CN117404553A - 面向管道泄漏检测的巡检机器人及超分辨率声波成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向管道泄漏检测的巡检机器人，属于管道泄漏检测领域，包括移动机器人车体、移动导航模块和声波成像装置；移动机器人车体用于搭载声波成像装置和移动导航模块，通过自主导航在厂区进行移动巡检；移动导航模块用于实现移动机器人车体的自主避障和自主规划路径；声波成像装置设置在移动机器人车体上，通过采集移动机器人车体周围环境的声波信号，使用超分辨率声波成像算法计算出声源功率谱，定位管道泄漏位置。本发明还提供一种面向管道泄漏检测的超分辨率声波成像方法。本巡检机器人结构简单，智能化高，降低了巡检成本，提高了巡检效率，保障了人员与设施的安全，本超分辨率声波成像方法能精准的识别泄漏管道的位置。

Description

面向管道泄漏检测的巡检机器人及超分辨率声波成像方法

技术领域

本发明属于管道泄漏检测领域，涉及一种面向管道泄漏检测的巡检机器人及超分辨率声波成像方法。

背景技术

管道作为一种常用运输装置，用于输送气体、液体或固体颗粒等运输。因为管道运输方式运量大、占地少、效率高、安全可靠、连续性强等优点，被作为一种最有效可靠的长途运输方式。管道安装分布的面积通常较大，且管道线路也是较为密集的，若通过人力的方式进行巡检，是非常费力的，且效率不高，通过人力是很难察觉到管道微小的泄漏，若没能及时发现泄漏源并补救，除了造成一定的经济损失外，还可能会导致对管道系统更严重的破坏。而已有的大多数巡检方式都是通过相机实时监测，这种方式对于一些微小的无色气体泄漏是很难发现的到的，且管道环境复杂，在一些狭窄环境下是很难进行检测的。通常管道内处于一种高压状态，当管道出现细微孔洞，导致泄漏时，其泄漏气体产生的高频声波，人耳无法察觉，通过声源检测可有效地检测泄露的高频声波信号，且避免了管道环境的影响，有更高的空间操作性，同时声源检测更加精准，效率更高。但传统的延迟声源定位算法识别声源位置的准确率不高，分辨率也较低，难以应用在复杂的管道环境下对管道进行精准有效地定位泄露位置。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种面向管道泄漏检测的巡检机器人及超分辨率声波成像方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一方面，本发明提供一种面向管道泄漏检测的巡检机器人，包括移动机器人车体、移动导航模块和声波成像装置；

所述移动机器人车体用于搭载声波成像装置和移动导航模块，通过自主导航在厂区进行移动巡检；

所述移动导航模块用于实现移动机器人车体的自主避障和自主规划路径；

所述声波成像装置设置在移动机器人车体上，通过采集移动机器人车体周围环境的声波信号，使用超分辨率声波成像算法计算出声源功率谱，定位管道泄漏位置。

进一步，所述移动机器人车体由底座、顶盖、后盖、两个驱动轮以及两个从动轮组成，所述顶盖与底座固定连接，所述后盖与顶盖和底座固定连接；所述底座内设有微型计算机、锂电池、稳压器、电机驱动器、控制电路板和驱动电机，所述驱动电机对称固定在底座两侧，所述驱动电机通过轴向法兰盘与所述驱动轮连接，所述从动轮连接在底座下方；所述锂电池用于为各模块供电；所述稳压器与微型计算机电性连接。

进一步，所述顶盖前部设有显示屏、平头按钮开关、急停按钮开关、电量显示表以及USB接口；所述急停按钮开关与控制电路板电性连接，所述USB接口和显示屏均与所述微型计算机电性连接，所述平头按钮开关和电量显示表均与锂电池电性连接。

进一步，所述移动导航模块包括激光雷达、双目相机以及通过微型计算机运行的导航算法；所述顶盖上设有雷达支撑管，所述雷达支撑管顶部设有相机雷达底座，所述激光雷达和双目相机设置在相机雷达底座上，与微型计算机电性连接。

进一步，所述声波成像装置包括笼式旋转架、俯仰轴、俯仰盘、无刷电机、麦克风阵列板、摄像头模组、两个舵机、金属壁；所述笼式旋转架安置在顶盖与底座之间，所述无刷电机通过三角支架固定安装在底座上，并与笼式旋转架下的齿轮啮合；所述俯仰轴通过立式支撑座固定在俯仰盘上，所述俯仰轴通过立式支撑座固定在笼式旋转架的上部；所述麦克风阵列板固定在俯仰盘上，所述摄像头模组固定在第一块麦克风阵列板上；所述的两个舵机对称固定在笼式旋转架顶部，所述金属臂与舵机输出轴连接，所述金属臂与立式支撑座上的滑动杆滑动连接。

进一步，所述麦克风阵列采集板由16个贴片麦克风传感器按照多螺旋臂排列，每个螺旋臂上设有多个传感器；三块麦克风阵列等间距重叠共48个麦克风传感器组成麦克风声波采集装置。

进一步，所述激光雷达与麦克风阵列板外设有一防护罩。

另一方面，本发明提供一种面向管道泄漏检测的超分辨率声波成像巡检方法，包括以下步骤：

S1：通过麦克风声波采集装置采集环境中的声波信号；

S2：计算导向向量，令x_i为第i个麦克风传感器接收到的声波信号，表示为：

y_i＝s_i(t)+n_i(t)

s_i(t)是纯声波信号，n_i(t)噪声信号，假设麦克风阵列的麦克风阵元为均匀线性排列，麦克风阵元间距为D，阵元个数为M，由于远场声源传递到每个麦克风阵元的距离不等，导致各阵元接收到的信号存在时间差，以其中一个阵元为参照，则第M个阵元与参照阵元接收信号的时间差为：(M-1)Dsin(θ)为两阵元的距离差，c为声速，故M个阵列接收信号矩阵y(n)：

其中，为方向向量，σ²I为模拟噪声矩阵，由于各个麦克风接收信号相同，但存在延时差，故设计一个滤波器w(θ)，使得：

w^H(θ)a(θ)＝1

接收信号变换到频域为：

y(w)＝a(θ)s(w)+σ²I

＝x(w)+σ²I

S3：求接收信号y(w)矩阵的协方差矩阵：

R_yy＝E[yy^H]＝E[xx^H]+σ²I

＝w(θ)E[ss^H]w^H(θ)+σ²I

＝w(θ)R_ssw^H(θ)+σ²I

S4：超分辨率声波成像算法L1正则化权重估计：

扫描面的功率集中在源点，如下所述：

使用梯度下降法计算w_{MVDR_L1}(θ)，带入下式中得出功率谱：

所述功率谱即扫描平面空间的声源功率谱图。

本发明的有益效果在于：本巡检机器人提供了对高压管道泄漏造成的高频声信号的及时监测与报警，本巡检机器人结构简单，智能化程度高，降低了巡检成本，提高了巡检效率，保障了人员与设施的安全，面向管道泄漏检测的超分辨率声波成像方法能精准的识别泄漏管道的位置。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明具体实施例中采用的巡检机器人示意图。

图2为图1的爆炸结构示意图。

图3为底座内部的俯视图。

图4为图1中巡检机器人声波检测装置示意图。

图5为本发明的超分辨率声波成像步骤和算法流程。

图6中(a)和(b)分别为本发明的超分辨率声波成像算法与其他两种算法的对比分辨率瑞利熵和定位误差RMSE。

图7中(a)-(c)分别为DSB、mvdr、mvdr-L1算法的识别效果图。

附图标记1-顶盖，2-底座，3-后盖，4-驱动轮，5-从动轮，6-激光雷达，7-双目相机，8-相机雷达底座，9-雷达支撑管，10-LCD屏幕，11-平头按钮开关，12-急停按钮开关，13-USB接口，14-电量显示表，15-防护罩，16-驱动电机，17-轴向法兰盘，18-微型计算机，19-电机驱动器，20-稳压器，21-控制电路板，22-锂电池，23-无刷电机，24-笼式旋转架，25-俯仰盘，26-金属臂，27-舵机，28-俯仰轴，29-立式支撑座，30-麦克风阵列板，31-摄像头模组，32-六角螺柱，33-支撑条，34-三角支架，35-固定件。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系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，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，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的具体含义。

请参阅图1～图3，本发明提供一种面向管道泄漏检测的巡检机器人，包括移动机器人车体、移动导航模块和声波成像装置，其中移动机器人车体由底座2、顶盖1、后盖3和两个驱动轮4以及两个从动轮5组成，底座2、顶盖1和后盖3均通过螺丝固定连接在一起，两个电机驱动两个驱动轮4，为机器人车体的移动提供动力。机器人是通过自主导航在厂区进行移动巡检，也可通过遥控的方式，通过激光雷达6加双目相机7进行自主避障，自主规划路径。将激光雷达6和双目相机7分别与机器人体内的微型计算机18相连，将雷达数据与相机图像数据传至计算机中，通过导航算法自主规划路径，导航算法可以选择多种现有的路径导航和图像识别算法来实现，不是本发明想要保护的技术范围，故不做过多说明。微型计算机18将计算好的路径通过速度、加速度等参数传到控制板中以驱动电机16转动，实现机器人的移动。

通过锂电池22给微型计算机18以及控制板和电机供电，其中顶盖1前面的平头按钮开关11串联到锂电池22的接入线路中，用于控制电源开闭，急停按钮开关12与控制电路板21电性连接，用于控制机器人在移动过程中使其立即停止，USB接口13连接到微型计算机18上，用于扩展USB接口13，同样LCD屏幕10也连接到微型计算机18上，充当微型计算机18的显示器。

参照图4，声波成像装置为本发明的主要内容，用于定位管道泄漏位置，通过三块重叠的麦克风阵列板30采集前方环境的声波信号，并将数据发送给微型计算机18，通过超分辨率声波成像算法计算出声源功率谱，定位声源。麦克风阵列板30通过四条支撑条33固定在俯仰盘25上，随着舵机27带着金属臂26随之转动，在与金属臂26滑动配合下的金属杆随之滑动，带动整个俯仰盘25绕着俯仰轴28转动，使麦克风阵列板30可以实现上下角度的调节，同时俯仰盘25通过俯仰轴28与笼式旋转架24相连接，笼式旋转架24下方是一个直齿轮，与之相配合的是一个冠状齿轮，在无刷电机23的带动下左右旋转，使麦克风阵列板30实现左右角度的调节。通过笼式旋转架24与俯仰盘25即可实现麦克风阵列板30的上下左右角度调节，实现对不同方向的声源进行检测，增加了检测的灵活性，实用性。

可选地，在第一块麦克风阵列的中心还设有一个摄像头模组31，用于拍摄麦克风阵列正对方向的环境图像，并与麦克风阵列的成像图融合，便于观察泄漏点。

可选地，在顶盖1上面，还设有一个高透明防护罩15，将声波成像装置和激光雷达6与双目相机7保护在内。本发明提供一种面向管道泄漏检测的超分辨率声波成像方法，包含计算信号协方差矩阵、计算导向向量、计算权重向量和计算功率谱。为了便于理解，此处结合图5-7进行实施例讲解，本发明采用两点仿真声源，分别位于(-0.5，0，1)m，(0.5，0，1)m坐标位置。

将麦克风阵列置于两点声源辐射场中，并采集各个麦克风传感器的声压数据，在麦克风阵列所处的坐标系下，模拟假设一2m*2m声源平面，位于阵列的正前方，将该平面沿x轴，y轴均匀划分100*100个扫描点，这100*100个扫描点也被称作潜在的声源点，对声源点计算声压功率，得到一张完整的功率谱。

超分辨率声波成像算法理论推导如下：

x_i为第i个麦克风传感器接收到的声波信号，表示为：

y_i＝s_i(t)+n_i(t)，i＝1，2，...，48

s_i(t)是纯声波信号，n_i(t)噪声信号，假设麦克风阵列的麦克风阵元为均匀线性排列，麦克风阵元间距为D，阵元个数为M，由于远场声源传递到每个麦克风阵元的距离不等，导致各阵元接收到的信号存在时间差，以其中一个阵元为参照，则第M个阵元与参照阵元接收信号的时间差为：(M-1)Dsin(θ)为两阵元的距离差，c为声速，故M个阵列接收信号矩阵y(n)：

其中，为方向向量，σ²I为模拟噪声矩阵，由于各个麦克风接收信号相同，但存在延时差，故设计一个滤波器w(θ)，使得：

W^H(θ)a(θ)＝1

接收信号变换到频域为：

y(w)＝a(w)s(w)+σ²I

＝x(w)+σ²I

Step2：求接收信号y(w)矩阵的协方差矩阵：

R_yy＝E[yy^H]＝E[xx^H]+σ²I

＝w(θ)E[gs^H]W^H(θ)+σ²I

＝w(θ)R_ssw^H(θ)+σ²I

Step3：超分辨率声波成像算法权重L1正则化权重估计：

已知MVDR算法的功率谱：

声源在扫描平面上是稀疏的，扫描面的功率主要集中在源点，故可作如下描述：

结合图5所示说明，使用梯度下降法计算W_{MVDR_L1}(θ)，带入MVDR算法的功率谱公式中得出功率谱，该功率谱即扫描平面空间的声源功率谱图。

功率谱的能量是使用瑞利熵的浓度进行评估的，即，

瑞利熵越小，代表能量越集中，分辨率更高。

算法的定位精度使用均方根误差表示，即RMSE，如下所示：

均方根误差RMSE越小，定位精度越高。

图6中的(a)、(b)和图7的(a)-(c)所示即为本例程实验的定位精度、分辨率和效果图。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可以实现本方法的步骤，所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：包括移动机器人车体、移动导航模块和声波成像装置；

所述移动机器人车体用于搭载声波成像装置和移动导航模块，通过自主导航在厂区进行移动巡检；

所述移动导航模块用于实现移动机器人车体的自主避障和自主规划路径；

所述声波成像装置设置在移动机器人车体上，通过采集移动机器人车体周围环境的声波信号，使用超分辨率声波成像算法计算出声源功率谱，定位管道泄漏位置。

2.根据权利要求1所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述移动机器人车体由底座、顶盖、后盖、两个驱动轮以及两个从动轮组成，所述顶盖与底座固定连接，所述后盖与顶盖和底座固定连接；所述底座内设有微型计算机、锂电池、稳压器、电机驱动器、控制电路板和驱动电机，所述驱动电机对称固定在底座两侧，所述驱动电机通过轴向法兰盘与所述驱动轮连接，所述从动轮连接在底座下方；所述锂电池用于为各模块供电；所述稳压器与微型计算机电性连接。

3.根据权利要求2所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述顶盖前部设有显示屏、平头按钮开关、急停按钮开关、电量显示表以及USB接口；所述急停按钮开关与控制电路板电性连接，所述USB接口和显示屏均与所述微型计算机电性连接，所述平头按钮开关和电量显示表均与锂电池电性连接。

4.根据权利要求2所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述移动导航模块包括激光雷达、双目相机以及通过微型计算机运行的导航算法；所述顶盖上设有雷达支撑管，所述雷达支撑管顶部设有相机雷达底座，所述激光雷达和双目相机设置在相机雷达底座上，与微型计算机电性连接。

5.根据权利要求2所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述声波成像装置包括笼式旋转架、俯仰轴、俯仰盘、无刷电机、麦克风阵列板、摄像头模组、两个舵机、金属壁；所述笼式旋转架安置在顶盖与底座之间，所述无刷电机通过三角支架固定安装在底座上，并与笼式旋转架下的齿轮啮合；所述俯仰轴通过立式支撑座固定在俯仰盘上，所述俯仰轴通过立式支撑座固定在笼式旋转架的上部；所述麦克风阵列板固定在俯仰盘上，所述摄像头模组固定在第一块麦克风阵列板上；所述的两个舵机对称固定在笼式旋转架顶部，所述金属臂与舵机输出轴连接，所述金属臂与立式支撑座上的滑动杆滑动连接。

6.根据权利要求5所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述麦克风阵列采集板由16个贴片麦克风传感器按照多螺旋臂排列，每个螺旋臂上设有多个传感器；三块麦克风阵列等间距重叠共48个麦克风传感器组成麦克风声波采集装置。

7.根据权利要求6所述的种面向管道泄漏检测的巡检机器人，其特征在于：所述激光雷达与麦克风阵列板外设有一防护罩。

8.一种适用于如权利要求1-7任一所述巡检机器人的面向管道泄漏检测的超分辨率声波成像巡检方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：通过麦克风声波采集装置采集环境中的声波信号；

S2：计算导向向量，令x_i为第i个麦克风传感器接收到的声波信号，表示为：

y_i＝s_i(t)+n_i(t)

s_i(t)是纯声波信号，n_i(t)噪声信号，假设麦克风阵列的麦克风阵元为均匀线性排列，麦克风阵元间距为D，阵元个数为M，第M个阵元与参照阵元接收信号的时间差为：(M-1)Dsin(θ)为两阵元的距离差，c为声速，故M个阵列接收信号矩阵y(n)：

其中，为导向向量，σ²I为模拟噪声矩阵，设计一个滤波器w(θ)，使得：

w^H(θ)a(θ)＝1

接收信号变换到频域为：

y(w)＝a(θ)s(w)+σ²I

＝x(W)+σ²I

S3：求接收信号y(w)矩阵的协方差矩阵：

R_yy＝E[yy^H]＝E[xx^H]+σ²I

＝w(θ)E[ss^H]w^H(θ)+σ²I

＝w(θ)R_ssw^H(θ)+σ²I

S4：超分辨率声波成像算法L1正则化权重估计：

扫描面的功率集中在源点，如下所述：

使用梯度下降法计算W_{MVDR_L1}(θ)，带入下式中得出功率谱：

所述功率谱即扫描平面空间的声源功率谱图。