CN111292292B

CN111292292B - 管道障碍物检测方法、装置、管道机器人和可读存储介质

Info

Publication number: CN111292292B
Application number: CN202010045171.1A
Authority: CN
Inventors: 宋有聚; 庞金福
Original assignee: Shenzhen Srod Industrial Group Co Ltd
Current assignee: Chongqing Handle High-Tech Robotics Co ltd
Priority date: 2020-01-16
Filing date: 2020-01-16
Publication date: 2023-09-26
Anticipated expiration: 2040-01-16
Also published as: CN111292292A

Abstract

本发明提供一种管道障碍物检测方法、装置、管道机器人和可读存储介质，该管道障碍物检测方法应用于管道机器人，包括：在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像；根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点；在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。本发明的管道障碍物检测方法，在确定前方坡道中无障碍物后，该将关闭超声波传感器，以避免超声波传感器将坡道误判成障碍物，提高坡道障碍物检测效率。

Description

管道障碍物检测方法、装置、管道机器人和可读存储介质

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体而言，涉及一种管道障碍物检测方法、装置、管道机器人和可读存储介质。

背景技术

管道机器人是一种可沿管道内部自动行走，携带传感器及操作机械的机器人，主要用于对人无法进入的管道进行巡检勘查，以及进行特殊作业。

现有的管道机器人一般采用一种超声波传感器进行管道中障碍物的检测，但是在管道机器人的前进方向上出现上坡时，很容易会将上坡误判成障碍物。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种管道障碍物检测方法、装置、管道机器人和可读存储介质，避免超声波传感器将坡道误判成障碍物，降低管道机器人的运算量，提高坡道障碍物检测效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种管道障碍物检测方法，应用于管道机器人，包括：

在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像；

根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；

利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点；

在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，还包括：

在确定所述管道机器人通过坡道拐点后，重新启动并利用所述超声波传感器进行障碍物检测。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，所述“在确定所述管道机器人通过坡道拐点后，重新启动并利用所述超声波传感器进行障碍物检测”：

在确定前方为坡道拐点时，开启陀螺仪传感器，并利用所述陀螺仪传感器读取坡道拐点前的第一倾斜角度；

在确定所述陀螺仪传感器当前读取的倾斜角度与所述第一倾斜角度的差值超过预设阈值时，确定所述管道机器人通过坡道拐点。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，所述“利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点”包括：

将所述前方图像缩放到预设尺寸并进行预设等级灰阶转换，获得前方灰度图像；

利用所述前方灰度图像与预设尺寸的所述标准轨道图像进行像素的灰度对比，获得所述前方灰度图像与所述标准轨道图像之间的灰度汉明距离；

判断所述灰度汉明距离是否小于预设阈值，确定所述灰度汉明距离小于预设阈值时，确定前方障碍物为坡道拐点。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，所述“利用所述前方灰度图像与预设尺寸的所述标准轨道图像进行像素的灰度对比，获得所述前方灰度图像与所述标准轨道图像之间的灰度汉明距离”包括：

利用所述前方灰度图像与所述标准轨道图像计算出每个像素的灰度平均值；

将所述前方灰度图像以及所述标准轨道图像的每个像素灰度值分别与相应的灰度平均值进行对比，在像素灰度值大于或等于相应的灰度平均值时记1，在像素灰度值小于相应的灰度平均值时记0，获得所述前方灰度图像以及所述标准轨道图像的预设位数指纹；

计算出所述前方灰度图像的预设位数指纹与所述标准轨道图像的预设位数指纹之间的不同位数，即为所述灰度汉明距离。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，所述“根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像”包括：

根据所述管道机器人的行驶距离以及预存的管道导航图，确定所述管道机器人的当前位置；

根据所述管道机器人的当前位置在数据库中调取预存的标准轨道图像。

优选地，所述的管道障碍物检测方法中，还包括：

在确定前方坡道无障碍物时，记录坡道位置，将所述坡道位置存储在数据库中。

本发明还提供一种管道障碍物检测装置，应用于管道机器人，包括：

前方图像采集模块，用于在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像；

标准图像调取模块，用于根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；

坡道拐点判断模块，用于利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点；

超声波关闭模块，用于在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

本发明还提供一种管道机器人，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述管道机器人执行所述的管道障碍物检测方法。

本发明还提供一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行所述的管道障碍物检测方法。

本发明提供一种管道障碍物检测方法，该管道障碍物检测方法应用于管道机器人，包括：在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像；根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点；在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。本发明的管道障碍物检测方法，在确定前方坡道中无障碍物后，该将关闭超声波传感器，以避免超声波传感器将坡道误判成障碍物，提高坡道障碍物检测效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。

图1是本发明实施例1提供的一种管道障碍物检测方法的流程图；

图2是本发明实施例1提供的一种获取标准轨道图像的流程图；

图3是本发明实施例2提供的一种区分障碍物与坡道拐点方法的流程图；

图4是本发明实施例2提供的一种计算汉明距离的流程图；

图5是本发明实施例3提供的一种管道障碍物检测方法的流程图；

图6是本发明实施例提供的一种重新启动超声波传感器的流程图；

图7是本发明实施例4提供的一种管道障碍物检测装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，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。

通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

图1是本发明实施例1提供的一种管道障碍物检测方法的流程图，该方法应用于管道机器人，包括如下步骤：

步骤S11：在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像。

本发明实施例中，管道机器人是一种可沿管道内部自动行走，携带传感器及操作机械的机器人，主要用于对人无法进入的管道进行巡检勘查，以及进行特殊作业。该管道机器人中存储有管道的导航标准图，在错综复杂的地下管道中可以根据数据库中的导航标准图进行目标路线的巡检，以检测目标路线中的各种障碍，以便后续工作人员排除管道中的障碍。

本发明实施例中，在管道机器人中设置有超声波传感器，通过该超声波传感器检测管道机器人前进方向上的障碍物，其中，该超声波传感器包括超声波传感器。在利用超声波传感器检测到前方有障碍物时，首先需要判断下前方是否为上坡坡道的拐点，在前方为上坡坡道的情况下，利用超声波等反射原理的传感器会带来误判，因此需要利用其他方式来进行坡道拐点中障碍物的检测，以区分坡道拐点和障碍物，避免误判。

步骤S12：根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像。

本发明实施例中，例如在检测到障碍物时，该管道机器人可以根据数据库中存储的导航标准图来判断当前的位置，进而根据当前位置调取相应的标准轨道图像，该标准轨道图像中包括有直线管道的无障碍物图像，坡道拐点的无障碍物图像以及坡道的无障碍物图像等，这里不做限定。该标准轨道图像是管道机器人在无障碍的管道中进行巡检时按照预设距离间隔或根据管道的预设结构拍摄的图像，存储于管道机器人的数据库中，或者可以是工作人员进行上传的图片，这里不做限定。

本发明实施例中，管道机器人在检测到前方有障碍物后，将开启图像传感器采集前方的前方图像，其中，该图像传感器包括摄像头。并且，还将从管道机器人的数据库中获取当前位置相应的标准轨道图，其中，该标准轨道图可以是该当前位置在上次巡检时进行拍摄的图像，为没有障碍物的该当前位置的图像。

步骤S13：利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点。

本发明实施例中，在获得实时采集的前方图像以及相应位置的标准轨道图像后，可以利用前方图像与预先在数据库中存储的标准轨道图像进行预设算法的对比，从而判断前方位置上是否有障碍物或者为坡道拐点。例如，可以先将采集的前方图像调整至与轨道标准图像一致的尺寸，然后与轨道标准图像进行对应像素点的灰度值对比，获得像素点的灰度值不一样的数量，根据该数量与阈值进行判断前方位置上的障碍物是否为坡道拐点，也即判断前方位置上是障碍物还是坡道拐点。

本发明实施例中，上述利用预设算法进行对比与判断的过程可以利用应用程序来实现，例如可以在管道机器人中设置有基于预设算法的应用程序，在获得前方图像以及标准轨道图像后可以输入至该应用程序中，以便该应用程序利用预设算法完成对比与判断，判断前方位置上是有障碍物还是为坡道拐点。

步骤S14：在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

本发明实施例中，在确定前方位置实际为坡道拐点无障碍物后，该管道机器人将关闭超声波传感器，以避免该超声波传感器将坡道误判成障碍物。并且，还可以持续开启图像传感器，利用图像传感器进行坡道拐点前进中障碍物的判断。

图2是本发明实施例1提供的一种获取标准轨道图像的流程图，包括如下步骤：

步骤S21：根据所述管道机器人的行驶距离以及预存的管道导航图，确定所述管道机器人的当前位置。

步骤S22：根据所述管道机器人的当前位置在数据库中调取预存的标准轨道图像。

本发明实施中，管道机器人的当前位置可以通过行驶距离以及预存的管道导航图来确定，具体地可以在管道机器人中设置有定位应用程序，该定位应用程序实时记录管道机器人的行驶距离，并利用管道导航图来进行定位。

实施例2

图3是本发明实施例2提供的一种区分障碍物与坡道拐点方法的流程图，包括如下步骤：

步骤S31：将所述前方图像缩放到预设尺寸并进行预设等级灰阶转换，获得前方灰度图像。

本发明实施例中，该管道机器人中可以设置有进行图像缩放的算法或应用程序，将采集得到的前方图像缩放到预设尺寸。其中该预设尺寸也即为标准轨道图像的尺寸，将前方图像缩放到与标准轨道图像一致的尺寸，便于后续图像的对比与判断。例如，可以在管道机器人中设置有进行图像缩放的应用程序，在采集到前方图像后可以将该前方图像缩放到为8*8的尺寸，也即缩放到具有64个像素点的图像，而标准轨道图像也为8*8尺寸的图像。

本发明实施例中，可以利用算法或应用程序来进行上坡图片的灰阶转换处理，例如可以在管道机器人中设置有灰阶转换应用程序，将前方图像转换为灰阶图像，其中可以先进行灰阶转换处理后在进行缩放处理，或者先进行缩放处理后在进行灰阶转换处理，这里不做限定。

步骤S32：利用所述前方灰度图像与预设尺寸的所述标准轨道图像进行像素的灰度对比，获得所述前方灰度图像与所述标准轨道图像之间的灰度汉明距离。

本发明实施例中，在获得前方灰度图像后，将与标准轨道图像进行像素的灰度对比，即相同位置的像素点进行灰度对比，灰度不一致的像素点则记1，最终获得灰度不一致像素点的总数，即为汉明距离。其中，上述对比获得汉明距离的过程可以利用应用程序来实现，例如可以在管道机器人中设置有进行灰度对比的应用程序，在获得前方灰度图像后通过该应用程序与标准轨道图像进行像素的灰度对比，从而计算获得汉明距离。

步骤S33：判断所述灰度汉明距离是否小于预设阈值，确定所述灰度汉明距离小于预设阈值时，确定前方障碍物为坡道拐点。

本发明实施例中，在计算出前方图像与标准轨道图像的灰度汉明距离后，可以利用灰度汉明距离与预设阈值进行比较，从而确定坡道上是否有障碍物，例如在8*8的图像尺寸，也即64个像素点时，该预设阈值可以为10，汉明距离超过10时，也即图像对比中有10个以上的相应像素点的灰度值不一致时，则说前方位置为障碍物，否则前方则为坡道拐点，相应地该前方图像与标准轨道图像对应坡道拐点。

图4是本发明实施例2提供的一种计算汉明距离的流程图，包括如下步骤：

步骤S41：利用所述前方灰度图像与所述标准轨道图像计算出每个像素的灰度平均值。

步骤S42：将所述前方灰度图像以及所述标准轨道图像的每个像素灰度值分别与相应的灰度平均值进行对比，在像素灰度值大于或等于相应的灰度平均值时记1，在像素灰度值小于相应的灰度平均值时记0，获得所述前方灰度图像以及所述标准轨道图像的预设位数指纹。

步骤S43：计算出所述前方灰度图像的预设位数指纹与所述标准轨道图像的预设位数指纹之间的不同位数，即为所述灰度汉明距离。

本发明实施例中，上述采用平均值的方式先算出图像的预设位数指纹，可以消除光环境变化所带来的影响，也即采集前方图像时的光环境与标准轨道图像的光环境不一致时，通过平均值对比的方式先生成图像的指纹，在通过指纹对比获取汉明距离，可以有效避免光环境对检测所带来的影响。

实施例3

图5是本发明实施例3提供的一种管道障碍物检测方法的流程图，该方法应用于管道机器人，包括如下步骤：

步骤S51：在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像。

此步骤与上述步骤S11一致，在此不再赘述。

步骤S52：根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像。

此步骤与上述步骤S12一致，在此不再赘述。

步骤S53：利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点。

此步骤与上述步骤S13一致，在此不再赘述。

步骤S54：在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

此步骤与上述步骤S14一致，在此不再赘述。

步骤S55：在确定所述管道机器人通过坡道拐点后，重新启动并利用所述超声波传感器进行障碍物检测。

本发明实施例证，在管道机器人通过坡道拐点，进入平缓的上坡管道后，可以重新开启超声波传感器，利用超声波传感器检测上坡管道中的障碍物。或者，管道机器人经过的坡道拐点是由上坡管道进入平行管道时，同理在经过坡道拐点时关闭超声波传感器，在经过拐点后再开启。

步骤S56：在确定前方坡道无障碍物时，记录坡道位置，将所述坡道位置存储在数据库中。

本发明实施例中，管道机器人在确定前方的坡道无障碍物后，将记录坡道的位置，将该位置信息存储在数据库中，以便下次经过该上坡时可以进行移动速度的调整。其中，管道机器人在确定前方位置上有障碍物时，将停止前进，并把障碍物的详细信息上报至工作人员的操控端，等待工作人员的下一步指示。

图6是本发明实施例提供的一种重新启动超声波传感器的流程图，包括如下步骤：

步骤S61：在确定前方为坡道拐点时，开启陀螺仪传感器，并利用所述陀螺仪传感器读取坡道拐点前的第一倾斜角度。

步骤S62：在确定所述陀螺仪传感器当前读取的倾斜角度与所述第一倾斜角度的差值超过预设阈值时，确定所述管道机器人通过坡道拐点。

实施例4

该管道障碍物检测装置700包括：

前方图像采集模块710，用于在利用超声波传感器检测到管道前方有障碍物时，利用图像传感器采集管道机器人的前方图像；

标准图像调取模块720，用于根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；

坡道拐点判断模块730，用于利用所述前方图像与所述标准轨道图像进行预设算法对比，判断前方障碍物是否为坡道拐点；

超声波关闭模块740，用于在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

本发明实施例中，上述各个模块更加详细的功能描述可以参考前述实施例中相应部分的内容，在此不再赘述。

此外，本发明还提供了一种管道机器人，该管道机器人包括存储器和处理器，存储器可用于存储计算机程序，处理器通过运行所述计算机程序，从而使管道机器人执行上述方法或者上述管道障碍物检测装置中的各个模块的功能。

存储器可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管道机器人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。

本实施例还提供了一种可读存储介质，用于储存上述管道机器人中使用的计算机程序。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种管道障碍物检测方法，其特征在于，应用于管道机器人，包括：

根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像；

判断所述灰度汉明距离是否小于预设阈值，确定所述灰度汉明距离小于预设阈值时，确定前方障碍物为坡道拐点；

在确定前方障碍物为坡道拐点时，关闭所述超声波传感器。

2.根据权利要求1所述的管道障碍物检测方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的管道障碍物检测方法，其特征在于，所述“在确定所述管道机器人通过坡道拐点后，重新启动并利用所述超声波传感器进行障碍物检测”：

4.根据权利要求1所述的管道障碍物检测方法，其特征在于，所述“利用所述前方灰度图像与预设尺寸的所述标准轨道图像进行像素的灰度对比，获得所述前方灰度图像与所述标准轨道图像之间的灰度汉明距离”包括：

5.根据权利要求1所述的管道障碍物检测方法，其特征在于，所述“根据所述管道机器人的当前位置调取相应的标准轨道图像”包括：

6.根据权利要求1至5任一项所述的管道障碍物检测方法，其特征在于，还包括：

7.一种管道障碍物检测装置，其特征在于，应用于管道机器人，包括：

坡道拐点判断模块，用于将所述前方图像缩放到预设尺寸并进行预设等级灰阶转换，获得前方灰度图像；利用所述前方灰度图像与预设尺寸的所述标准轨道图像进行像素的灰度对比，获得所述前方灰度图像与所述标准轨道图像之间的灰度汉明距离；判断所述灰度汉明距离是否小于预设阈值，确定所述灰度汉明距离小于预设阈值时，确定前方障碍物为坡道拐点；

8.一种管道机器人，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述管道机器人执行根据权利要求1至6中任一项所述的管道障碍物检测方法。

9.一种可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至6中任一项所述的管道障碍物检测方法。