CN110597937B - 一种无人智能巡检的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人智能巡检的方法、系统、设备及存储介质，通过将接收到的周围环境图像进行单元格切分，并在周围环境图像上构建全局坐标系；根据周围环境图像，确定位于巡检设备的感知空间内的待巡检区域；根据巡检设备的当前位置、待巡检区域内各单元块的坐标，计算待巡检区域内该单元块的可信度；根据待巡检区域内各单元块的可信度、巡检设备的中心点坐标及各单元块的坐标，计算各个待巡检区域的虚拟吸引力；根据各待巡检区域的虚拟吸引力，从而确定一目标巡检区域，作为巡检设备的下一巡检目标；本发明通过对园区的巡检区域进行优先级规划，选取最优选的巡检区域作为巡检设备的下一巡检目标，提高巡检效率；同时计算简单，鲁棒性强。

Description

一种无人智能巡检的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明属于无人巡检技术领域，更具体地说，尤其涉及一种无人智能巡检的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
智慧园区是指融合新一代信息与通信技术，具备迅速信息采集、高速信息传输、高度集中技术、智慧实时处理和服务提供能力，实现产业园区内及时、互动、整合的信息感知、传递和处理，以提高园区产业集聚能力、企业经济竞争、可持续发展为目标的园区发展理念。
其中，园区巡检规划是智慧园区建设的重要组成部分，传统的园区巡检常常需要依赖人力，不仅费时费力，而且效率不高。而智能无人巡检是指通过机器自主规划巡检路径，自动驶向需要被巡检的区域，并采集、分析、反馈巡检区域环境信息实现的对园区巡检的技术。这不仅使得园区管理员的工作变得更加安全轻松，而且更高效。
但是，发明人在实际应用中发现，现有的智能无人巡检技术是依据历史巡检路径信息进行巡检，并没有对园区的巡检区域进行巡检规划，巡检效率低。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种无人智能巡检的方法、装置、设备及存储介质，其能有效对园区的巡检区域进行优先级规划，选取最优选的巡检区域作为巡检设备的下一巡检目标，提高巡检效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种无人智能巡检的方法，包括：
将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块；
根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系；
根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域；
根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力；
根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
通过对园区的周围环境图像划分单元格，依据巡检设备的当前位置和各个单元格的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块中存在目标巡检区域的可信度，然后基于所述可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的位置计算各个所述待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力，以所述各个待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力大小，确定巡检设备的下一巡检目标，通过对园区的巡检区域进行优先级规划，选取最优选的巡检区域作为巡检设备的下一巡检目标，提高巡检效率；同时计算简单，鲁棒性强。
作为上述方案的改进，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；
根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离；
根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
通过计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角，根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内该单元块的可信度，从而将所述巡检设备的当前前进方向引入了巡检区域的规划，使巡检设备更加便于驶向巡检目标。
作为上述方案的改进，所述计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角，具体包括：
以所述巡检设备的当前位置为原点，所述巡检设备的前进方向为Y轴正半轴，垂直于所述巡检设备的前进方向的方向为X轴，建立所述巡检设备的动态坐标系；
计算所述动态坐标系的Y轴正半轴与所述全局坐标系的Y轴正半轴之间的夹角，作为所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
依据巡检设备的前进方向构建动态坐标系，以表示该巡检设备的姿态，使得巡检设备的姿态能更加直观地展现，且更加便于计算所述夹角。
作为上述方案的改进，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
采用公式(1)计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
Figure BDA0002177170200000031
其中，ir，jr表示所述巡检设备的中心点所在单元块(i，j)的i值，j值，
Figure BDA0002177170200000032
(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；Cij表示单元块(i，j)在待巡检区域内时的可信度，Δx和Δy分别表示单元块(i，j)在所述全局坐标系的X轴和Y轴方向上的边长，θ表示所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；lu代表所述巡检设备的当前位置到单元块(i，j)的距离。
作为上述方案的改进，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，具体包括：
根据所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离；
根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力；
将所述待巡检区域内的所有单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力进行叠加，得到所述待巡检区域的虚拟吸引力。
作为上述方案的改进，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力，具体包括：
采用公式(2)计算所述任意一单元块的坐标对所述巡检设备的虚拟吸引力：
Figure BDA0002177170200000041
其中，Fcr表示吸引力常量，
Figure BDA0002177170200000042
表示单元块(i，j)在t时刻的可信度，dij表示单元块(i，j)与所述巡检设备的中心点之间的距离，(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；(xi，yj)表示单元块(i，j)的坐标，x和y分别表示所述全局坐标系的X轴和Y轴的单位向量。
作为上述方案的改进，所述根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标，具体为：
将各个所述待巡检区域的虚拟吸引力按照预设的顺序排序；
选取最大虚拟吸引力对应的待巡检区域作为所述目标巡检区域。
第二方面，本发明实施提供了一种无人智能巡检的系统，包括：
信息采集模块、巡检分析模块及巡检控制模块；
所述信息采集模块，用于采集园区的周围环境图像；
巡检分析模块，包括：单元格切分单元、全局坐标系构建单元、待巡检区域确定单元、可信度计算单元、虚拟吸引力计算单元、目标巡检区域计算单元；
所述单元格切分单元，用于将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块；
所述全局坐标系构建单元，用于根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系；
所述待巡检区域确定单元，用于根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域；
所述可信度计算单元，用于根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
所述虚拟吸引力计算单元，用于根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力；
所述目标巡检区域计算单元，用于根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标；
所述巡检控制模块，用于控制所述巡检设备朝所述目标巡检区域前进并进行巡检操作。
第三方面，本发明实施例提供了一种无人智能巡检的设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任意一项所述的无人智能巡检的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面任意一项所述的无人智能巡检的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例提供的一种无人智能巡检的方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的巡检示意图；
图3是本发明第二实施例提供的一种无人智能巡检的系统的结构示意图；
图4是本发明第三实施例提供的一种无人智能巡检的设备的结构框图。
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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一实施例提供的一种无人智能巡检的方法，包括以下步骤：
S11、将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块。
S12、根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系。
在本发明实施例中，以所述巡检设备的位置为原点，园区的正东方向为X轴正半轴方向，园区的正北方向为Y轴正半轴方向，在所述园区电子地图中建立直角坐标系。
S13、根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域。
在本发明实施例中，将巡检设备可以探测到的环境定义为感知空间。需要说明的是，在本发明实施例中对感知空间的大小、形状不做具体的限定，其根据巡检设备的传感器配置和探测能力不同而不同，例如可以是矩形，圆形等。在本发明实施例中，以矩形的感知空间为例进行说明，如图2所示。感知空间中可能存在多个待巡检区域，待巡检区域也可能在边界上或者不在感知空间中，因此，根据巡检设备的感知空间大小，设定所述单元块在所述全局坐标系的X轴和Y轴方向上的边长Δx和Δy，并且Δx＝Δy。
S14、根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度。
在本发明实施例中，所述可信度用于描述单元块属于目标巡检区域内时的确定性，可信度越高，该单元块属于目标巡检区域的确定性越大。
S15、根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力。
在本发明实施例中，将各个待巡检区域看作是对巡检设备带有吸引力的物体，每个可信度不为零的单元块视为对巡检设备施加了一个虚拟吸引力，通过统计巡检设备受到各个巡检区域的虚拟吸引力，虚拟吸引力越大，巡检设备就朝哪个巡检区域行驶。
S16、根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标。
在本发明实施例中，通过对园区的周围环境图像划分单元格，依据巡检设备的当前位置和各个单元格的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块中存在目标巡检区域的可信度，然后基于所述可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的位置计算各个所述待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力，以所述各个待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力大小，确定巡检设备的下一巡检目标，通过对园区的巡检区域进行优先级规划，选取最优选的巡检区域作为巡检设备的下一巡检目标，提高巡检效率。
在一种可选的实施例中，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；
根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离；
根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度。
在一种可选的实施例中，所述计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角，具体包括：
以所述巡检设备的当前位置为原点，所述巡检设备的前进方向为Y轴正半轴，垂直于所述巡检设备的前进方向的方向为X轴，建立所述巡检设备的动态坐标系；
计算所述动态坐标系的Y轴正半轴与所述全局坐标系的Y轴正半轴之间的夹角，作为所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角。
在本发明实施例中，依据巡检设备的前进方向构建动态坐标系，以表示该巡检设备的姿态，使得巡检设备的姿态能更加直观地展现，且更加便于计算所述夹角。
在一种可选的实施例中，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
采用公式(1)计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
Figure BDA0002177170200000091
其中，ir，jr表示所述巡检设备的中心点所在单元块(i，j)的i值，j值，
Figure BDA0002177170200000092
(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；Cij表示单元块(i，j)在待巡检区域内时的可信度，Δx和Δy分别表示单元块(i，j)在所述全局坐标系的X轴和Y轴方向上的边长，θ表示所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；lu代表所述巡检设备的当前位置到单元块(i，j)的距离。
在本发明实施例中，单元块初始的Cij＝0，可以理解的是当感知空间中没有检测到待巡检区域的单元块或者超出巡检设备感知空间的单元块,则认为此单元块对巡检设备当前的巡检不产生影响，所以这些单元块的Cij维持为0，否则单元块的Cij＝1。
在一种可选的实施例中，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，具体包括：
根据所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离；
根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力；
将所述待巡检区域内的所有单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力进行叠加，得到所述待巡检区域的虚拟吸引力。
在一种可选的实施例中，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力，具体包括：
采用公式(2)计算所述任意一单元块的坐标对所述巡检设备的虚拟吸引力：
Figure BDA0002177170200000101
其中，Fcr表示吸引力常量，
Figure BDA0002177170200000102
表示单元块(i，j)在t时刻的可信度，dij表示单元块(i，j)与所述巡检设备的中心点之间的距离，(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；(xi，yj)表示单元块(i，j)的坐标，x和y分别表示所述全局坐标系的X轴和Y轴的单位向量。
在本发明实施例，虚拟吸引力的大小与单元块的
Figure BDA0002177170200000103
成正比，与d2 ij成反比。巡检设备越接近单元块，单元块对其的虚拟吸引力越大。当巡检设备远离时，虚拟吸引力就减小。某个待巡检区域所施加的虚拟吸引力Fij等于该待巡检区域内所有单元格虚拟吸引力之和。
Figure BDA0002177170200000104
通过计算出感知空间内所有待巡检区域的虚拟吸引力值，哪个目标巡检区域的虚拟吸引力值最大，巡检设备就朝哪个区域进行巡检，具有计算简单、鲁棒性强的优点。
在一种可选的实施例中，所述根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标，具体为：
将各个所述待巡检区域的虚拟吸引力按照预设的顺序排序；
选取最大虚拟吸引力对应的待巡检区域作为所述目标巡检区域。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：
通过对园区的周围环境图像划分单元格，依据巡检设备的当前位置和各个单元格的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块中存在目标巡检区域的可信度，然后基于所述可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的位置计算各个所述待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力，以所述各个待巡检区域对巡检设备的虚拟吸引力大小，确定巡检设备的下一巡检目标，通过对园区的巡检区域进行优先级规划，选取最优选的巡检区域作为巡检设备的下一巡检目标，提高巡检效率；同时计算简单，鲁棒性强。
参见图3，是本发明第二实施例提供的一种无人智能巡检的系统的结构示意图，如图3所示，所述系统包括：信息采集模块1、巡检分析模块2及巡检控制模块3；
所述信息采集模块1，用于采集园区的周围环境图像；
需要说明的是，信息采集模块1包括定位系统、激光测距仪；其中，信息采集模块1内存有电子地图，所述电子地图存储了待巡检园区的所有道路信息和建筑信息，可通过截取目标园区的地图信息作为该园区的周围环境图像。
巡检分析模块2，包括：单元格切分单元21、全局坐标系构建单元22、待巡检区域确定单元23、可信度计算单元24、虚拟吸引力计算单元25、目标巡检区域计算单元26；
所述单元格切分单元21，用于将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块；
所述全局坐标系构建单元22，用于根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系；
所述待巡检区域确定单元23，用于根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域；
所述可信度计算单元24，用于根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
所述虚拟吸引力计算单元25，用于根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力；
所述目标巡检区域计算单元26，用于根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标；
所述巡检控制模块3，用于控制所述巡检设备朝所述目标巡检区域前进并进行巡检操作。
在一种可选的实施例中，所述可信度计算单元24包括：
夹角计算单元，用于计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；
距离计算单元，用于根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离；
可信度计算单元，用于根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度。
在一种可选的实施例中，所述夹角计算单元包括：
动态坐标建立单元，用于以所述巡检设备的当前位置为原点，所述巡检设备的前进方向为Y轴正半轴，垂直于所述巡检设备的前进方向的方向为X轴，建立所述巡检设备的动态坐标系；
夹角计算子单元，用于计算所述动态坐标系的Y轴正半轴与所述全局坐标系的Y轴正半轴之间的夹角，作为所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角。
在一种可选的实施例中，所述可信度计算单元，具体用于采用公式(1)计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
Figure BDA0002177170200000131
其中，ir，jr表示所述巡检设备的中心点所在单元块(i，j)的i值，j值，
Figure BDA0002177170200000132
(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；Cij表示单元块(i，j)在待巡检区域内时的可信度，Δx和Δy分别表示单元块(i，j)在所述全局坐标系的X轴和Y轴方向上的边长，θ表示所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；lu代表所述巡检设备的当前位置到单元块(i，j)的距离。
在一种可选的实施例中，所述虚拟吸引力计算单元25，具体包括：
中心点距离计算单元，用于根据所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离；
单元块虚拟吸引力计算单元，用于根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力；
巡检区域虚拟吸引力计算单元，用于将所述待巡检区域内的所有单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力进行叠加，得到所述待巡检区域的虚拟吸引力。
在一种可选的实施中，所述单元块虚拟吸引力计算单元，具体用于采用公式(2)计算所述任意一单元块的坐标对所述巡检设备的虚拟吸引力：
Figure BDA0002177170200000133
其中，Fcr表示吸引力常量，
Figure BDA0002177170200000134
表示单元块(i，j)在t时刻的可信度，dij表示单元块(i，j)与所述巡检设备的中心点之间的距离，(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；(xi，yj)表示单元块(i，j)的坐标，x和y分别表示所述全局坐标系的X轴和Y轴的单位向量。
在一种可选的实施例中，所述目标巡检区域计算单元26包括：
排序单元，用于将各个所述待巡检区域的虚拟吸引力按照预设的顺序排序
选择单元，用于选取最大虚拟吸引力对应的待巡检区域作为所述目标巡检区域。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种无人智能巡检的系统用于执行上述一种无人智能巡检的方法的所有方法流程，两者的工作原理和有益效果一一对应，因而不再赘述。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
参见图4，是本发明第三实施例提供的一种无人智能巡检的设备的结构框图，如图4所示，该无人智能巡检设备包括：至少一个处理器11，例如CPU，至少一个网络接口14或者其他用户接口13，存储器15，至少一个通信总线12，通信总线12用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口13可选的可以包括USB接口以及其他标准接口、有线接口。网络接口14可选的可以包括Wi-Fi接口以及其他无线接口。存储器15可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器15可选的可以包含至少一个位于远离前述处理器11的存储装置。
在一些实施方式中，存储器15存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:
操作系统151，包含各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
程序152。
具体地，处理器11用于调用存储器15中存储的程序152，执行上述实施例所述的无人智能巡检方法，例如图1所示的步骤S11。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如巡检分析模块。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述无人智能巡检设备中的执行过程。
所述无人智能巡检设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述无人智能巡检设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是无人智能巡检设备的示例，并不构成对无人智能巡检设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
所称处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器11是所述无人智能巡检设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个无人智能巡检设备的各个部分。
所述存储器15可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器11通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述无人智能巡检设备的各种功能。所述存储器15可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器15可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述无人智能巡检设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
本方发明第四实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一实施例中任意一项所述的无人智能巡检的方法。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种无人智能巡检的方法，其特征在于，包括：
将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块；
根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系；
根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域；
根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力；其中，将各个待巡检区域看作是对巡检设备带有吸引力的物体，每个可信度不为零的单元块视为对巡检设备施加了一个虚拟吸引力；
根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标。
2.根据权利要求1所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；
根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离；
根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度。
3.根据权利要求2所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述计算所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角，具体包括：
以所述巡检设备的当前位置为原点，所述巡检设备的前进方向为Y轴正半轴，垂直于所述巡检设备的前进方向的方向为X轴，建立所述巡检设备的动态坐标系；
计算所述动态坐标系的Y轴正半轴与所述全局坐标系的Y轴正半轴之间的夹角，作为所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角。
4.根据权利要求3所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述根据所述巡检设备的当前位置、所述夹角及所述巡检设备与所述待巡检区域内任意一单元块的距离，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度，具体包括：
采用公式(1)计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
Figure FDA0003315774010000021
其中，ir，jr表示所述巡检设备的中心点所在单元块(i，j)的i值，j值，
Figure FDA0003315774010000022
(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；Cij表示单元块(i，j)在待巡检区域内时的可信度，Δx和Δy分别表示单元块(i，j)在所述全局坐标系的X轴和Y轴方向上的边长，θ表示所述巡检设备的前进方向与所述全局坐标系的Y轴正半轴的夹角；lu代表所述巡检设备的当前位置到单元块(i，j)的距离。
5.根据权利要求1或4任意一项所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，具体包括：
根据所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离；
根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力；
将所述待巡检区域内的所有单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力进行叠加，得到所述待巡检区域的虚拟吸引力。
6.根据权利要求5所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述待巡检区域内任意一单元块与所述巡检设备的中心点的距离、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标及所述巡检设备的中心点坐标，计算出所述任意一单元块对所述巡检设备的虚拟吸引力，具体包括：
采用公式(2)计算所述任意一单元块的坐标对所述巡检设备的虚拟吸引力：
Figure FDA0003315774010000031
其中，Fcr表示吸引力常量，
Figure FDA0003315774010000032
表示单元块(i，j)在t时刻的可信度，dij表示单元块(i，j)与所述巡检设备的中心点之间的距离，(xr，yr)表示所述巡检设备的中心点坐标；(xi，yj)表示单元块(i，j)的坐标，x和y分别表示所述全局坐标系的X轴和Y轴的单位向量。
7.根据权利要求6所述的无人智能巡检的方法，其特征在于，所述根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标，具体为：
将各个所述待巡检区域的虚拟吸引力按照预设的顺序排序；
选取最大虚拟吸引力对应的待巡检区域作为所述目标巡检区域。
8.一种无人智能巡检的系统，其特征在于，包括：信息采集模块、巡检分析模块及巡检控制模块；
所述信息采集模块，用于采集园区的周围环境图像；
巡检分析模块，包括：单元格切分单元、全局坐标系构建单元、待巡检区域确定单元、可信度计算单元、虚拟吸引力计算单元、目标巡检区域计算单元；
所述单元格切分单元，用于将接收到的周围环境图像进行单元格切分，获得若干个单元块；
所述全局坐标系构建单元，用于根据巡检设备的当前位置，在周围环境图像上构建全局坐标系；
所述待巡检区域确定单元，用于根据所述周围环境图像，确定位于所述巡检设备的感知空间内若干个待巡检区域；
所述可信度计算单元，用于根据所述巡检设备的当前位置、所述待巡检区域内任意一单元块的坐标，计算所述待巡检区域内任意一单元块的可信度；
所述虚拟吸引力计算单元，用于根据所述待巡检区域内任意一单元块的可信度、所述巡检设备的中心点坐标及所述任意一单元块的坐标，计算各个所述待巡检区域的虚拟吸引力；其中，将各个待巡检区域看作是对巡检设备带有吸引力的物体，每个可信度不为零的单元块视为对巡检设备施加了一个虚拟吸引力；
所述目标巡检区域计算单元，用于根据各个所述待巡检区域的虚拟吸引力，从若干个所述待巡检区域中确定一目标巡检区域，作为所述巡检设备的下一巡检目标；
所述巡检控制模块，用于控制所述巡检设备朝所述目标巡检区域前进并进行巡检操作。
9.一种无人智能巡检的设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的无人智能巡检的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的无人智能巡检的方法。
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