CN111692456A - 一种用于管道检测的slam系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于管道检测的SLAM系统，包括管道机器人、控制器，管道机器人在管道内运动，还包括前视激光雷达、管径测量装置和里程轮，前视激光雷达、管径测量装置和里程轮分别与控制器连接；前视激光雷达，用于检测管道内前方未知管段的信息，并将检测信息传输给控制器建立基本模型；管径测量装置，用于测量管道机器人当前位置的管径信息，并将测量的管径信息传输给控制器，控制器对基本模型优化调整形成信任模型；里程轮，用于测量管道机器人沿管道中轴线行进的路程信息，并将测量的路程信息传输给控制器，控制器结合路程信息和信任模型，计算出此时管道机器人的位姿。本发明能帮助定位长途油气管道的缺陷，对被检测管道测绘建模。

Description

一种用于管道检测的SLAM系统及方法

技术领域

本发明涉及一种用于管道检测的SLAM系统及方法，属于管道检测领域。

背景技术

管道作为一种用于输送气体、液体或带固体颗粒流体的装置，在石油、化工等行业应用十分广泛。但管道经过长期的使用，容易存在化学腐蚀、机械破损和管道老化等问题。由于管道通常埋设在地下而且布置复杂，往往是人们不易或不能直接接触的，因此在管道内进行检测与维修非常困难。针对上述情况，开发出了管道机器人替代工人进入管道中进行检测与维修的工作。

在管道机器人的使用过程中，由于管道电磁屏蔽特性和无标识特征等问题，所以机器人定位和建模存在困难。

目前在长途油气管道领域中，如中国专利一种管道检测机器人及其多传感器融合检测方法(公布号为CN110159869A)，使用了一种由陀螺仪结合里程轮的定位方式，然后采集到管径信息进行建模；在地下管道领域，使用的方案部分依靠GPS定位，如中国专利一种地下管道智能检测机器人及智能检测方法(公布号为CN110174136A)，具体涉及一种利用北斗GNSS卫星定位、惯性导航与环境感知传感器集成的一体化管道智能检测机器人及智能检测方法。

但其存在如下缺陷，长途油气管道常采用金属材质，会大幅隔绝电磁信号，导致GNSS无法工作；另外，长途管道中建模的最主要难度在于其转弯是极其细微的(以直径1219mm的管道为例，其最大曲率半径为1/50m^^-1)，故现有的用于扫描周边环境的机载激光雷达采集到的信息很难精确判断管道走向，所以对管道走向的预测工作和对自身位姿的计算都只能由惯性导航系统(陀螺仪)来完成，导航系统由于本身特性带来的偏移产生的误差会严重影响本来就微小的测量值，且在长途油气管道中长时间工作，惯性导航系统的误差会持续叠加。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种用于管道检测的SLAM系统及方法，用于帮助管道检测机器人定位长途油气管道的缺陷，并对被检测管道测绘建模。

为了实现上述目的，本发明采用的一种用于管道检测的SLAM系统，包括管道机器人、控制器，所述管道机器人在管道内运动，还包括分别安装在管道机器人上的前视激光雷达、管径测量装置和里程轮，所述前视激光雷达、管径测量装置和里程轮分别与控制器连接；

所述前视激光雷达，用于检测管道内前方未知管段的信息，并将检测信息传输给控制器建立基本模型；

所述管径测量装置，用于测量管道机器人当前位置的管径信息，并将测量的管径信息传输给控制器，控制器对基本模型优化调整形成信任模型；

所述里程轮，用于测量管道机器人沿管道中轴线行进的路程信息，并将测量的路程信息传输给控制器，控制器结合路程信息和信任模型，计算出此时管道机器人的位姿。

作为改进，所述前视激光雷达以机身中轴线为旋转轴，并始终与之成一定角度进行旋转。

作为改进，所述管径测量装置采用位移传感器，或采用激光测距仪，或管径测量装置包括前后两套轮组，每套轮组包括若干组呈圆周阵列的位移传感器。

作为改进，还包括安装在管道内或管道外的若干定位标识。

另外，本发明还提供了一种基于所述SLAM系统的管道检测方法，包括以下步骤：

1)管道机器人在管道中以稳定的速度向前运动，采用前视激光雷达检测管道内管道机器人前方未知管段的信息，并传输给控制器，控制器根据前视激光雷达获取的数据建立具有一定精度的基本模型；

2)某一时刻管道机器人经过管道中特定管段时，管径测量装置在此时经过此处，并测量出当前位置的管径信息，控制器根据此信息对上一时刻给出的基本模型进行优化调整，形成更准确的信任模型；

3)里程轮在管径测量装置之后经过所述管段，此时管径测量装置已行进至新的基本模型处，管径测量装置当前位置将被更新为信任模型，里程轮测得从上一时刻到当前时刻机器人沿管道中轴线行进的路程，控制器根据这一路程并结合先前得出的信任模型计算出此时机器人的位姿；

4)往复此步骤，当遇到特定标定点时矫正误差。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1)本发明采用前视激光雷达负责检测前方未知管段的信息，能够探测远处的情况，增大采样数据的变化，即将管道的弯曲放大，测得更加精确的曲率；放大了测量对象，缩小相对误差。考虑到机器人在管道中长时间运行带来的误差累积且校正标识较少，此改进会给管道的缺陷定位工作带来很大的帮助。

2)本发明中增添了管径测量装置，虽然前视激光雷达采用锥形探测，能够更加精确的测算管道走向和管段曲率，但其会产生沿轴向的误差，该误差可能会投放到模型上使得点云错位，管径测量装置会减少轴向误差，且在周向测量管径上也具有更高精度，可整体提高模型精度形成信任模型。

3)本发明根据长途油气管道内部平整干净的特点，在测算自身位置上采用了长途管道中可稳定运行的里程轮。

4)本发明利用预先设置好的定位标识帮助校正检测过程中的累积误差，定位标识在设置时即已测定好相对位置。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明中前视激光雷达的扫描角度示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

如图1所示，一种用于管道检测的SLAM(即时定位与地图构建)系统，包括管道机器人、控制器，所述管道机器人在管道内运动，还包括分别安装在管道机器人上的前视激光雷达、管径测量装置和里程轮，所述前视激光雷达、管径测量装置和里程轮分别与控制器连接；

所述前视激光雷达，用于检测管道内前方未知管段的信息，并将检测信息传输给控制器建立基本模型；

所述管径测量装置，用于测量管道机器人当前位置的管径信息，并将测量的管径信息传输给控制器，控制器对基本模型优化调整形成信任模型；

所述里程轮，用于测量管道机器人沿管道中轴线行进的路程信息，并将测量的路程信息传输给控制器，控制器结合路程信息和信任模型，计算出此时管道机器人的位姿。

另外，本发明还公开了一种所述SLAM系统的管道检测方法，包括以下步骤：

1)首先，前视激光雷达负责检测前方未知管段的信息，本发明中采用的激光雷达被设置成如下图2所示的角度(根据管径不同调节)，使得激光以管道机器人的机身中轴线为旋转轴，始终与之成一定角度(视管径而定，为0-90°中的数值)进行旋转，实现所谓前视激光雷达；

现有方案中，激光雷达为圆周扫描，仅能扫描出激光雷达所在处截面的情况，获取的信息也仅是二维信息，各次测量的数据之间关联较小，扫描获得的截面信息只能通过其他方式(如GPS、惯性导航等)拼接成关于管道的三维模型，本发明所用前视激光雷达在不改变其采样率的前提下，为其每次检测到的信息增加了一个维度，即从二维变为三维(如图2中锥形与管道相交线所示)，此时的多次检测信息获取自多个平面，使其相互之间则有了关联，提高所建立模型的精确性；另一方面，前视激光雷达相对于现有的激光雷达，能够探测更远处的情况，且会增大每次采样数据的变化，即将管道的弯曲放大(如下图2)；本发明放大了测量对象，缩小相对误差，图示情况为：管道公称直径1219mm，激光器锥面顶角30°，管道机器人由平直管段进入R50m弯道，可见此时的放大效果已十分明显，在选取相同规格的激光雷达时，本发明会将相对误差减小到极低的范围内，设计者选取了市面上常见的误差±2mm激光雷达进行计算，仅考虑激光雷达误差时，此情况下可将被测管段曲率半径的相对误差控制在0.001‰，较现有方案降低了40倍左右，考虑到管道机器人在管道中长时间运行带来的误差累积且校正标识较少，此改进会给管道的缺陷定位工作带来很大的帮助；

2)通常，管道机器人在管道中以较为稳定的速度向前运动，某一时刻机器人经过特定管段，控制器已根据先前前视激光雷达所获取的数据建立好具有一定精度的基本模型，管径测量装置在此时经过此处，并测量出当前位置的管径信息(此处的管径为通俗说法，实际工作中机器人并非将当前所在位置的截面视作有特定直径的圆筒，而是默认其已受到某些外力作用发生了形变，管径测量装置负责精确测量当前截面的数据并向控制器描述其形状)，控制器根据此信息对上一时刻给出的基本模型进行优化调整，形成更为准确的信任模型；

结合图1所示，本发明使用的管径测量装置为前后两套轮组，每组包括9个呈圆周阵列的轮子，每组轮均连有避震器与回弹式位移传感器，测量管径的同时还能计算出机身主体轴线在管道中的位置，以便在机身发生偏移时对前视激光雷达测得的数据进行修正；另外，管径测量装置也可以采用位移传感器，或采用激光测距仪；

3)里程轮在管径测量装置后经过所述管段，而此时的管径测量装置即机器人轮组已行进至新的基本模型处，管径测量装置当前位置将被更新为信任模型，里程轮测得从上一时刻到当前时刻机器人沿管道中轴线行进的路程，控制器根据这一路程并结合先前得出的信任模型计算出此时机器人的位姿，以便机器人将此时前视激光雷达和管径测量装置测得的信息加入模型(其中，前视激光雷达测得的信息加入基本模型，管径测量装置测得的信息加入信任模型)；值得注意的是，本发明中，里程轮与机器人轮组始终处于当前信任模型对应的管段中，且每次激光雷达和管径测量的采样点都是以信任模型为参照上传入模型中，以确保每组测量数据的置信度；

4)虽然上述步骤已尽可能减小误差，但管道机器人在油气管道中运行时间极长，行进距离极大，最终累积的误差仍然不可忽略，于是本发明利用预先在管道内或管道外设置好的定位标识帮助校正检测过程中的累积误差，定位标识在设置时即已测定好相对位置；

通过定位标识帮助校正累积误差可采用多种方式：

例如，铺设管道时在管道外部布置电磁信号接收器，并较为精确地标定其相对位置，管道机器人提前存有接收器位置信息，在预估接近接收器时放出连续的关联时间信息的信号，管外接收器通过接收到的信号强度判断机器人经过标识点的时间，并将此时间记录传回上位机，机器人完成测量过程后上位机通过标识点的时间信息与机器人放出的信号进行比对，并根据标识点位置信息修正机器人所建立的模型。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种用于管道检测的SLAM系统，包括管道机器人、控制器，所述管道机器人在管道内运动，其特征在于，还包括分别安装在管道机器人上的前视激光雷达、管径测量装置和里程轮，所述前视激光雷达、管径测量装置和里程轮分别与控制器连接；

所述前视激光雷达，用于检测管道内前方未知管段的信息，并将检测信息传输给控制器建立基本模型；

所述管径测量装置，用于测量管道机器人当前位置的管径信息，并将测量的管径信息传输给控制器，控制器对基本模型优化调整形成信任模型；

所述里程轮，用于测量管道机器人沿管道中轴线行进的路程信息，并将测量的路程信息传输给控制器，控制器结合路程信息和信任模型，计算出此时管道机器人的位姿。

2.根据权利要求1所述的一种用于管道检测的SLAM系统，其特征在于，所述前视激光雷达以机身中轴线为旋转轴，并始终与之成一定角度进行旋转。

3.根据权利要求1所述的一种用于管道检测的SLAM系统，其特征在于，所述管径测量装置采用位移传感器，或采用激光测距仪，或管径测量装置包括前后两套轮组，每套轮组包括若干组呈圆周阵列的位移传感器。

4.根据权利要求1所述的一种用于管道检测的SLAM系统，其特征在于，还包括安装在管道内或管道外的若干定位标识。

5.一种基于权利要求1-4任一项所述SLAM系统的管道检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)管道机器人在管道中以稳定的速度向前运动，采用前视激光雷达检测管道内管道机器人前方未知管段的信息，并传输给控制器，控制器根据前视激光雷达获取的数据建立具有一定精度的基本模型；

2)某一时刻管道机器人经过管道中特定管段时，管径测量装置在此时经过此处，并测量出当前位置的管径信息，控制器根据此信息对上一时刻给出的基本模型进行优化调整，形成更准确的信任模型；

3)里程轮在管径测量装置之后经过所述管段，此时管径测量装置已行进至新的基本模型处，管径测量装置当前位置将被更新为信任模型，里程轮测得从上一时刻到当前时刻机器人沿管道中轴线行进的路程，控制器根据这一路程并结合先前得出的信任模型计算出此时机器人的位姿；

4)往复此步骤，当遇到特定标定点时矫正误差。

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