CN110162098A - 一种矿用无人机 - Google Patents

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管志文
罗赛
谢奇
张曦
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    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

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Abstract

本发明公开一种矿用无人机,以多旋翼无人机为载体,同时结合航拍技术实现对矿井巷道全方位巡检,得到矿井巷道变形率、人员分布、气体浓度变化等多个参数信息,对矿井巷道进行实时监测。同时采用不借助GPS实现定位与图像处理相融合导航技术,将感兴趣区域展现在航拍中心。采用机器视觉应用控制理论实现无人机自主飞行,无需人员操作,实现远距离飞行。通过地下建立中转站,实现无人机全巷道巡检。

Description

一种矿用无人机
技术领域
本发明涉及煤矿巷道安全目标定位技术领域,具体是一种矿用无人机。
背景技术
在煤矿开采的过程中存在着很多安全隐患,矿井开采需要在地下煤岩层中开掘大量的井巷和硐室,而随着矿井开采强度、范围的不断增大,深部高应力、软弱岩层、地质构造等地质环境的复杂化、强烈采动影响导致巷道围岩应力环境进一步异化,巷道和硐室可能发生变形甚至倒塌,严重威胁着工人的安全及施工进度。
目前国内煤矿大多采取依靠人工的方式来探寻巷道情况,不但效率低,耗时长,而且由于复杂的环境因素,既无法做到全面准确的收集到相关数据,还可能对探测者造成一定的生命威胁。无人机以其低成本、良好的机动性和环境适应能力强等特点,越来越多地被应用于各特种行业。而传统的无人机自动探测功能不但要预先导入相关地形地图,并且要借助GPS等外界设备定位。
除此之外其自身也无法适应地形复杂的矿井巷道、收集的数据不能满足人们需要。特别对于无人机而言,更需要考虑负重、体积和飞行时间,而无人机对定位要求较高,容错率低,难以适应矿井复杂的地形环境。
发明内容
为解决上述背景技术中提到的不足,本发明的目的在于提供一种用于探测矿井火灾的无人机,本发明通过改进机载传感器的搭配和视觉导航系统的算法,使得无人机可以实现不借助GPS等外界设备实现无人自主定位以及自我路径规划在无人工干预下自动探测矿井巷道,提高了矿井巷道的探测能力;
同时,本发明通过对视觉导航系统的镜头镜片进行特殊处理,可以有180°的极端广角,且镜片经过防尘防雾化处理,可以连续收集人们所需的数据。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种矿用无人机,包括飞行控制系统,飞行控制系统包括接收天线、电源和总控制器,总控制器通过接收天线接收工作人员发出的遥控指令;
所述无人机包括视觉导航系统和图像处理模块,视觉导航系统包括机载深度相机摄像头,机载深度相机摄像头、图像处理模块分别与飞行控制系统的总控制器相连接,机载深度相机摄像头的输出端和图像处理模块的输入端相连接;
所述飞行控制系统包括惯性测量单元、处理器单元和信号处理模块,处理器单元连接两个特制传感器插口;
所述无人机包括电机、螺旋桨和桨叶保护罩,电机控制螺旋桨的转动。
进一步地,所述视觉导航系统包括机载深度相机摄像头和实时图像传输系统,机载深度相机摄像头和实时图像传输系统分别与飞行控制系统相连接;
实时图像传输系统由微处理模块、电源模块、网络模块构成。
进一步地,所述视觉导航系统采用深度镜头作为视觉传感器,深感镜头不受光照和物体纹理影响,适合远距离大量程,适合用作无人机机载传感器;
所述视觉导航系统的镜头采用特制镜片,便于同时拍摄到上方、前方、左侧、右侧的画面。
进一步地,所述实时图像传输系统还包括用于调节所述机载深度相机摄像头俯仰角的俯仰角调节机构,该俯仰角调节机构与所述飞行控制系统相连接,并与所述机载深度相机摄像头相传动连接,通过俯仰角调节机构调节机载摄像头的拍摄角度。
进一步地,所述图像处理模块包括图像输入部分、图像处理分析部分、图像输出部分。
进一步地,所述无人机采用飞行控制系统与视觉导航系统、图像处理模块协同计算的方案,飞行控制系统中的迭代就近点元件通过对图像处理模块输出的信息进行分析,供无人机控制系统进行位置和轨迹控制。
进一步地,所述处理器单元为集成电路阵列处理器,利用显示核心进行加速,采用高斯噪声模型下的最优估计来处理视觉导航系统1所收集到的数据。
进一步地,所述视觉导航系统使用迭代就近点算法就近点搜索法来匹配不同位置所观测的点云数据,再辅以其搭载的机载传感器以实现不借助GPS等外界设备来实现定位。
进一步地,所述无人机采集到的移动数据包括相机第t帧所勘察到的画面Zt:Ω→R+,Ω为像素集合、当前勘察点云Vt,其中:
已知相机的内置矩阵
可计算当前观测点云vt(n)=F-1[nx,ny,1]Tzt(n)
n=[nx,ny]T∈Ω,
t时刻相机的位姿T可用齐次坐标变换表示为:
其中Rt∈R3
该位姿变换对应的基准坐标系为世界坐标系,以符号b表示,点云坐标也以齐次坐标表示;
t时刻所观测的点云投影至世界坐标系下为:
进一步地,所述信号处理模块为包括可编程数据放大器、高共模抑制比隔离放大器模块、集成调制解调器、模拟开关、采样保持器、开关电容滤波器。
本发明的有益效果:
1、本发明通过改进机载传感器的搭配和视觉导航系统的算法,使得无人机可以实现不借助GPS等外界设备实现无人自主定位以及自我路径规划在无人工干预下自动探测矿井巷道,提高了矿井巷道的探测能力;
2、本发明通过对视觉导航系统的镜头镜片进行特殊处理,可以有180°的极端广角,且镜片经过防尘防雾化处理,可以连续收集人们所需的数据;
3、本发明处理器单元通过采用高斯噪声模型下的最优估计,可以很好的消除因无人机抖动等因素带来的测量误差;
4、本发明中处理器单元连接的两个特制传感器插口,可以直接更换特制的传感器,以满足无人机在不同场景的需求。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明正视结构示意图;
图2是本发明系统软件架构框图。
图中:视觉导航系统1、图像处理模块2、飞行控制系统3、惯性测量单元4、处理器单元5、电机6、信号处理模块7、电源8、螺旋桨9、桨叶保护罩10、特制传感器插口11。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位,以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
一种矿用无人机,如图1所示,包括视觉导航系统1、图像处理模块2、飞行控制系统3、电机6、螺旋桨9和桨叶保护罩10,所述飞行控制系统3包括惯性测量单元4、处理器单元5和信号处理模块7。
所述电机6采用防爆电机,电机6控制螺旋桨9的转动,所述螺旋桨9经防爆绝缘处理,确保其在矿井中工作时,不会发生产生静电火花等威胁巷道安全的行为。所述桨叶保护罩10呈镂空状半球型结构,桨叶保护罩缓冲性能良好且高度绝缘。
所述飞行控制系统3包括接收天线、电源8和总控制器,总控制器通过接收天线接收工作人员发出的遥控指令。所述飞行控制系统3采用Pixhawk飞控,在其开源算法的基础上,整合视觉导航系统,飞行控制系统控制本发明完成任务后自主返航至起飞点。
所述视觉导航系统1包括机载深度相机摄像头,用于捕捉无人机所处环境供其自我规划前进路径,机载深度相机摄像头、图像处理模块2分别与飞行控制系统3的总控制器相连接,机载深度相机摄像头的输出端和图像处理模块2的输入端相连接,图像处理模块2包括图像输入部分、图像处理分析部分、图像输出部分。所述视觉导航系统1的镜头采用特制镜片,可以同时拍摄到上方、前方、左侧、右侧的画面,且镜片经防尘防雾化处理,不会因巷道中的水蒸气、粉尘等而影响了正常的工作。本发明通过对视觉导航系统的镜头镜片进行特殊处理,可以有180°的极端广角,且镜片经过防尘防雾化处理,可以连续收集人们所需的数据。
所述视觉导航系统1包括机载深度相机摄像头和实时图像传输系统(实时图像传输系统由微处理模块、电源模块、网络模块构成),机载深度相机摄像头和实时图像传输系统分别与飞行控制系统3相连接;视觉导航系统1采用深度镜头作为视觉传感器,深度镜头能抵抗一定的光强,软件相对结构光和双目比较简单,户外使用影响较小,黑暗环境中可以正常工作,深感镜头不受光照和物体纹理影响,适合远距离大量程,适合用作无人机机载传感器。
所述实时图像传输系统包括用于调节所述机载深度相机摄像头俯仰角的俯仰角调节机构,该俯仰角调节机构与所述飞行控制系统3相连接,并与所述机载深度相机摄像头相传动连接,无人机在起飞前或起飞过程中,工作人员向无人机发送指令,通过俯仰角调节机构调节机载摄像头的拍摄角度。
所述惯性测量单元4由两个加速度传感器与三个速度传感器构成,处理器单元5连接两个特制传感器插口11,处理器单元5为集成电路阵列处理器,利用显示核心进行加速,采用高斯噪声模型下的最优估计来处理视觉导航系统1所收集到的数据。所述信号处理模块7为包括可编程数据放大器、高共模抑制比隔离放大器模块、集成调制解调器、模拟开关、采样保持器、开关电容滤波器。
在使用的时候,无人机采用飞行控制系统3与视觉导航系统1、图像处理模块2协同计算的方案,飞行控制系统3中的迭代就近点元件通过对图像处理模块2输出的信息进行分析,供无人机控制系统进行位置和轨迹控制。
所述视觉导航系统1使用迭代就近点算法就近点搜索法来匹配不同位置所观测的点云数据,再辅以其搭载的机载传感器以实现不借助GPS等外界设备来实现定位,机载传感器包括高速、高精度的陀螺仪、用于姿态估计和自稳的加速度计,以及用于飞行时的高度增稳气压计、超声、压力传感器。
所述无人机采集到的移动数据包括相机第t帧所勘察到的画面Zt:Ω→R+,Ω为像素集合、当前勘察点云Vt,其中:
已知相机的内置矩阵
可计算当前观测点云vt(n)=F-1[nx,ny,1]Tzt(n)
n=[nx,ny]T∈Ω,
t时刻相机的位姿T可用齐次坐标变换表示为:
其中Rt∈R3
该位姿变换对应的基准坐标系为世界坐标系,以符号b表示,点云坐标也以齐次坐标表示;
t时刻所观测的点云投影至世界坐标系下为:
如图2所示,描述了结合视觉定位和场景重建的一种矿用无人机系统算法架构。在该系统中,无人机通过自身携带的高速、高精度的陀螺仪、用于姿态估计和自稳的加速度计,以及用于飞行时的高度增稳气压计、超声等传感器和惯性测量单元用来采集周围的环境信息数据,经图像处理模块融合、滤波后用来供无人机对自身所处的位姿进行判断,得到对无人机自身位置和姿态较为精确的估计,通过对环境的持续观察,可以构建较为精确的环境模型,实时补充无人机绘制的周围环境地图,实现了无人机的视觉定位和模型构建,新构建的模型经过信号处理模块处理后一起供无人机进行位置和轨迹控制。
一种矿用无人机的使用方法,包括以下步骤:
(1)选定目标场地,将本发明放置于待探测区域,并对其所携带传感器做适当更换;
(2)启动本发明,本发明通过视觉导航系统和图像处理模块及飞行控制系统协同计算,规划其自动探测路径,并展开探测;
(3)工作人员向本发明发送继续执行航行任务的指令,本发明继续探测下一待探测区域,并重复上述步骤(2)设定,直至本发明探测完最后一个目标区域;
(4)当本发明探测完最后一个目标区域时,如果超出最长设定时间仍未接收到新的指令,则会自动回归至地面。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (10)

1.一种矿用无人机,其特征在于,包括飞行控制系统(3),飞行控制系统(3)包括接收天线、电源(8)和总控制器,总控制器通过接收天线接收工作人员发出的遥控指令;
所述无人机包括视觉导航系统(1)和图像处理模块(2),视觉导航系统(1)包括机载深度相机摄像头,机载深度相机摄像头、图像处理模块(2)分别与飞行控制系统(3)的总控制器相连接,机载深度相机摄像头的输出端和图像处理模块(2)的输入端相连接;
所述飞行控制系统(3)包括惯性测量单元(4)、处理器单元(5)和信号处理模块(7),处理器单元(5)连接两个特制传感器插口(11);
所述无人机包括电机(6)、螺旋桨(9)和桨叶保护罩(10),电机(6)控制螺旋桨(9)的转动。
2.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述视觉导航系统(1)包括机载深度相机摄像头和实时图像传输系统,机载深度相机摄像头和实时图像传输系统分别与飞行控制系统(3)相连接;
实时图像传输系统由微处理模块、电源模块、网络模块构成。
3.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述视觉导航系统(1)采用深度镜头作为视觉传感器,深感镜头不受光照和物体纹理影响,适合远距离大量程,适合用作无人机机载传感器;
所述视觉导航系统(1)的镜头采用特制镜片,便于同时拍摄到上方、前方、左侧、右侧的画面。
4.根据权利要求2所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述实时图像传输系统还包括用于调节所述机载深度相机摄像头俯仰角的俯仰角调节机构,该俯仰角调节机构与所述飞行控制系统(3)相连接,并与所述机载深度相机摄像头相传动连接,通过俯仰角调节机构调节机载摄像头的拍摄角度。
5.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述图像处理模块(2)包括图像输入部分、图像处理分析部分、图像输出部分。
6.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述无人机采用飞行控制系统(3)与视觉导航系统(1)、图像处理模块(2)协同计算的方案,飞行控制系统(3)中的迭代就近点元件通过对图像处理模块(2)输出的信息进行分析,供无人机控制系统进行位置和轨迹控制。
7.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述处理器单元(5)为集成电路阵列处理器,利用显示核心进行加速,采用高斯噪声模型下的最优估计来处理视觉导航系统1所收集到的数据。
8.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述视觉导航系统(1)使用迭代就近点算法就近点搜索法来匹配不同位置所观测的点云数据,再辅以其搭载的机载传感器以实现不借助GPS等外界设备来实现定位。
9.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述无人机采集到的移动数据包括相机第t帧所勘察到的画面Zt:Ω→R+,Ω为像素集合、当前勘察点云Vt,其中:
已知相机的内置矩阵
可计算当前观测点云vt(n)=F-1[nx,ny,1]Tzt(n)
n=[nx,ny]T∈Ω,
t时刻相机的位姿T可用齐次坐标变换表示为:
其中Rt∈R3;该位姿变换对应的基准坐标系为世界坐标系,以符号b表示,点云坐标也以齐次坐标表示;
t时刻所观测的点云投影至世界坐标系下为:
10.根据权利要求1所述的一种矿用无人机,其特征在于,所述信号处理模块(7)为包括可编程数据放大器、高共模抑制比隔离放大器模块、集成调制解调器、模拟开关、采样保持器、开关电容滤波器。
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