CN111857187A - 一种基于无人机的t梁施工追踪系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于无人机的T梁施工追踪系统和方法，所述系统包括T梁上的RFID标签、无人机、地面控制中心、终端服务器，无人机还包括数据透传模块、北斗定位系统、摄像头、海拔高度传感器、RFID超高频读卡器、蜂鸣器。所述方法中无人机通过读取RFID标签上的编号识别并提取T梁信息，启动KCF目标追踪进行T梁的运输和施工追踪，并将视频流、位置、时间、编号等信息发送给地面控制中心，地面控制中心根据信息向无人机发送命令管理T梁施工。本发明能够实现对T梁的实时定位和位置信息监控，并分析处理T梁邻近设施和物体的相对位置关系，对T梁运输和安装施工作业进行特定目标追踪和引导，提升施工中的精细化控制和安全保障水平。
Description
技术领域
本发明涉及无人机及路桥建设施工技术领域，具体涉及一种基于无人机的T梁施工追踪系统和方法。
背景技术
预应力T梁在公路和桥梁建筑上占有重要的地位，具有强度高、自重小、节省钢材、耐久的特点，适用范围广。T梁安装施工过程中，需要通过运梁机将T梁从存梁场地运输到施工现场，然后吊车将T梁吊起，放入架桥机，架桥机移动T梁到适当位置，放下T梁，微调使得位置准确。运用机械运梁平车运输T梁和架桥机架设T梁一直是桥梁施工作业过程中事故高发的工序。
现有的技术中，T梁运输与架设施工主要依靠人工指令或移动电话通讯来协调，该方式低效而且缺乏对T梁施工全过程总体的把握和协调，这种方法易导致施工安全事故且施工效率低，尤其是在T梁安装施工时，极易出现因人工指挥和操作造成安装偏差、精度不足而引发的桥梁结构的整体性质量问题。另外在公路跨铁路桥梁建设中，由于不能影响火车的正常通行，T梁的运输路线需要提前规划并且能够及时调整，而且T梁有不同的型号适用于不同的路段，如果运输或者安装错误会导致返工而延误工期，某一片T梁的运输路线改变，直接涉及到下一片T梁的相应的调整。所以，如何在正确的时间运送T梁经过特定的路线，并将T梁以合适的姿态且精准地架设到特定的位置，以及如何统一协调、规划运输路线，成为亟待解决的技术难题。
随着无人机技术的不断成熟以及功能的丰富，无人机在军事、民用、工程上的应用越来越广泛。无人机物体识别追踪技术利用无人机作为载体，结合计算机视觉技术，可在飞行过程中结合飞行高度与视角提取目标物体图像特征，并对特征信息进行处理，同时结合相对位置控制算法，实现追踪的功能。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：克服现有T梁运输与架设施工依靠人工指令或移动电话通讯来协调所导致的安全事故和质量事故，提高施工效率，提供一种能够实时、高效、稳定的进行T梁追踪，并保障T梁运输、安装施工安全和精准的基于无人机的T梁施工追踪系统和方法。
本基于无人机的T梁施工追踪系统包括安装于每片T梁上的RFID标签、无人机、地面控制中心、终端服务器，其中，所述无人机用于采集所述T梁信息并传送至所述地面控制中心；无人机上设有摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器和主板；所述RFID标签用于存储对应T梁数据，并供所述无人机上的RFID超高频读卡器识别；所述地面控制中心用于接收所述无人机发送的视频流及北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号信息并处理，并向所述无人机发送控制指令信息、向所述终端服务器上传数据；地面控制中心设有人机交互App；所述终端服务器用于接收地面控制中心上传的数据，以便数据存储和进一步的分析；终端服务器为实体伺服器或者云端服务器。
进一步的，所述摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器与所述主板相连接；所述主板上设有双核CPU、双核GPU、闪存，闪存中安装有操作系统。所述双核CPU采用为奔腾G3258；所述双核GPU采用PowerVRSGX540；所述闪存采用三星MicroSD128G；所述操作系统采用Ubuntu 14.04，运行时加载至闪存。
进一步的，所述数据透传模块使用4G/5G数据透传模块。如此设计，根据基站数量灵活选择通信模式，提升传输效率和精准度。
进一步的，所述终端服务器为部署于云端的服务器。所述地面控制中心硬件设备为手机、平板等移动设备或笔记本式、台式电脑，所述人机交互app预装于上述硬件设备内，该人机交互app为基于web界面的用户程序，在架构上分为前端和后端，前端是由JavaScript和HTML开发的web用户界面，包含甘特图的展示；后端是用Java开发的应用服务端，其可以监听在某一端口，接收来自所述透传模块发过来的无人机数据，将数据作相应的转换和处理后，存储到终端服务器(如远端云服务器)，同时，给前端web端提供甘特图展示来表示当前的无人机任务执行状态。
本基于无人机的T梁施工追踪方法上述基于无人机的T梁施工追踪系统实现，具体方法流程为，
(1)存放在场地的每片T梁固定写入唯一编号的RFID标签；
(2)地面控制中心对每片T梁作对应的路线和时间规划，以甘特图的形式显示在人机交互App上；
(3)无人机已经接收到将要工作的T梁的编号，根据飞行规划飞入T梁场地，利用机载RFID超高频读卡器读取T梁信息，并且定位到T梁的位置，开始对该T梁进行追踪；
(4)地面控制中心根据无人机追踪到的位置信息，解算无人机与目标T梁之间的相对位置，再结合由所述惯性导航模块得到的机体姿态信息，发出调整指令控制飞行器的姿态和飞行轨迹；
(5)无人机将拍摄到的跟踪视频流、北斗定位数据、时间戳和RFID标签编号通过数据透传模块传到地面控制中心；
(6)地面控制中心接收到视频流，管理人员或者其他应用程序作进一步的监控和分析；地面控制中心接收到的北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号，地面控制中心程序会与甘特图上的计划时间和地点进行比较和预测，并适时发送指令信息；
(7)直至该T梁架梁结束，无人机工作任务完成，重新启动流程(3)进行下一个T梁的跟踪操作。
具体的，所述无人机目标跟踪流程如下，
(3.1)无人机通过摄像头拍摄得到视频流；
(3.2)目标追踪系统从视频流取得当前帧；
(3.3)目标追踪系统从当前帧对应位置随机采样；
(3.4)采样的图像进行预处理并通过分类器得到输出响应；
(3.5)目标追踪系统选择响应最大的采样作为跟踪到的目标输出。
对于该帧已经追踪到的图像，又作为分类器模型的新增训练样本，通过GPU启动模型训练过程，使得模型更加具有实时性和鲁棒性。
具体的，所述无人机目标追踪采用改进的KCF算法得到位置信息，所述改进的KCF算法使用给出的样本去训练判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息，具体为，
(3.0.1)采集若干T梁运输和安装的无人机拍摄照片，然后使用循环矩阵对样本集进行扩充，这样就可以得到足够的样本进行训练；
(3.0.2)利用脊回归训练目标检测器，并利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘；
(3.0.3)将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算。
本基于无人机的T梁施工追踪系统和方法能够在T梁运输与安装全过程施工作业中，实现对T梁的实时定位和位置信息监控，并分析处理T梁邻近设施和物体的相对位置关系，对T梁运输和安装施工作业进行特定目标追踪和引导，提升T梁施工中的精细化控制和安全保障水平，其具体有益效果为：
(1)利用无人机追踪T梁，构建并运用改进的KCF算法，结合T梁移动比较缓慢、目标大、背景颜色不鲜明的特点，能有效地实现实时高效的T梁追踪；
(2)本发明采用的T梁固定有RFID标签，通过和无人机上的RFID读卡器交互，利用RFID的信号强度计算T梁和无人机的距离，能确保跟踪目标不会丢失；
(3)本发明在地面控制中心通过甘特图来调度T梁的运输和安装进度，遇到无人机报告的潜在冲突，能及时通过无人机发出暂停命令，确保T梁的行进路线与铁路或者城市轨道交通之间没有冲突，保障T梁运输、安装全过程施工作业的精准和安全，所以本发明具有较强的现实应用意义。
附图说明
下面结合附图对本发明一种基于无人机的T梁施工追踪系统和方法作进一步说明：
图1是本基于无人机的T梁施工追踪系统的总体架构图；
图2是本基于无人机的T梁施工追踪系统中无人机主体及机载部件图；
图3是本基于无人机的T梁施工追踪方法的流程图；
图4是本基于无人机的T梁施工追踪方法中判别分类器的训练流程图；
图5是图基于无人机的T梁施工追踪方法中无人机的目标追踪流程图；
图6为本基于无人机的T梁施工追踪方法实施例中的图像预处理图；
图7为本基于无人机的T梁施工追踪方法实施例中的正负样本采集实例图；
图8为本基于无人机的T梁施工追踪方法实施例中循环矩阵对样本集进行扩充实例图；
图9为本基于无人机的T梁施工追踪方法实施例中目标追踪效果图；
图10为本基于无人机的T梁施工追踪方法实施例中显示T梁和火车运行时间和地点的甘特图。
具体实施方式
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系均为基于附图所示的方位或位置关系，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装置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。
实施方式：如图1、2所示，本基于无人机的T梁施工追踪系统包括安装于每片T梁上的RFID标签、无人机、地面控制中心、终端服务器，其中，所述无人机用于采集所述T梁信息并传送至所述地面控制中心；无人机上设有摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器和主板；所述RFID标签用于存储对应T梁数据，并供所述无人机上的RFID超高频读卡器识别；所述地面控制中心用于接收所述无人机发送的视频流及北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号信息并处理，并向所述无人机发送控制指令信息、向所述终端服务器上传数据；地面控制中心设有人机交互App；所述终端服务器用于接收地面控制中心上传的数据，以便数据存储和进一步的分析；终端服务器为实体伺服器或者云端服务器。
所述摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器与所述主板相连接；所述主板上设有双核CPU、双核GPU、闪存，闪存中安装有操作系统。所述双核CPU采用为奔腾G3258；所述双核GPU采用PowerVR SGX540；所述闪存采用三星MicroSD 128G；所述操作系统采用Ubuntu 14.04，运行时加载至闪存。
所述的数据透传模闪存块使用4G/5G数据透传模块。如此设计，根据基站数量灵活选择通信模式，提升传输效率和精准度，在5G设备就绪的地区，4G数据透传模块可以换成5G数据透传模块，对于视频流会有更好的支持。
所述终端服务器为部署于云端的服务器。所述地面控制中心硬件设备为手机、平板等移动设备或笔记本式、台式电脑，所述人机交互app预装于上述硬件设备内，该人机交互app为基于web界面的用户程序，在架构上分为前端和后端，前端是由JavaScript和HTML开发的web用户界面，包含甘特图的展示；后端是用Java开发的应用服务端，其可以监听在某一端口，接收来自所述透传模块发过来的无人机数据，将数据作相应的转换和处理后，存储到终端服务器(如远端云服务器)，同时，给前端web端提供甘特图展示来表示当前的无人机任务执行状态。
实施例：如图3所示，本基于无人机的T梁施工追踪方法通过上述实施方式所述的基于无人机的T梁施工追踪系统实现，以25mT梁为例，具体方法流程为，
(1)存放在场地每片T梁固定写入唯一编号的RFID标签；
具体至本实施例，RFID标签可在25mT梁预制后固定于T梁表面；
(2)地面控制中心对每片T梁作对应的路线和时间规划，以甘特图的形式显示在人机交互App上；使得每片T梁都有适当的运输和安装计划；
(3)无人机已经接收到将要工作的T梁的编号，根据飞行规划飞入T梁场地，利用机载RFID超高频读卡器读取T梁信息，并且定位到T梁的位置，开始对该T梁进行追踪；
所述无人机目标追踪采用改进的KCF算法，以更好地适应T梁移动缓慢、目标大，但是与背景的颜色对比不够鲜明的特点，KCF(核相关滤波器Kernelized CorrelationFilter)算法为判别式跟踪，主要是使用给出的样本去训练一个判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息。训练过程中，使用循环矩阵对样本进行采集，使用快速傅里叶变换对算法进行加速计算。
为了解决无人机第一次识别T梁的冷启动问题，提前去训练一个判别分类器，判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息，如图4所示，训练过程为，
(3.0.1)如图8所示，采集若干T梁运输和安装的无人机拍摄照片，然后使用循环矩阵对样本集进行扩充，这样就可以得到足够的样本进行训练，具体为把图像向上、向下分别移动不同的像素得到新的样本图像，这就是循环之后的样本，这样算是直接增加了样本的数量，更多的样本能够使得训练的分类器的效果更好；如图6所示，进行图片预处理，具体为采用灰度化、高斯滤波去噪声和拉普拉斯变换图像增强；
(3.0.2)如图7所示，正负样本都准备好以后，利用脊回归训练目标检测器，并利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，大大降低了运算量，提高了运算速度，使算法满足实时性要求；
(3.0.3)将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算；可以得到训练好的核函数分类器。
如图5所示，基于提前训练好的分类器模型，所述无人机目标跟踪流程如下，
(3.1)无人机通过摄像头拍摄得到视频流；
(3.2)目标追踪系统从视频流取得当前帧；
(3.3)目标追踪系统从当前帧对应位置随机采样；
(3.4)采样的图像进行预处理并通过分类器得到输出响应；
(3.5)目标追踪系统选择响应最大的采样作为跟踪到的目标输出，具体至本实施例，如图9所示，目标跟踪样例图，箭头所指的粗线条的框为跟踪到的移动的T梁；
对于该帧已经追踪到的图像，又作为分类器模型的新增训练样本，通过GPU启动模型训练过程，使得模型更加具有实时性和鲁棒性；
(4)地面控制中心根据无人机追踪到的位置信息，解算无人机与目标T梁之间的相对位置，再结合由所述惯性导航模块得到的机体姿态信息，发出调整指令控制飞行器的姿态和飞行轨迹；达到自主追踪目标物的效果；根据无人机读取的T梁上的RFID标签的数据，包括RSSI标签信号的强度和标签编号，根据RSSI信号强度计算该T梁的距离，可以进一步确保无人机跟踪在正确的T梁上，计算公式为d＝10^((abs(rssi)-A)/(10*n))，其中d为计算所得距离(单位：m)；rssi为接收信号强度；A为发射端和接收端相隔1米时的信号强度；n为环境衰减因子。
(5)无人机将拍摄到的跟踪视频流、北斗定位数据、时间戳和RFID标签编号通过数据透传模块传到地面控制中心；
(6)地面控制中心接收到视频流，管理人员或者其他应用程序作进一步的监控和分析；地面控制中心接收到的北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号；地面控制中心还会将数据上传至用于数据存储和分析的终端服务器；
具体至本实施例，如图10所示，地面控制中心程序会与甘特图上的计划时间和地点进行比较和预测，如果发现几分钟后，发现预测的T梁的行进路线会干扰准点运行的火车或城市轨道交通，地面控制中心会向无人机发出暂停的命令；通过历史的T梁的位置和时间，可以计算出T梁前10秒内的平均速度；根据当前T梁位置和火车通行位置的距离，可以计算出T梁到达火车通行位置的时间；无人机收到暂停的命令后，会通过蜂鸣器发出短而急促的警告信号，告知运梁车或者架梁机工作人员潜在的冲突或者路线背离，工作人员会暂停T梁的移动操作，并核对后作相应的处理；相应地，无人机将当前的北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号传到地面控制中心作为反馈；如果是和火车时间路线冲突，根据火车优先的原则，等待火车通过；如果是路线错误，则核对后往正确的路线行进；等到火车或城市轨道交通的该班次通过完成或者路线更正完毕，地面控制中心向无人机发出继续的命令，无人机蜂鸣警告信号取消，T梁运输和施工继续进行，相应地，通过手机短信息或语音广播，施工工作人员会收到该T梁的施工计划的相应时间调整；
(7)直至该T梁架梁结束，无人机工作任务完成，重新启动流程(3)进行下一个T梁的跟踪操作。
在多个无人机工作的情况下，可以不用等到上一片T梁架梁结束就可以启动下一个梁的运输和安装。
本基于无人机的T梁施工追踪系统和方法能够在T梁运输与安装全过程施工作业中，实现对T梁的实时定位和位置信息监控，并分析处理T梁邻近设施和物体的相对位置关系，对T梁运输和安装施工作业进行特定目标追踪和引导，提升T梁施工中的精细化控制和安全保障水平。其利用无人机追踪T梁，构建并运用改进的KCF算法，结合T梁移动比较缓慢、目标大、背景颜色不鲜明的特点，能有效地实现实时高效的T梁追踪；采用T梁固定有RFID标签，通过和无人机上的RFID读卡器交互，利用RFID的信号强度计算T梁和无人机的距离，能确保跟踪目标不会丢失；在地面控制中心通过甘特图来调度T梁的运输和安装进度，遇到无人机报告的潜在冲突，能及时通过无人机发出暂停命令，确保T梁的行进路线与铁路或者城市轨道交通之间没有冲突，保障T梁运输、安装全过程施工作业的精准和安全。
以上描述显示了本发明的主要特征、基本原理，以及本发明的优点。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施方式或者实施例的细节，且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此应将上述实施方式或者实施例看作示范性的，且非限制性的。本发明的范围由所附权利要求而非上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (7)
1.一种基于无人机的T梁施工追踪系统，其特征是：所述系统包括安装于每片T梁上的RFID标签、无人机、地面控制中心和终端服务器，其中，
所述无人机用于采集所述T梁信息并传送至所述地面控制中心；无人机上设有摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器和主板；
所述RFID标签用于存储对应T梁数据，并供所述无人机上的RFID超高频读卡器识别；
所述地面控制中心用于接收所述无人机发送的视频流及北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号信息并处理，并向所述无人机发送控制指令信息、向所述终端服务器上传数据；地面控制中心设有人机交互App；
所述终端服务器用于接收地面控制中心上传的数据，以便数据存储和进一步的分析；终端服务器为实体伺服器或者云端服务器。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的T梁施工追踪系统，其特征是：所述摄像头、北斗定位模块、海拔高度传感器、惯性导航模块、RFID超高频读卡器、数据透传模块、蜂鸣器与所述主板相连接；所述主板上设有双核CPU、双核GPU、闪存，闪存中安装有操作系统。
3.根据权利要求1所述的基于无人机的T梁施工追踪系统，其特征是：所述数据透传模块使用4G/5G数据透传模块。
4.根据权利要求1所述的基于无人机的T梁施工追踪系统，其特征是：所述终端服务器为部署于云端的服务器。
5.一种基于无人机的T梁施工追踪方法，其特征是：所述方法通过权利要求1至4所述的基于无人机的T梁施工追踪系统实现，具体方法流程为，
(1)存放在场地的每片T梁固定写入唯一编号的RFID标签；
(2)地面控制中心对每片T梁作对应的路线和时间规划，以甘特图的形式显示在人机交互App上；
(3)无人机已经接收到将要工作的T梁的编号，根据飞行规划飞入T梁场地，利用机载RFID超高频读卡器读取T梁信息，并且定位到T梁的位置，开始对该T梁进行追踪；
(4)地面控制中心根据无人机追踪到的位置信息，解算无人机与目标T梁之间的相对位置，再结合由所述惯性导航模块得到的机体姿态信息，发出调整指令控制飞行器的姿态和飞行轨迹；
(5)无人机将拍摄到的跟踪视频流、北斗定位数据、时间戳和RFID标签编号通过数据透传模块传到地面控制中心；
(6)地面控制中心接收到视频流，管理人员或者其他应用程序作进一步的监控和分析；地面控制中心接收到的北斗定位数据、时间戳、RFID标签编号，地面控制中心程序会与甘特图上的计划时间和地点进行比较和预测，并适时发送指令信息；
(7)直至该T梁架梁结束，无人机工作任务完成，重新启动流程(3)进行下一个T梁的跟踪操作。
6.根据权利要求5所述的基于无人机的T梁施工追踪方法，其特征是：所述无人机目标跟踪流程如下，
(3.1)无人机通过摄像头拍摄得到视频流；
(3.2)目标追踪系统从视频流取得当前帧；
(3.3)目标追踪系统从当前帧对应位置随机采样；
(3.4)采样的图像进行预处理并通过判别分类器得到输出响应；
(3.5)目标追踪系统选择响应最大的采样作为跟踪到的目标输出。
7.根据权利要求6所述的基于无人机的T梁施工追踪方法，其特征是：所述无人机目标追踪采用改进的KCF算法得到位置信息，所述改进的KCF算法使用给出的样本去训练判别分类器，用以判断跟踪到的是目标还是周围的背景信息，具体流程为，
(3.0.1)采集若干T梁运输和安装的无人机拍摄照片，然后使用循环矩阵对样本集进行扩充，这样就可以得到足够的样本进行训练；
(3.0.2)利用脊回归训练目标检测器，并利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积；
(3.0.3)将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和常见约束。
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