CN112665578A - 一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法及系统 - Google Patents

一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法及系统 Download PDF

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CN112665578A
CN112665578A CN202110278441.8A CN202110278441A CN112665578A CN 112665578 A CN112665578 A CN 112665578A CN 202110278441 A CN202110278441 A CN 202110278441A CN 112665578 A CN112665578 A CN 112665578A
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李章平
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Abstract

本申请公开了一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法及系统，涉及巡检定位技术领域中的隧道巡检的定位，其目的在于提高实时获取巡检机器人的位置信息的精度，提高巡检时巡检机器人的实时定位精度。其在巡检机器人上设置有用于记录车轮转数的转速计、用于读取蓝牙定位标签信息的定位器，当巡检机器人同时获取到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，可根据三点定位法反向计算出巡检机器人躲在的精确位置，能有效减少甚至避免因车轮打滑造成的巡检机器人定位误差。本申请可广泛应用于对高铁隧道、地铁隧道、地下管廊等隧道内设备设施、线缆、管道及无线网络等进行数据采集、信号扫描。

Description

一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法及系统
技术领域
本申请属于巡检定位技术领域，涉及一种隧道巡检的定位方法及系统，尤其涉及一种采用巡检机器人对隧道进行巡检时的定位。
背景技术
近些年，我们城市轨道交通建设迅猛发展，大部分城市已进入网络化运营，随之而来的是运营线路的设备监测、日常巡检压力增大，特别是地铁隧道内设备的日常巡检，存在线路里程长、隧道内环境复杂等特点，是日常运维巡检的难点，急需自动化的手段提升巡检和运维效率。
目前，地铁轨旁设备设施、轨道监测、信号监测以人工静态检查为主，少量动态监测为辅的方式进行，存在检查速度慢、耗时长、数据采集整合效率低等问题。
地铁自动巡检机器人是一种集多功能于一体的无人智能巡检车，通过车身搭载的各种传感设备实现对地铁轨旁或隧道内设备设施、线缆、管道及无线网络等进行多维数据采集。机器人可沿地铁轨道自动行走，也可通过控制平台实现对机器人的远程控制。机器人采集的数据经过无线网络回传至控制平台，平台针对采集的数据进行实时分析处理，实现对轨旁环境和设备设施的智能巡检。
在巡检机器人的巡检过程中，需将对应位置的巡检数据实时上传至控制平台，且其中巡检机器人的实时位置数据就是其中重要的数据之一。巡检机器人的实时定位大多是通过安装在巡检机器人上的传感器来实现的。传感器可以由(齿盘)转速计、GPS、加速度计和/或(多普勒)雷达等组成，在巡检机器人运行时，传感器将巡检机器人的运行参数（主要是机器人的车轮的转数）周期性地发送给控制中心，控制中心通过计算（即车轮的转数*车轮周长）获得巡检机器人当前位置的位置信息。
现有的巡检机器人中，传感器通常只采用若干个安装于不同位置的转速计，其相应的运算单元通过对各路转速计信号进行滤波和融合后得到测速测距结果。然而现有的巡检机器人巡检过程中位置信息获取主要存在以下问题：1，由于转速计是直接检测车轮(齿盘)的转动脉冲，当巡检机器人的车轮发生空转或打滑时，转速计的测量结果会出现较大的偏差，影响位置测量的准确性；2，转速计的检测对象是车轮，所以巡检机器人的轮径关乎测速测距的精度，而巡检机器人在运行和制动时都会产生磨损，若没有及时修正轮径值，就会影响测速测距的准确性。基于上述分析，现有巡检机器人在巡检过程中，因存在车轮打滑或空转以及车轮磨损等原因造成实时获取巡检机器人的位置信息存在较大的误差，以致于后台控制中心通过巡检机器人获取到的隧道内不同位置处的巡检结果存在较大的误差，巡检定位误差较大，巡检数据的位置信息存在较大误差。
发明内容
本申请的目的在于：提供一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法及系统，提高实时获取巡检机器人的位置信息的精度，提高巡检时巡检机器人的实时定位精度。
一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，包括以下步骤：
步骤一：在隧道内每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋至少两个蓝牙定位标签，相邻两个蓝牙定位标签的间距为
Figure 152432DEST_PATH_IMAGE001
，且每个蓝牙定位标签均记录对应蓝牙定位标签所在位置的公里标位置；
步骤二：巡检机器人移动至隧道内起始位置，启动巡检机器人，巡检机器人的转速计开始记录车轮的转数，巡检机器人在隧道内沿路径方向移动；
步骤三：巡检过程中，当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 928627DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 442785DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 57568DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 340782DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 632086DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 820490DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 753811DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 891532DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 307732DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 530903DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 736756DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 447092DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 611357DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
为加强对异常事件的识别、发现，防患未然，在巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头；
巡检机器人巡检过程中，巡检机器人上的转速计和/或定位器获取巡检机器人的位置信息，扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据均与位置信息进行关联并储存；控制器将巡检机器人实时采集的空间三维数据、视频数据与当前位置的历史空间三维数据、历史视频数据进行比对，输出是否存在异常的结论。
作为优选，预先将隧道内设备的位置、型号关联进隧道的历史空间三维数据、历史视频数据，并根据控制器输出的异常结论，识别出异常设备。
鉴于本申请中各项数据需实时传输，为提高数据传输效率，将本申请中的数据接入地铁TD-LTE无线专用网络。因此，该巡检机器人还配置有LTE-M无线模组，该LTE-M无线模组可采用鼎桥em360，LTE-M无线模组采集隧道内LTE-M无线信号的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据和SINR数据；LTE-M无线模组作为巡检机器人的车载无线终端接入到隧道的LTE-M服务网络中，将采集到的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据、SINR数据连同信标位置数据、转数数据、空间三维数据、视频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，并进行存储。
由于本申请的数据传输依赖于无线信号，而隧道内无线信号的强弱、信号是否受到干扰等产生信号异常，影响后续巡检数据传输，所以在巡检机器人上配置有对无线信号的信号强度进行扫描。该巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，将无线信号扫频数据与信标位置数据、转数数据关联、存储，并分析无线信号扫频数据，识别出无线信号异常的位置区域。无线扫频仪可利用现成的频谱分析仪，前端采用N9912A手持式射频分析仪，后端采用仪器控制软件进行远程控制，同时通过API接口与控制器对接，将频谱分析仪数据提取进行分析。
此外，本申请还提供一种基于隧道巡检机器人的巡检定位系统，包括控制器、巡检机器人、沿隧道内每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋的至少两个蓝牙定位标签，巡检机器人上设置有用于记录车轮转数的转速计、用于读取蓝牙定位标签信息的定位器；巡检机器人的定位器读取对应蓝牙定位标签的信标位置数据，巡检机器人将转速计的转数数据、最近一次读取到的信标位置数据发送至控制器；控制器计算出巡检机器人距离起始位置的实时位置
Figure 790666DEST_PATH_IMAGE002
，实时位置
Figure 165322DEST_PATH_IMAGE002
的计算方式如下：
当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 261323DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 65331DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 263094DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 968007DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 387356DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 627845DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 1319DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 539617DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 360943DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 772332DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 101945DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 256983DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 198394DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头，LTE-M无线模组；扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。
巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。
本发明的有益效果如下：
1、由于隧道内的各种设备、仪器大多集中在几个主要区域，比如地铁车站附近，因而巡检时可主要对某些关键区域进行精准实时定位即可，所以本发明在隧道内划分出重点区域，不需沿整个隧道方向铺设、安装巡检器材，可大大减少建设成本，缩短建设周期；通过在每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋至少两个蓝牙定位标签，采用三点定位法反向计算出巡检机器人躲在的精确位置，能有效减少甚至避免因车轮打滑造成的巡检机器人定位误差，可大大提高巡检机器人的实时定位精度，能够实时获取更高精度的巡检机器人位置信息，从而在巡检机器人巡检过程中，能够更高精度地标注隧道内各项巡检异常点的位置信息，为后续的检修、维护等提供更加精准的位置信息，提高隧道内设备维护、检修的效率。
2、本发明中，还采用扫描雷达实时采集巡检机器人巡检过程中在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头实时采集巡检机器人巡检过程中在不同位置时隧道内的视频数据，从而可根据实时采集的空间三维数据、视频数据与存储的历史数据进行比对，对比同一位置数据下的空间三维数据、视频数据是否产生异常，从而能够识别轨旁区间的附属设备是否存在异常，甚至是是否存在异常物体、事件产生，如隧道内异物入侵、设备异常开门、设备脱落、积水、设备/线缆温度异常等，相关事件可在三维空间模型中进行标定，同时可形成异常事件记录，提供智能预警，实现轨旁设备的自动化巡检。另外，还可以将附属设备在隧道内的安装情况（主要是安装位置、设备名称、设备型号等信息）关联在历史数据中，从而可根据巡检异常发生点的位置数据、空间数据定位到具体的某个设备，提高设备的定位精度，能够提供更加精准的位置信息，从而为后续的设备检修、维护提供准确的安装位置信息、设备信息，提高隧道内设备维护、检修的效率。
3、本发明中，还配置有作为机器人车载无线终端的LTE-M无线模组，该LTE-M无线模组可将采集到的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据、SINR数据接入地铁TD-LTE无线专用网络，并通过LTE-M服务网络传输，一方面能够利用地铁TD-LTE无线专用网络的高传输效率，提高巡检实时数据的传输，另一方面也能充分利用现有地铁隧道内的基础设施，大幅减少巡检基础设施建设的成本、周期。另外，还可以配套设置有无线扫频仪，无线扫频仪可对隧道内1.8GHz邻近频段无线信号进行扫频测试，当然也可设定扫频范围，采集隧道内不同频率范围内的频谱强度数据，实现对隧道内无线信号强度的实时测量、监测，并定位信号强度较弱的位置信息，便于后续进行无线网络维护、检修。
附图说明
图1是本发明巡检系统的结构示意图；
图2是本发明巡检方法的数据综合利用示意图；
图3是本发明的其中一种可视化示意图；
图4是本发明中LTE-M无线网络构架的整体构架图；
图5是本发明中实时位置
Figure 498794DEST_PATH_IMAGE002
的计算示意图；
图6是本发明中实时位置
Figure 892866DEST_PATH_IMAGE002
的计算示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
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。
实施例1
一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，该巡检方法主要适用于采用巡检机器人对地铁隧道进行巡检，当然也适用于铁路隧道、地下管廊等情形。本实施例以地铁隧道的巡检为例，其包括以下巡检步骤：
步骤一：在隧道内每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋至少两个蓝牙定位标签，相邻两个蓝牙定位标签的间距为
Figure 586016DEST_PATH_IMAGE001
，且每个蓝牙定位标签均记录对应蓝牙定位标签所在位置的公里标位置。隧道内重点区域的划分，可以根据隧道内地铁站点进行划分，每个站点均可设置为一个重点区域，因为大部分的仪器、设备会安装在站点附近，这也是主要的巡检区域。路径可以是地铁轨道。
步骤二：将巡检机器人移动至隧道内起始位置，该起始位置可以是隧道公里标的0km处，也可以是隧道内的其余地方；若是其余地方，则只需将后续巡检的位置信息加上起始位置的公里标即可。启动巡检机器人，巡检机器人的转速计开始记录车轮的转数，巡检机器人在隧道内沿路径方向移动。
在巡检机器人移动、巡检过程中，巡检机器人的车轮每转动一圈，转速计就记一次数，从而巡检机器人的移动距离可通过车轮转数、车轮的周长进行计算得到。
步骤三：巡检过程中，当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 70349DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 823541DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 704910DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 716597DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 367021DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 228798DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 348195DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离，如附图5所示；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 648726DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 419236DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 701182DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 557142DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 395785DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 20801DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
为加强对异常事件的识别、发现，防患未然，比如轨傍配电柜的柜门突然打开、异物进入行轨区等。为此，在巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头，该扫描雷达可扫描、采集巡检机器人当前位置时隧道的空间三维数据，该空间三维数据主要是三维点阵数据，然后系统会将采集到的三维点阵数据进行拟合，绘制出巡检机器人周边区域的三维物理空间模型。而摄像头可采集隧道内的视频数据。
巡检机器人巡检过程中，转速计和/或定位器获取巡检机器人的位置信息，扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据均与位置信息进行关联并储存，即将相同位置信息下的空间三维数据、视频数据进行关联，后续知道某个位置信息即可带出该位置下的空间三维数据、视频数据。控制器将巡检机器人实时采集的空间三维数据、视频数据与当前位置的历史空间三维数据、历史视频数据进行比对，历史空间三维数据、历史视频数据可以是前一次巡检时获取的数据，也可以是之前获取并存储的数据；通过将实时空间三维数据、视频数据与历史空间三维数据、历史视频数据进行比对，若数据存在不同，说明此处存在异常情况，然后根据视频数据可以识别出是柜门打开了、物件掉落或者不明物体进入等等，最后输出是否存在异常的结论，结论可以是“正常”与“异常”，也可以是“正常”以及具体的异常原因，比如“物品掉落”、“配电柜柜门开启”、“轨行区积水”等。
通过将雷达扫描的三维点阵数据进行拟合，自动绘制出机器人周边区域三维物理空间模型，同时采用视频数据和雷达数据融合技术，真实还原地铁轨旁设备设施情况，并通过人工智能分析技术，自动识别物体特征并标定轨旁设备信息，并与设备基础信息、历史数据库进行对比分析，识别轨旁区间设备异常物体和事件，如隧道内异物入侵、设备异常开门、设备脱落、积水、设备/线缆温度异常等，相关事件可在三维空间模型中进行标定，同时可形成异常事件记录，提供智能预警，实现轨旁设备的自动化巡检。
另外，还可以预先将隧道内设备的位置、型号关联进隧道的历史空间三维数据、历史视频数据，然后根据控制器输出的异常结论，结合预存储的设备信息，推断、识别出异常设备，便于检修人员在检修时能够准确携带维修配件，避免检修过程中携带过多的维修配件，减少检修人员的检修工作强度。
鉴于本申请中各项数据需实时传输，为提高数据传输效率，将本申请中的数据接入地铁TD-LTE无线专用网络。因此，该巡检机器人还配置有LTE-M无线模组，LTE-M无线模组采集隧道内LTE-M无线信号的PCI（物理小区标识）数据、RSSI（接收信号强度指示）数据、BER（比特误码率百分比）数据、RSRP（参考信号接收功率）数据和SINR（信号与干扰加噪声比）数据；LTE-M无线模组作为巡检机器人的车载无线终端接入到隧道的LTE-M服务网络中，将采集到的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据、SINR数据连同信标位置数据、转数数据、空间三维数据、视频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，并进行存储。
由于本申请的数据传输依赖于TD-LTE无线专用网络的无线信号，而隧道内无线信号的强弱、信号是否受到干扰等产生信号异常，影响后续巡检数据传输，所以在巡检机器人上配置有对无线信号的信号强度进行扫描。该巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，将无线信号扫频数据与信标位置数据、转数数据关联、存储，并分析无线信号扫频数据，识别出无线信号异常的位置区域。其中，图6为实时扫描时获取到的信号质量并以图表的方式进行展示的示意图，从图可以看出，有两处无线信号质量较弱，需进行维护、检修。巡检中，各种数据的流向如图2所示。数据采集后，可进行综合利用，并形成如图3所示的可视化示意图，即横坐标X轴表示空间维度，即机器人不同的位置（通过公里标标注，机器人具体位置获取见后文），纵坐标Y轴表示相关维度的值（可通过软件界面按钮选择对应要分析的维度指标，也可多选，通过不同颜色区分），可叠加一个Z轴，时间向量，将历史采集数据叠加分析，最终拟合形成一张曲面，从而根据曲面图能直观得出异常信息提示。
实施例2
本申请不仅提供了一种巡检方法，其还提供一种基于隧道巡检机器人的巡检定位系统，包括控制器、巡检机器人、沿隧道方向预埋的多组蓝牙定位标签，巡检机器人上设置有用于记录车轮转数的转速计、用于读取蓝牙定位标签信息的定位器；巡检机器人的定位器读取对应蓝牙定位标签的信标位置数据，且每读取蓝牙定位标签的信标位置数据，巡检机器人的转速计就重新计算车轮的转数；巡检机器人将最近一次读取到的信标位置数据、转速计的转数数据发送至控制器；控制器计算出巡检机器人距离起始位置的实时位置
Figure 37430DEST_PATH_IMAGE002
，实时位置
Figure 115108DEST_PATH_IMAGE002
的计算方式如下：
当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 757442DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 689494DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 126292DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 956845DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 137290DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 425314DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 298592DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 350862DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 318687DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 976064DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 754665DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 369181DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 891430DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
此外，还可以在此基础上配置红外热成像仪、气体检测仪、避障传感器等，如图1所示。
巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头，LTE-M无线模组；扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。除了采用LTE-M无线模组外，还可以配套设置WIFI模组、3G/4G模组，在LTE-M无线模组存在异常时可切换至WIFI模组、3G/4G模组进行数据传输，如图1所示。该LTE-M无线模组通过无线接口接入LTE-M通信专网，由于LTE-M通信专网为地铁内部生产网络，具有稳定性好、安全性高等特点，可确保数据传输安全，具体如图4所示。巡检机器人与LTE网络构建起来的整体构架如图4所示。
巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。

Claims (9)

1.一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：在隧道内每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋至少两个蓝牙定位标签，相邻两个蓝牙定位标签的间距为
Figure 662342DEST_PATH_IMAGE001
，且每个蓝牙定位标签均记录对应蓝牙定位标签所在位置的公里标位置；
步骤二：巡检机器人移动至隧道内起始位置，启动巡检机器人，巡检机器人的转速计开始记录车轮的转数，巡检机器人在隧道内沿路径方向移动；
步骤三：巡检过程中，当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 302795DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 59399DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 789589DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 631643DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 338436DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 215126DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 850637DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 246501DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 507718DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 724066DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 779747DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 376819DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 723618DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
2.如权利要求1所述的一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于：巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头；
巡检机器人巡检过程中，巡检机器人上的转速计和/或定位器获取巡检机器人的位置信息，扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据均与位置信息进行关联并储存；控制器将巡检机器人实时采集的空间三维数据、视频数据与当前位置的历史空间三维数据、历史视频数据进行比对，输出是否存在异常的结论。
3.如权利要求2所述的一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于：预先将隧道内设备的位置、型号关联进隧道的历史空间三维数据、历史视频数据，并根据控制器输出的异常结论，识别出异常设备。
4.如权利要求2所述的一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于：巡检机器人还配置有LTE-M无线模组，LTE-M无线模组采集隧道内LTE-M无线信号的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据和SINR数据；LTE-M无线模组作为巡检机器人的车载无线终端接入到隧道的LTE-M服务网络中，将采集到的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据、SINR数据连同信标位置数据、转数数据、空间三维数据、视频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，并进行存储。
5.如权利要求1所述的一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于：巡检机器人还配置有LTE-M无线模组，LTE-M无线模组采集隧道内LTE-M无线信号的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据和SINR数据；LTE-M无线模组作为巡检机器人的车载无线终端接入到隧道的LTE-M服务网络中，将采集到的PCI数据、RSSI数据、BER数据、RSRP数据、SINR数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，并进行存储。
6.如权利要求1所述的一种基于隧道巡检机器人的巡检定位方法，其特征在于：巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据通过LTE-M服务网络传输至控制器，将无线信号扫频数据与信标位置数据、转数数据关联、存储，并分析无线信号扫频数据，识别出无线信号异常的位置区域。
7.一种基于隧道巡检机器人的巡检定位系统，其特征在于：包括控制器、巡检机器人、沿隧道内每个重点区域均沿路径方向一前一后预埋的至少两个蓝牙定位标签，巡检机器人上设置有用于记录车轮转数的转速计、用于读取蓝牙定位标签信息的定位器；巡检机器人的定位器读取对应蓝牙定位标签的信标位置数据，巡检机器人将转速计的转数数据、最近一次读取到的信标位置数据发送至控制器；控制器计算出巡检机器人距离起始位置的实时位置
Figure 512583DEST_PATH_IMAGE002
，实时位置
Figure 630843DEST_PATH_IMAGE002
的计算方式如下：
当巡检机器人同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 482255DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 597192DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 506242DEST_PATH_IMAGE001
为相邻两个蓝牙定位标签的间距，
Figure 451195DEST_PATH_IMAGE004
为巡检机器人与定位标签
Figure 976855DEST_PATH_IMAGE005
的实时距离，
Figure 367254DEST_PATH_IMAGE006
为巡检机器人与定位标签
Figure 927548DEST_PATH_IMAGE007
的实时距离；
当巡检机器人不能同时接收到同一重点区域的至少两个蓝牙定位标签的应答信号时，此时巡检机器人的实时位置
Figure 512244DEST_PATH_IMAGE002
计算如下：
Figure 525199DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 518957DEST_PATH_IMAGE009
为巡检机器人驶过的最近一个蓝牙定位标签的公里标，若还没有经过蓝牙定位标签，则
Figure 684490DEST_PATH_IMAGE009
为0；
Figure 423776DEST_PATH_IMAGE010
为巡检机器人的车轮半径，
Figure 173295DEST_PATH_IMAGE011
为巡检机器人车轮的转数。
8.如权利要求7所述一种基于隧道巡检机器人的巡检定位系统，其特征在于：巡检机器人上还设置有扫描雷达、摄像头，LTE-M无线模组；扫描雷达采集巡检机器人在不同位置时隧道的空间三维数据，摄像头采集隧道内的视频数据，空间三维数据、视频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。
9.如权利要求7所述一种基于隧道巡检机器人的巡检定位系统，其特征在于：巡检机器人还配置有无线扫频仪，无线扫频仪对隧道内特定频段的无线信号进行扫频，无线扫频仪获取到的无线信号扫频数据连同信标位置数据、转数数据通过LTE-M服务网络传输至控制器。
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