【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能管道檢測機器人，具體是融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人及其實現方法。
技術介紹
1、智能管道檢測機器人是一種專為檢測和評估管道內部狀況而設計的自動化設備，它結合了多種先進的傳感器和技術，能夠在復雜和狹窄的管道環境中進行高效、準確的檢測，但是，現有的雙目視覺系統可能在低光照、高反光或紋理貧乏的環境中表現不佳，導致無法準確獲取管道內部的結構信息，且在復雜的管道環境中，現有機器人可能會遇到各種不可預見的情況，如突然出現的障礙物或傳感器故障，現有的算法無法很好地應對這些情況。
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人，其模塊組成包括：
4、自適應雙目視覺模塊：包括至少兩個具有可調光圈和焦距的攝像頭，以及一個基于深度學習的環境感知模型，能夠根據管道內部的光照條件和表面反射特性自動調整攝像頭參數，以獲得最佳圖像質量；
5、高精度慣性測量單元：用于提供高精度的姿態信息，包括三軸加速度計、三軸陀螺儀和三軸磁力計；
6、數據融合處理單元：采用基于深度學習的多模態數據融合算法，將雙目視覺模塊獲取的圖像信息與i
7、自主導航與避障模塊：包括基于slam算法的三維地圖構建功能，以及基于深度學習的實時路徑規劃和障礙物識別算法，實現自主導航和智能避障；
8、低功耗設計：包括能量管理系統，通過動態調整各部件的工作狀態和功耗，延長機器人作業時間；
9、遠程監控與故障診斷模塊：支持多種無線通信協議，允許用戶遠程監控機器人的工作狀態，并接收故障診斷報告。
10、作為本專利技術再進一步的方案：所述自適應雙目視覺模塊還包括：
11、環境感知模型：基于卷積神經網絡的模型，能夠實時分析管道內部的光照強度、顏色分布和表面紋理，自動調整攝像頭的光圈和焦距；
12、圖像增強算法：用于在低光照條件下提升圖像質量，包括降噪和對比度增強。
13、進一步的，光照強度估計中，假設光照強度i可以通過圖像亮度b來近似，使用卷積層提取圖像特征f，然后通過全連接層w和偏置b得到光照強度預測值i^；
14、公式：
15、光圈和焦距調整：根據光照強度i^和預定義的映射函數faperture(i)和ffocus(i)調整光圈a和焦距f；
16、公式：
17、
18、作為本專利技術再進一步的方案：所述數據融合處理單元還包括：
19、i?mu數據校正算法：基于卡爾曼濾波器的算法，用于實時校正i?mu數據的漂移，確保長時間運行時的姿態信息準確性；
20、多模態數據融合算法：基于深度學習的融合算法，能夠同時處理圖像數據和imu數據，提高數據融合的精度和效率。
21、進一步的，狀態方程中，設xk為第k時刻的狀態向量，uk為控制輸入，wk為過程噪聲，a為狀態轉移矩陣，b為控制輸入矩陣；
22、公式：xk＝axk-1+buk+wk；
23、觀測方程中，設zk為第k時刻的觀測向量，h為觀測矩陣，vk為觀測噪聲；
24、公式：zk＝hxk+vk；
25、卡爾曼增益：設kk為卡爾曼增益，pk為誤差協方差矩陣，r為觀測噪聲協方差矩陣，q為過程噪聲協方差矩陣；
26、公式：kk＝pkht(hpkht+r)-1；
27、狀態更新：xk＝xk+kk(zk-hxk)；
28、pk＝(i-kkh)pk；
29、基于深度學習的多模態數據融合算法中，包括特征提取，設fv為圖像特征，fi為imu特征，使用卷積層和全連接層分別提取fv和fi，公式如下：
30、fv＝cnnv(i)；
31、fi＝fci(imu)；
32、特征融合：將圖像特征和imu特征進行融合，得到綜合特征fc，公式：fc＝σ(wvfv+wifi+b)；
33、其中，σ為激活函數，wv和wi分別為圖像特征和imu特征的權重矩陣，b為偏置。
34、作為本專利技術再進一步的方案：所述自主導航與避障模塊還包括：
35、三維地圖構建算法：基于slam算法的三維地圖構建功能，能夠實時生成管道內部的高精度三維地圖；
36、路徑規劃算法：基于深度學習的實時路徑規劃算法，能夠根據三維地圖動態規劃最優路徑；
37、障礙物識別算法：基于卷積神經網絡的障礙物識別算法，能夠識別不同類型和形狀的障礙物，并采取相應的避障措施；
38、進一步的，基于slam算法的三維地圖構建包括位姿估計：設tk為第k時刻的機器人位姿，zk為觀測數據，xk為地圖點集，使用擴展卡爾曼濾波器進行位姿估計；
39、^
40、公式：tk＝ekf(tk-1,zk)；
41、地圖點更新：根據新的位姿t^k更新地圖點集xk；
42、^
43、公式：xk＝tkxk-1+δxk；
44、其中，δxk為新觀測到的地圖點。
45、作為本專利技術再進一步的方案：所述低功耗設計還包括：
46、動態功耗管理：根據任務需求和環境條件，動態調整各部件的工作狀態，如攝像頭的幀率以及處理器的頻率；
47、能量回收系統：利用機器人運動過程中的動能轉換為電能，補充電池電量，延長作業時間。
48、融合雙目視覺與i?mu的智能管道檢測機器人的實現方法，其實現步驟如下：
49、環境感知與圖像獲取：通過自適應雙目視覺模塊根據管道內部的光照條件和表面反射特性自動調整攝像頭參數，獲取高質量圖像；
50、姿態信息獲取：利用高精度i?mu提供機器人姿態信息，包括三軸加速度、三軸角速度和三軸磁場強度；
51、數據融合處理：通過數據融合處理單元將圖像信息與姿態信息進行高效融合，減少數據處理延遲并提高定位精度；
52、三維地圖構建：使用slam算法實時構建管道內部的高精度三維地圖；
53、路徑規劃與避障：基于深度學習的路徑規劃算法和障礙物識別算法，實現自主導航和智能避障；
54、低功耗管理：通過能量管理系統動態調整各部件的工作狀態，延長機器人作業時間；
55、遠程監控與故障診斷：通過遠程通信模塊向用戶發送機器人的工作狀態和故障診斷報告。
56、作為本專利技術再進一步的方案：所述環境感知與圖像獲取步驟還包括：
57、環境感知模型：基于卷積神經網絡的模本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人，其特征在于：其模塊組成包括：
2.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述自適應雙目視覺模塊還包括：
3.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述數據融合處理單元還包括：
4.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述自主導航與避障模塊還包括：
5.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器，其特征在于：所述低功耗設計還包括：
6.融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人的實現方法，根據權利要求1-5任一項所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人，其特征在于：其實現步驟如下：
7.根據權利要求6所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人的實現方法，其特征在于：所述環境感知與圖像獲取步驟還包括：
8.根據權利要求6所述的融合雙目視覺與IMU的智能管道檢測機器人的實現方法，其特征在于：所述數據融合處理步驟還包括：
...【技術特征摘要】
1.融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人，其特征在于：其模塊組成包括：
2.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述自適應雙目視覺模塊還包括：
3.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述數據融合處理單元還包括：
4.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人，其特征在于：所述自主導航與避障模塊還包括：
5.根據權利要求1所述的融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器，其特征在于：所述低功耗設計還包括：
6.融合雙目視覺與imu的智能管道檢測機器人的實現方法，根據權利要求1-5任一項所述的融合雙目視...
【專利技術屬性】
技術研發人員：完顏健飛，張體浪，王榮軍，許俊松，羅敏，陳洋，王陽，孟科，
申請(專利權)人：中建七局第二建筑有限公司，
類型：發明
國別省市：
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