激光发生装置的水平位置和高度位置信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送发光位置调整指令，并由所述主控制器对所述发光位置调整指令处理后发送至所述电动推杆装置执行；

所述主控制器用于记录所述摄像头根据不同的激光线反射的图像所得出的坝体是否受损和受损的程度的判断结果；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是一致的，则将以该判断结果为最终判断结果发送至所述手机显示；

如果不同的激光线反射的图像所得出的判断结果是不一致的，则则是否受损以与所述坝体距离最近的激光线反射的图像得出的结果作为最终判断结果，受损程度以不同的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值或以与所述坝体距离最短的两个所述激光发生装置发射的激光线反射的图像所得出的判断结果的平均值作为最终判断结果发送至所述手机显示。

6.根据权利要求1所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述摄像头与所述激光发生装置各自均存在角度调整装置，所述角度调整装置与所述主控制器电连接且能依照所述主控制器发出的角度调整指令调整所述摄像头的拍摄角度、调整所述激光发生装置的发光角度；所述主控制器还用于将所述摄像头与所述激光发生装置各自的角度信息发送至所述手机；所述手机能对所述主控制器发送角度调整指令，并由所述主控制器对所述角度调整指令处理后发送至所述角度调整装置执行；

所述主控制器用于根据所述超声传感器检测得到的墙体或障碍物的距离信息以及图像中显示的墙体或障碍物的影像的大小、图像中显示的所述激光线发生弯曲或断裂的区域与墙体或障碍物的比例关系计算出所述坝体受损的程度；

所述车架的下部和侧部还设置有自动伸缩支腿装置，所述自动伸缩支腿装置与所述主控制器相连接，且其能依照所述主控制器发出的支腿伸展信号伸出支腿并通过支腿支撑起所述车架使所述行走轮离开地面，还能依照所述主控制器发出的支腿收缩信号收缩支腿并使所述行走轮降落、支撑地面；所述手机还用于实时将用户输入的支腿伸展指令、支腿收缩指令发送至所述主控制器并由所述主控制器转换为支腿伸展信号、支腿收缩信号。

7.根据权利要求1所述的坝体流道检测机器人，其特征在于，所述主控制器为基于Linux的Ubuntumate16.04且搭载有ROSKinect系统的树莓派微型电脑，所述第一协助处理器为Arduinomega2560协处理器，所述第二协助处理器为Arduinouno协处理器。

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