CN114893249A - 一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人，通过监测机器人获取两个不同位置的风速数据和风压数据，以获取在初期支护环境下风压和风速的衰减，从而推算掌子面处的风压和风速，完成对施工通风的准确监测；其降低了人工操作的过程，并且可以有效的在非掌子面处进行风压和风速监测。同时由于衰减数据是基于现场的初期支护环境获取的，所以准确性较高，计算简单，有利于大规模推广。

Description

一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人

技术领域

本发明涉及隧道智能施工技术，具体涉及一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人。

背景技术

目前，我国隧道建设迅猛发展。隧道施工环境监测以人工监测和国兴店传感器监测为主，不仅操作不便，影响施工进度，还存在一定的危险性。智能移动监测机器人可降低监测人员劳动强度，并在复杂危险环境中发出警报，保障施工人员作业安全。

风压风速检测是隧道安全施工中非常重要的一个内容，其会决定性的影响隧道内有害气体和粉尘的浓度，进而影响掌子面施工的作业安全。而由于在掌子面施工中，掌子面附近工况复杂，难以形成稳定的风压风速的监测作业面，并且在掌子面后方进行初期支护作业的区域也难以形成良好的风压风速检测面。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人。

第一方面，本申请实施例提供了一种隧道施工环境智能监测方法，包括：

通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

本申请实施例实施时，为了保证监测区域的稳定，第一位置和第二位置都优选在已经施做了初期支护，但还未进行二衬施工的区域进行，以提高检测精度。本申请实施例通过监测机器人获取两个不同位置的风速数据和风压数据，以获取在初期支护环境下风压和风速的衰减，从而推算掌子面处的风压和风速，完成对施工通风的准确监测；其降低了人工操作的过程，并且可以有效的在非掌子面处进行风压和风速监测。同时由于衰减数据是基于现场的初期支护环境获取的，所以准确性较高，计算简单，有利于大规模推广。

在一种可能的实现方式中，第一风速数据和第一风压数据的获取包括：

根据所述隧道的断面高度和风管高度计算测量高度；

根据所述测量高度和所述第二间隔计算第一检测区间，所述第一检测区间为用于获取所述第一风速数据和第一风压数据的高度区间；

通过分段式机械臂调节所述风速风压传感器在所述第一检测区间内获取沿所述第一检测区间分布的风速曲线和风压曲线；

对所述风速曲线计算获取所述第一风速数据，并对所述风压曲线计算获取所述第一风压数据。

在一种可能的实现方式中，所述风速衰减和所述风压衰减的计算采用下式进行：

式中，Δv为所述风速衰减，v₁为第一风速数据，v₂为第二风速数据，ΔS₁为所述第一间隔，ΔP为所述风压衰减，P₁为第一风压数据，P₂为第二风压数据。

在一种可能的实现方式中，隧道掌子面处的风速数据和隧道掌子面处的风压数据根据下式进行：

v_s＝(ΔS₂*Δv+v₁)α

P_s＝(ΔS₂*ΔP+P₁)β

式中，v_s为掌子面处的风速数据，v₁为第一风速数据，ΔS₂为所述第二间隔，Δv为所述风速衰减，α为掌子面风速反射系数，P_s为掌子面处的风压数据，P₁为第一风压数据，ΔP为所述风压衰减，β为掌子面风压反射系数。

在一种可能的实现方式中，控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置包括：

通过配置于所述监测机器人的摄像设备获取所述监测机器人前进方向的图像作为识别图像；

从所述识别图像中识别隧道拱脚位置，并获取对应的左侧拱脚位置坐标和右侧拱脚位置坐标；

建立所述左侧拱脚位置坐标和所述右侧拱脚位置坐标的中心点坐标，并根据所述中心点坐标修正所述监测机器人的前进方向；

根据修正后的前进方向将所述监测机器人运行至隧道内第二位置。

在一种可能的实现方式中，还包括：

监测机器人沿预设路线在隧道内行进时，通过配置于监测机器人的气体采样器获取有害气体浓度；

当所述有害气体浓度超过预设值时，以当前监测机器人所在位置为起点，建立有害气体源头的追踪路径；

根据所述追踪路径控制所述监测机器人定位有害气体源头。

在一种可能的实现方式中，建立有害气体源头的追踪路径包括：

当所述有害气体浓度超过预设值时，控制所述监测机器人停止运行，并以当前检测到的有害气体浓度为第一浓度；

控制所述监测机器人在当前位置旋转一周，并寻找与所述第一浓度相同的有害气体浓度对应的旋转角度作为第一旋转角度；

以所述第一旋转角度的半角方向作为所述有害气体源头的追踪路径方向；

以预设时长为周期控制所述监测机器人再次旋转并确定所述追踪路径方向。

第二方面，本申请实施例提供了一种隧道施工环境智能监测机器人，包括移动系统、升降转向系统和监控与量测系统；

所述移动系统包括支撑底座和位于机器人主体两侧的行走轮，所述支撑底座上设有供行走轮驱动的电机，所述支撑底座通过升降转向系统连接上部机器人主体和头部；

所述升降转向系统包括支撑底座和机器人主体间的传动杆、机器人主体和头部箱体的传动杆；

所述监控与量测系统被配置为：

通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明一种隧道施工环境智能监测方法及监测机器人，通过监测机器人获取两个不同位置的风速数据和风压数据，以获取在初期支护环境下风压和风速的衰减，从而推算掌子面处的风压和风速，完成对施工通风的准确监测；其降低了人工操作的过程，并且可以有效的在非掌子面处进行风压和风速监测。同时由于衰减数据是基于现场的初期支护环境获取的，所以准确性较高，计算简单，有利于大规模推广。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本申请实施例监测机器人结构示意图；

图2为本申请实施例监测机器人机器人主体结构示意图

图3为本申请实施例监测机器人机器人头部结构示意图

图4为本申请实施例方法步骤示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请实施例的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其它操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请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申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。

请结合参阅图4，为本发明实施例所提供的一种隧道施工环境智能监测方法的流程示意图，所述一种隧道施工环境智能监测方法可以应用于图1～图3中的监测机器人，进一步地，所述一种隧道施工环境智能监测方法具体可以包括以下步骤S1-步骤S4所描述的内容。

S1：通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

S2：控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

S3：根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

S4：根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

本申请实施例实施时，为了保证监测区域的稳定，第一位置和第二位置都优选在已经施做了初期支护，但还未进行二衬施工的区域进行，以提高检测精度。本申请实施例通过监测机器人获取两个不同位置的风速数据和风压数据，以获取在初期支护环境下风压和风速的衰减，从而推算掌子面处的风压和风速，完成对施工通风的准确监测；其降低了人工操作的过程，并且可以有效的在非掌子面处进行风压和风速监测。同时由于衰减数据是基于现场的初期支护环境获取的，所以准确性较高，计算简单，有利于大规模推广。

在一种可能的实现方式中，第一风速数据和第一风压数据的获取包括：

根据所述隧道的断面高度和风管高度计算测量高度；

根据所述测量高度和所述第二间隔计算第一检测区间，所述第一检测区间为用于获取所述第一风速数据和第一风压数据的高度区间；

通过分段式机械臂调节所述风速风压传感器在所述第一检测区间内获取沿所述第一检测区间分布的风速曲线和风压曲线；

对所述风速曲线计算获取所述第一风速数据，并对所述风压曲线计算获取所述第一风压数据。

本申请实施例实施时，发明人发现一般通风过程中，风速和风压收到隧道断面高度和风管高度影响较大，所以通过第一检测区间进行检测，可以有效的减少单点检测出现的数据尖峰现象，提高检测的准确率。具体的第一检测区间的高度随着隧道断面高度的增大而增大，也随着风管高度的增大而增大。而在获取了风速曲线和风压曲线后，一般是计算风速平均值和风压平均值来获取第一风速数据和第一风压数据，计算过程可以是点之间的平均值计算，也可以是曲线上的积分计算，本申请在此不多做复述，通过这种方式可以提高第一风速数据和第一风压数据获取的准确率，同样的第二风速数据和第二风压数据也可以采用这种方式进行计算。

在一种可能的实现方式中，所述风速衰减和所述风压衰减的计算采用下式进行：

式中，Δv为所述风速衰减，v₁为第一风速数据，v₂为第二风速数据，ΔS₁为所述第一间隔，ΔP为所述风压衰减，P₁为第一风压数据，P₂为第二风压数据。

在一种可能的实现方式中，隧道掌子面处的风速数据和隧道掌子面处的风压数据根据下式进行：

v_s＝(ΔS₂*Δv+v₁)α

P_s＝(ΔS₂*ΔP+P₁)β

式中，v_s为掌子面处的风速数据，v₁为第一风速数据，ΔS₂为所述第二间隔，Δv为所述风速衰减，α为掌子面风速反射系数，P_s为掌子面处的风压数据，P₁为第一风压数据，ΔP为所述风压衰减，β为掌子面风压反射系数。

本申请实施例实施时，由于在本申请实施例中，第一位置和第二位置均设计在初期支护完成而未铺设二衬的区域中，所以距离掌子面距离不会太远，那么就可以以线性拟合的方式实现计算。而掌子面风速反射系数和掌子面风压反射系数用于表征风在掌子面上反射后产生的变化，其常用于流体力学分析的流体反射中，在此不多做复述。

在一种可能的实现方式中，控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置包括：

通过配置于所述监测机器人的摄像设备获取所述监测机器人前进方向的图像作为识别图像；

从所述识别图像中识别隧道拱脚位置，并获取对应的左侧拱脚位置坐标和右侧拱脚位置坐标；

建立所述左侧拱脚位置坐标和所述右侧拱脚位置坐标的中心点坐标，并根据所述中心点坐标修正所述监测机器人的前进方向；

根据修正后的前进方向将所述监测机器人运行至隧道内第二位置。

本申请实施例实施时，为可以保证机器人在隧道内可以沿隧道中线运行，以保障风压和风速的监测计算精度，本申请实施例中通过摄像设备所获取的隧道内图像，进行导航定位。其中需要识别的部位为隧道拱脚位置，因为发明人发现在只施做了初期支护的区域，隧道拱脚是为数不多可以作为精准定位点的点位。从拱脚网上会存在很多锚杆端部、钢筋网等，影响定位识别。所以在本申请实施例中采用左侧拱脚位置坐标和右侧拱脚位置坐标进行对中的方式确定机器人的前进方向，有效提高了后续风压风速的采集精度。

在一种可能的实现方式中，还包括：

监测机器人沿预设路线在隧道内行进时，通过配置于监测机器人的气体采样器获取有害气体浓度；

当所述有害气体浓度超过预设值时，以当前监测机器人所在位置为起点，建立有害气体源头的追踪路径；

根据所述追踪路径控制所述监测机器人定位有害气体源头。

在一种可能的实现方式中，建立有害气体源头的追踪路径包括：

当所述有害气体浓度超过预设值时，控制所述监测机器人停止运行，并以当前检测到的有害气体浓度为第一浓度；

控制所述监测机器人在当前位置旋转一周，并寻找与所述第一浓度相同的有害气体浓度对应的旋转角度作为第一旋转角度；

以所述第一旋转角度的半角方向作为所述有害气体源头的追踪路径方向；

以预设时长为周期控制所述监测机器人再次旋转并确定所述追踪路径方向

本申请实施例实施时，还提供了一种可以帮助寻找有害气体源头的方案，由于隧道施工的特殊性，喷射混凝土往往难以完全阻挡有害气体对隧道内部的渗入，有害气体又是隧道施工中非常危险的问题。所以通过本申请实施例中的监测机器人可以在一个范围内获取有害气体源头，虽然在实践中监测精度有限，但是可以为施工人员指出大致的方向，也可以为施工人员进行有害气体的示警。

在本申请实施例中，有害气体从源头渗出后，会被通风产生的风吹向洞外方向，即有害气体的扩散一般都是朝向洞外方向的，如果监测机器人监测到超标的有害气体，说明源头一定是当前位置朝向洞内方向的，可以基于此进行源头捕捉，通过捕捉另一个具有第一浓度的方向，就可以确定在前进的大致方向，而频繁的进行方向再确认就可以形成完整的追踪路径方向，并最终找到源头的大致位置，其主要利用的是气体团扩散的原理，并且这种方式可以有效的降低通风带来的有害气体扩散产生的监测误差。

基于上述同样的发明构思，请结合参阅图1～图3，还提供了一种隧道施工环境智能监测机器人的结构示意图，关于一种隧道施工环境智能监测机器人的详细描述如下。

包括移动系统、升降转向系统和监控与量测系统；

所述移动系统包括支撑底座2和位于机器人主体两侧的行走轮1，所述支撑底座2上设有供行走轮1驱动的电机，所述支撑底座2通过升降转向系统连接上部机器人主体和头部8；

所述升降转向系统包括支撑底座2和机器人主体间的传动杆、机器人主体和头部箱体的传动杆；

所述监控与量测系统被配置为：

通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

在一个更具体的实现方式中，请参阅图1～图3，监控与量测系统，包括粉尘传感器22、颗粒物传感器23、气体传感器19、粉尘采样器5、蓄尘室10、气体采样器3、气体采样室11、激光测距传感器、温度传感器16、湿度传感器17、照度传感器15、噪声传感器18、风速风压测量仪6，机器人主体右侧设置有粉尘传感器22、粉尘采样器5，粉尘采样器5与机器人主体间设有分段式机械臂4，气体采样器3与机器人主体间设有分段式机械臂4，机器人主体后部下方设置蓄尘室10、气体采样室11，机器人头部8设置摄像设备20、激光测距传感器、温度传感器16、湿度传感器17、照度传感器15、噪声传感器18、风速风压测量仪6，风速风压测量仪6与机器人头部8间设有分段式机械臂7；

机器人主体内部设置定位与导航系统；

机器人主体内部设置存储与传输系统，包括监控与量测系统和定位与导航系统信息的存储和传输；

在一个更具体的实现方式中，请参阅图1～图3，隧道施工环境智能监测机器人，包括支撑底座2，支撑底座2两侧设置有行走轮1，支撑底座2上设置有机器人主体，机器人主体包括各种监测设备、显示屏幕9、电源装置12，机器人主体上通过升降转向系统设置有机器人头部8，机器人头部8设置有各种监测设备、摄像设备20；

监测设备放置在机器人主体内部和头部8，机器人整体设置在支撑底座2上，通过内置电源驱动支撑底座2两侧行走轮1，本实例优选的移动系统采取履带式移动系统，根据远程控制或显示器9输入控制命令前往监测地点，到达后根据监测项目调整机器人监测高度和方向，并伸出相应机械臂4、机械臂7，机械臂4、机械臂7通过万向接头21连接气体采样器3、粉尘采样器5、风速风压传感器6，气体采样器3、粉尘采样器5采样时应尽量保证水平，采样后通过管道到达蓄尘室10、气体采样室11，蓄尘室10、气体采样室11采样后可密闭取出,，机械臂4、机械臂7监测采样完成后收回机器人主体内部，机器人主体前方上部设置有照度传感器15、报警器14，监测指标超过规范给定限值时报警器14发出警报，显示器9上显示监测结果和报警内容，机器人移动监测通过定位与导航系统确定监测地点，并将监测信息和监测画面实时反馈至控制端，提高环境监测采样效率。

机器人头部8包括摄像设备20，可拍摄隧道施工环境现场状况，并实时存储和反馈至控制端，同时基于定位与导航系统，具有一定的测距功能，分段式机械臂7通过万向接头21连接，分段式机械臂7前段设置有风速风压传感器6，监测风速风压项目时，机械臂7从机器人头部8内部伸出，根据测试隧道或风管风速高度的不同，调整机械臂7高度和角度，保持风速风压传感器6平稳，沿开挖方向进行监测，监测完成后机械臂7收回至机器人头部8内部，机器人头部8设置有气体传感器19，根据控制命令进行隧道施工环境气体浓度监测，超过规范规定限值后传输信号至控制端，报警器14发出警报，显示器9上显示监测结果和报警内容，通过和调整转向的分段式机械臂7和摄像设备20可针对不同断面大小、施工进度、人员作业高度的隧道施工环境进行监测，提高监测范围和精度。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

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，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显然本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元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，或者该技术方案的全部或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(可以是个人计算机，服务器，或者网格设备等)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-OnlyMemory)、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。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，包括：

通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

2.根据权利要求1所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，第一风速数据和第一风压数据的获取包括：

根据所述隧道的断面高度和风管高度计算测量高度；

根据所述测量高度和所述第二间隔计算第一检测区间，所述第一检测区间为用于获取所述第一风速数据和第一风压数据的高度区间；

通过分段式机械臂调节所述风速风压传感器在所述第一检测区间内获取沿所述第一检测区间分布的风速曲线和风压曲线；

对所述风速曲线计算获取所述第一风速数据，并对所述风压曲线计算获取所述第一风压数据。

3.根据权利要求1所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，所述风速衰减和所述风压衰减的计算采用下式进行：

式中，Δv为所述风速衰减，v₁为第一风速数据，v₂为第二风速数据，ΔS₁为所述第一间隔，ΔP为所述风压衰减，P₁为第一风压数据，P₂为第二风压数据。

4.根据权利要求1所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，隧道掌子面处的风速数据和隧道掌子面处的风压数据根据下式进行：

v_s＝(ΔS₂*Δv+v₁)α

P_s＝(ΔS₂*ΔP+P₁)β

式中，v_s为掌子面处的风速数据，v₁为第一风速数据，ΔS₂为所述第二间隔，Δv为所述风速衰减，α为掌子面风速反射系数，P_s为掌子面处的风压数据，P₁为第一风压数据，ΔP为所述风压衰减，β为掌子面风压反射系数。

5.根据权利要求1所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置包括：

通过配置于所述监测机器人的摄像设备获取所述监测机器人前进方向的图像作为识别图像；

从所述识别图像中识别隧道拱脚位置，并获取对应的左侧拱脚位置坐标和右侧拱脚位置坐标；

建立所述左侧拱脚位置坐标和所述右侧拱脚位置坐标的中心点坐标，并根据所述中心点坐标修正所述监测机器人的前进方向；

根据修正后的前进方向将所述监测机器人运行至隧道内第二位置。

6.根据权利要求1所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，还包括：

监测机器人沿预设路线在隧道内行进时，通过配置于监测机器人的气体采样器获取有害气体浓度；

当所述有害气体浓度超过预设值时，以当前监测机器人所在位置为起点，建立有害气体源头的追踪路径；

根据所述追踪路径控制所述监测机器人定位有害气体源头。

7.根据权利要求6所述的一种隧道施工环境智能监测方法，其特征在于，建立有害气体源头的追踪路径包括：

当所述有害气体浓度超过预设值时，控制所述监测机器人停止运行，并以当前检测到的有害气体浓度为第一浓度；

控制所述监测机器人在当前位置旋转一周，并寻找与所述第一浓度相同的有害气体浓度对应的旋转角度作为第一旋转角度；

以所述第一旋转角度的半角方向作为所述有害气体源头的追踪路径方向；

以预设时长为周期控制所述监测机器人再次旋转并确定所述追踪路径方向。

8.使用权利要求1～7任意一项所述方法的一种隧道施工环境智能监测机器人，其特征在于，包括移动系统、升降转向系统和监控与量测系统；

所述移动系统包括支撑底座和位于机器人主体两侧的行走轮，所述支撑底座上设有供行走轮驱动的电机，所述支撑底座通过升降转向系统连接上部机器人主体和头部；

所述升降转向系统包括支撑底座和机器人主体间的传动杆、机器人主体和头部箱体的传动杆；

所述监控与量测系统被配置为：

通过配置于监测机器人的风速风压传感器获取隧道内第一位置处的第一风速数据和第一风压数据；

控制所述监测机器人运行至隧道内第二位置，并获取第二风速数据和第二风压数据；

根据所述第一风速数据、第二风速数据和第一间隔计算风速衰减，并根据所述第一风压数据、第二风压数据和第一间隔计算风压衰减；所述第一间隔为所述第二位置和所述第一位置之间的距离；

根据所述风速衰减、第一风速数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风速数据，并根据所述风压衰减、第一风压数据和第二间隔计算隧道掌子面处的风压数据；所述第二间隔为所述第一位置距离隧道掌子面的距离。

Images