CN110940316B - 复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统，包括：将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型；在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络；根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置；确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确。

Description

复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统

技术领域

本发明涉及变电站消防机器人技术领域，尤其涉及一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

变电站内存在大量的高电压、大电流设备，容易因设备故障、线路缺陷等问题引发火灾。目前，变电站的消防设施主要有火灾自动报警系统、灭火系统和防火封堵等。但是，这主要是在重要的功能分区，才安装有火灾探测器并具有通信接口，可将火灾报警信号反馈给工作人员。少数极重要的功能区虽然配置有自动灭火装置及视频监控系统，但是往往无法实现对于早期火灾隐患的监测和预警。

现有技术中通过变电站消防机器人对变电站的火灾事故进行监测，一旦发生火情，变电站消防机器人能够第一时间对火情进行控制，提高了变电站早期火灾隐患的监测和预警水平；

但是，发明人发现，在变电站内发生火灾事故时，设备燃烧会产生浓烟，导致站内环境十分复杂，现有的变电站内使用的机器人产品中，主要是靠激光建模导航、视觉导航等手段搭配应用于机器人导航定位系统的无线传感器网络。大部分建模手段虽然可以建立立体模型，但是导航装置工作在一个水平面上，对环境的变化不敏感，当站内环境发生变动时会导致导航出错率变高。而采用视觉导航的机器人在站内发生火灾事故时，火源及产生的烟雾也会严重干扰到导航系统，进而影响到作业的可靠性。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统，采用倾斜摄影结合站内固定位置的监控设备采集到的画面进行建模，以供水点为参考位置搭建导航定位系统的无线网络，可以有效排除环境因素的干扰，提高导航精准度。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，包括：

将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型；

在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络；

根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置；

确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确。

利用站内多个不同角度的摄像头，利用倾斜摄影技术在关键位置建立模型，利用置放于供水点处的消防介质供给设备为坐标点，搭建机器人导航定位系统的无线网络，实现在站内有火情及烟雾的情况下可以减少干扰，提高导航的准确度。

作为进一步地改进，建立变电站三维视觉模型的具体过程为：

利用消防机器人搭载的多目视觉设备，利用站内设备结构化的特点为约束，使用多视角重建得到一个整体的初级模型；

分别从不同角度采集变电站的影像，与建立的初级模型进行密集匹配，生成精确的三维视觉模型。

作为进一步地改进，确定着火点在新的三维模型中的坐标位置，计算机器人从各供水点到着火点的路径距离，选取最短路径距离对应的供水点，作为消防机器人的供水点位置。

采用最短路径方法确定消防消防机器人到达着火点位置的行进路线。

通过利用供水点进行坐标定位，可减少浓烟遮蔽等恶劣环境对导航定位精度的影响，多设备联动的定位网络可以提高定位的精准度，可以辅助机器人选取最合适供水点位置进行灭火。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种复杂环境下变电站消防机器人的导航系统，包括：

用于建立变电站三维视觉模型的装置；

用于建立变电站三维激光模型的装置；

用于将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型的装置；

用于在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络的装置；

用于根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置的装置；

用于确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确的装置。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种变电站消防机器人，采用上述的复杂环境下变电站消防机器人的导航方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)创新性的提出了一种变电站复杂环境下的空地一体化精确导航技术，变电站消防机器人和无人机的空地配合,能够实现复杂环境下不同设备以及着火点的精准定位，进而确定最优的消防介质供给点的位置，同时规划出消防机器人到达异常设备的最优路径，可以有效排除环境因素的干扰，提高导航精准度，实现在发生火情时及时灭火，把火势遏制在萌芽状态，攻克了传统定位方式在站内发生火情时易受到影响导致精度不高的问题.

(2)创新性的将倾斜建模技术和激光建模技术相融合，设计了变电站三维配准融合模型，解决了火灾检测算法对干扰光源的误识难题，实现发生火灾时迅速、准确引导消防机器人赶往火灾地点。

(3)利用置放于供水点处的消防介质供给设备为坐标点，搭建机器人导航定位系统的无线网络，实现在站内有火情及烟雾的情况下可以减少干扰，提高导航的准确度。可减少浓烟遮蔽等恶劣环境对导航定位精度的影响，多设备联动的定位网络可以提高定位的精准度，可以辅助机器人选取最合适供水点位置进行灭火。

附图说明

图1为本发明实施例一中变电站消防机器人复杂环境下的导航过程示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请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申请的示例性实施方式。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。

实施例一

在一个或多个实施例中，公开了一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，参照图1，包括以下步骤：

(1)建立变电站三维视觉模型；

利用机器人搭载的多目视觉设备，利用站内设备结构化的特点为约束，使用多视角重建得到一个整体的初级模型。利用多摄像头(在部分实施例中可以选用两个)摄取两幅图像的视差，构建三维场景，在检测到目标后，通过计算图像对应点间位置偏差，获取目标的三维信息。

通过分析摄像头传回的画面，就可以分析画面中的设备与设备之间的距离、拍摄点到设备的距离等各类距离信息。站内的设备通常规格是固定的，长度信息高度信息都是已知的，那么在测距的时候就可以用来作为参考。

通过立体视觉技术建立模型是较为成熟的技术，但是缺点就是精度不够高，所以建立的是个初级模型。

通过无人机搭载多台传感器，采用倾斜摄影技术，同时从垂直、前视、后视、左视、右视五个不同角度采集影像，获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。通过该种方法可以真实地反映地物情况，高精度地获取物方纹理信息，通过先进的定位、融合、建模等技术，生成真实的三维模型。

结合多目视觉设备建立的初级模型，进行密集匹配，生成精确的三维视觉模型。多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型，匹配方法为:利用算子检测角点，然后通过特征描述符对检测角点进行特征描述，根据相应的匹配准则对影像特征点进行匹配；具体过程为：

使用改进过PMVS算法(基于面片的三维多视角立体视觉算法),包括如下步骤：

初始特征匹配、面元扩散、面元过滤。

初始特征匹配的目的是生成一系列稀疏的面元，作为种子点进行扩散，扩散与过滤的过程重复多次，将稀疏的种子点扩散生成密集点云并删除错误点云。

初始特征匹配：首先是特征检测，常用的特征提取算子有Harris角点提取算子和DoG算子，特征检测完之后是影像匹配。

在进行影像匹配时，在原始算法的基础上，加入部分约束条件以得到更精确的匹配点，作为种子点进行后续操作，根据之前得到的初级模型，筛选出候选空间点中置信度较高的点作为种子点。

(2)建立变电站三维激光模型；

通过激光扫描变电站室外的设备，可以得到高精度的三维点云数据，建立较为精确的三维激光模型。

(3)将多目视觉+无人机倾斜建模建立的视觉三维模型，与激光导航设备建立的激光模型通过算法进行匹配，使两个模型的坐标点一一对应，进行配准融合，得到新的三维模型。

进行配准融合的过程为：

图像配准：将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中，使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变，称为固定图像，另一幅图像要平移、旋转、缩放，称为浮动图像。

图像融合：两幅图像配准后，就可以叠加，称为简单的图像融合。即多幅图像连接成一幅大图。

可以通过神经网络优化算法对图像配准融合的结果进行优化，根据站内的环境和站内设备的特征，经过神经网络优化训练，调整神经网络算法的结构，最终输出最优的图像配准融合结果。

在上述建立的新的三维模型中，通过无人机采用倾斜摄影技术进行三维建模，此时在站内工作的机器人会作为模型的一部分，获得在视觉模型中的一个坐标；机器人上搭载的激光扫描设备，会与之前建立的激光模型进行匹配，获得一个在激光模型中的坐标位置；上述两个坐标按照模型融合的规则进行配准融合，可以得到机器人在新模型中的坐标位置。

(4)在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络，确保站内每个点都有信号覆盖，在新的三维模型中标注出供水点位置处的无线AP的坐标位置。

连入无线网络中的机器人，根据无线AP在新的三维模型中的坐标位置，通过三角定位法，计算消防机器人相对于无线AP的坐标位置；

三角定位法的原则为：根据地图上已知位置的三个点与未知点之间的距离，确定未知点的位置。

将机器人在新模型中的坐标位置与消防机器人相对于无线AP的坐标位置进行比对，进行比对的目的是提高精确度，如果两个坐标在规定的误差范围内，认为机器人目前的坐标是精确的，若超出规定值，则认为定位不够精准，发出警报进行调整。

在浓烟遮蔽的环境下，机器人在通过视觉手段建立的模型里坐标精准度会受到影响，但是激光模型里的精准度不受影响，在浓烟遮蔽情况下，使用激光坐标+无线AP三角定位坐标，可以在视觉坐标失灵的情况下提高精准度。

供水点选择：在新的三维模型中，标注出着火点位置，调用最短路径算法测量各供水点到着火点位置的最短路径，选取其中最短路径最短的供水设备。

机器人行进路线：机器人设计的高通过性，在站内可以畅通无阻，不担心台阶之类的路障，依然是计算机器人到故障设备的最短路径，确定行进路线。

实施例二

在一个或多个实施例中，公开了一种复杂环境下变电站消防机器人的导航系统，包括：

用于建立变电站三维视觉模型的装置；

用于建立变电站三维激光模型的装置；

用于将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型的装置；

用于在站内多个供水点位置布设无线AP终端，构建变电站内的无线网络的装置；

用于根据无线AP在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置的装置；

用于确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，判断机器人当前坐标位置是否准确的装置。

实施例三

在一个或多个实施例中，公开了一种变电站消防机器人，其采用了实施例一中所述的导航方法实现在变电站内的定位导航。

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 (9)

1.一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，包括：

将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型；

所述新的三维模型中，通过无人机采用倾斜摄影技术进行三维建模，此时在站内工作的机器人会作为模型的一部分，获得在视觉模型中的一个坐标；机器人上搭载的激光扫描设备，会与之前建立的激光模型进行匹配，获得一个在激光模型中的坐标位置；所述两个坐标按照模型融合的规则进行配准融合，可以得到机器人在新模型中的坐标位置；

在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络；

根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置；

确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确；

确定着火点在新的三维模型中的坐标位置，计算机器人从各供水点到着火点的路径距离，选取最短路径距离对应的供水点，作为消防机器人的供水点位置。

2.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，建立变电站三维视觉模型的具体过程为：

利用消防机器人搭载的多目视觉设备，利用站内设备结构化的特点为约束，使用多视角重建得到一个整体的初级模型；

分别从不同角度采集变电站的影像，与建立的初级模型进行密集匹配，生成精确的三维视觉模型。

3.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，建立变电站三维激光模型的具体过程为：通过激光扫描变电站室外的设备，得到变电站内设备的三维点云数据，建立三维激光模型。

4.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，具体为：

将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中，使它们的特征对应;

两幅图像配准后，进行叠加，将两幅图像连接成一幅大图。

5.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，通过三点定位法计算消防机器人相对于无线AP设备的第一坐标位置。

6.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确，具体为：

如果两个位置坐标在设定的误差范围内，认为机器人目前的坐标是准确的；若超出设定的误差范围，则认为机器人目前的定位不准确，发出报警信号并对机器人位置进行调整，直至两个位置坐标在设定的误差范围内。

7.如权利要求1所述的一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法，其特征在于，采用最短路径方法确定消防机器人到达着火点位置的行进路线。

8.实现如权利要求1-7任一项所述的复杂环境下变电站消防机器人的导航方法的系统，其特征在于，包括：

用于建立变电站三维视觉模型的装置；

用于建立变电站三维激光模型的装置；

用于将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型的装置；

用于在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络的装置；

用于根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置的装置；

用于确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确的装置。

9.一种变电站消防机器人，其特征在于，采用权利要求1-7任一项所述的复杂环境下变电站消防机器人的导航方法。

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