线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法

文档序号:1914288 发布日期:2021-12-03 浏览:13次 >En<

阅读说明:本技术 线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法 (Amphibious robot system and method for detecting surface and internal diseases of linear embankment ) 是由 王正方 王静 朱宏亮 隋青美 康文强 肖港华 于 2021-07-20 设计创作,主要内容包括:本发明公开了一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法,包括:机器人本体移动框架,以及分别设置在所述移动框架上的浮力平衡与浮动补偿模块、水路两栖行进模块、渠堤表面病害检测模块以及伸缩式地质雷达设备搭载模块;浮力平衡与浮动补偿模块包括分别设置在移动框架边角的浮力件以及分别设置在移动框架边线上的垂直推进器,根据移动框架的倾角变化,能够驱动相应的垂直推进器工作,以实现机器人移动框架在水中的姿态稳定。本发明根据水陆检测需求,通过多级舵机和探出式支架相互协调实现水陆多工作模式自由切换,包括水中工作模式、近地工作模式和远地工作模式,对水中及陆地的表面与内部病害进行检测。(The invention discloses an amphibious robot system and method for detecting surface and internal diseases of a linear embankment, which comprises the following steps: the robot comprises a robot body moving frame, a buoyancy balance and floating compensation module, a waterway amphibious advancing module, a channel bank surface disease detection module and a telescopic geological radar equipment carrying module, wherein the buoyancy balance and floating compensation module, the waterway amphibious advancing module, the channel bank surface disease detection module and the telescopic geological radar equipment carrying module are respectively arranged on the moving frame; the buoyancy balance and floating compensation module comprises buoyancy pieces respectively arranged at the corners of the movable frame and vertical propellers respectively arranged on the sidelines of the movable frame, and the buoyancy balance and floating compensation module can drive the corresponding vertical propellers to work according to the change of the inclination angle of the movable frame so as to realize the stable posture of the movable frame of the robot in water. According to the water and land detection requirements, the water and land multi-working-mode free switching is realized through the mutual coordination of the multi-stage steering engine and the exploratory bracket, the water and land multi-working-mode free switching comprises a water working mode, a near-ground working mode and a far-ground working mode, and the surface and internal diseases of water and land are detected.)

线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法

技术领域

本发明涉及水利工程检测技术领域,尤其涉及一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的

背景技术

信息,不必然构成在先技术。

我国水利工程建设蓬勃发展,已成为经济持续稳定增长新引擎。大量长距离线性渠堤工程,如南水北调工程,相继建成并进入服役期。在渠堤工程长期服役的过程中,受到长期自然环境、人为破坏、复杂水文与地质条件、固-液多种耦合荷载等因素的影响,其混凝土结构、土体边坡等极易产生诸如衬砌变形、裂缝、衬砌脱空、边坡滑移、渗漏水等诸多表面与内部病害。这些病害往往具有隐蔽性,若不能及时进行检测并修复,会导致工程服役寿命折减,为长距离线性工程特别是其汛期的防控带来极大的安全隐患,甚至引发严重的人员伤亡与恶劣的社会影响。因此,渠堤工程表面与内部病害已成为长距离线性渠堤工程的安全健康服役的巨大挑战。

当前对长距离线性渠堤工程的主流病害检测以人工巡检为主,存在检测效率低且难以对内部病害进行检测的问题。已有人工配合设备的检测技术,主要包括基于无人机载图像检测设备的表面破损检测,以及基于牵引车拖曳探地雷达等检测设备的内部病害检测,如:现有技术公开一种探地雷达的辅助装置,该专利利用行走装置拖曳搭载探地雷达的检测小车,由渠堤自上而下移动进行检测作业。但现有技术难以根据检测需求自动切换检测模式,因此无法完成水陆两栖病害检测。

近年来,自动化的检测机器人技术已成为研究热点,出现了用于水利工程的自动检测机器人,代表性的如水下机器人,但现有水利工程检测机器人多针对水下的表面病害进行检测,难以实现衬砌脱空、土体内部空洞等内部病害的自动化检测。

发明人发现,目前主要采用的对长距离线性渠堤病害检测技术主要存在以下问题:

(1)目前的水利工程检测机器人多针对水下表观病害,无法实现水陆工作模式切换,难以实现水陆两栖检测,无法自动检测陆地环境下衬砌结构破损与土体边坡的内部病害。

(2)目前对于内部病害检测对人工依赖性强,多采用拖曳探地雷达的方式,其根本原因在于机器人在渠堤边坡复杂的路面环境下难以自主越障与平稳检测,主流的采用支撑式越障方式未能充分考虑障碍物下的病害检测需求,导致病害漏检。

(3)受水中浮力影响,水下机器人主要采用的缓冲和减震弹簧等结构仅能被动减震,难以对浮力进行主动补偿,无法主动调节机器人本体的抖动,导致表面病害检测效果不佳。

发明内容

为了解决上述问题,本发明提出了一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统及方法,能够根据工作环境切换检测设备及地表耦合雷达与空气耦合雷达的工作模式;在水下能够保持稳定运行,对水下衬砌变形及表观病害检测,在陆地能够实现越障,对陆上衬砌变形、表观及内部病害检测。

在一些实施方式中,采用如下技术方案:

一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统,包括:机器人本体移动框架,以及分别设置在所述移动框架上的浮力平衡与浮动补偿模块、水路两栖行进模块、渠堤表面病害检测模块以及伸缩式地质雷达设备搭载模块;

所述浮力平衡与浮动补偿模块包括分别设置在移动框架边角的浮力件以及分别设置在移动框架边线上的垂直推进器,根据移动框架的倾角变化,能够驱动相应的垂直推进器工作,以实现机器人移动框架在水中的姿态稳定。

在另一些实施方式中,采用如下技术方案:

一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统的工作方法,包括:

在水中工作模式下,通过浮力平衡与浮动补偿模块驱动机器人的平衡;进行表观病害类型及尺寸检测以及水下衬砌变形检测的交替工作;

在陆上工作模式下,通过水路两栖行进模块驱动机器人移动;进行表观病害类型及尺寸检测以及陆上衬砌变形检测的交替工作;同时地表耦合雷达与空气耦合雷达处于陆上工作状态。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

(1)本发明的伸缩式地质雷达设备搭载装置,根据水陆检测需求,通过多级舵机和探出式支架相互协调实现水陆多工作模式自由切换,包括水中工作模式、近地工作模式和远地工作模式,对水中及陆地的表面与内部病害进行检测;

(2)本发明的减震-滑轨式避障系统,通过悬挂减震器、滑轨与多连杆架之间的相互配合,实现机器人在土体边坡复杂表面平稳行进,保证陆面环境下内部病害检测的可靠性;

(3)本发明的浮力平衡与浮动补偿系统,通过四角分立式浮筒为机器人提供水中的浮力,通过陀螺仪传感器检测机器人车身发生倾斜的方向和程度,通过垂直推进器的垂直推动力校正车身,实现浮动补偿,保证了机器人在水中悬浮及行走的稳定性,显著提高水下病害表面检测的效果。

本发明的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本方面的实践了解到。

附图说明

图1为本发明实施例中水陆两栖机器人的整体框图;

图2为本发明实施例中水陆两栖机器人俯视图;

图3为本发明实施例中水下工作模式示意图;

图4为本发明实施例中近地表探测模式示意图;

图5为本发明实施例中远地表探测模式示意图;

图6(a)-(b)分别为本发明实施例中正常(左)和越障(右)时减震-滑轨式避障系统状态示意图;

其中,1.浮筒,2.侧面固定板,3.旋转式表面病害检测平台底座,4.驱动电机,5.垂直推进器,6.水平推进器,7.探出式内部病害检测平台底座,8.水平上连杆架,9.减震器,10.水平下连杆架,11.垂直连杆架,12.车轮架,13.越野驱动轮,14.双出轴电机,15.底板,16.配重块,17.地表耦合雷达与空气耦合雷达,18.激光雷达点云,19.蓝绿激光,20.视觉检测系统,21.旋转式表面病害检测平台。

具体实施方式

应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

实施例一

在一个或多个实施方式中,公开了一种长距离线性渠堤工程表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统,如图1-5所示,搭载表面及内部病害检测设备,包括:机器人本体移动框架、浮力平衡与浮动补偿模块、水路两栖行进模块、减震-滑轨式避障模块、渠堤表面病害检测模块、伸缩式地质雷达设备搭载模块。

其中,浮力平衡与浮动补偿模块、水路两栖行进模块、减震-滑轨式避障模块、渠堤表面病害检测模块以及伸缩式地质雷达设备搭载模块均安装在机器人本体移动框架上。

机器人本体移动框架包括底板(15)、侧面固定板(2)、旋转式表面病害检测平台底座(3)、探出式内部病害检测平台底座(7)。侧面固定板(2)竖直并排设置在底板(15)四周,且侧面固定板(2)的下边缘与底板(15)固定连接;旋转式表面病害检测平台底座(3)、探出式内部病害检测平台底座(7)均分布于车体内。

浮力平衡与浮动补偿系统采用四角分立式浮动补偿技术,包括浮筒(1)、垂直推进器(5)、配重块(16)、陀螺仪传感器。浮筒(1)采用四角分立式结构安装于机器人底板的四角,为机器人在水中提供足够的浮力,其四角分立式结构有助于保证机器人在水中行驶的稳定性;垂直推进器(5)分别安装于机器人底板的四边中点,由独立的舵机驱动;配重块(16)分布于车体的四周,用于将机器人在水中的重心调整到中心位置,一定程度上减少倾翻的可能性;陀螺仪传感器安装在底板上,用于检测机器人姿态的稳定性。

具体方法为:在浮筒的作用下,机器人车体漂浮在水面,车体稳定,陀螺仪传感器未检测到倾角变化,输出信号为0,垂直推进器(5)的驱动舵机未动作;在变流速水波动环境下,车体发生不同程度的倾翻,陀螺仪传感器检测到倾角发生改变,控制器接收到传感器输出的信号,控制舵机驱动垂直推进器(5)工作,为机器人提供一个垂直的反向力,推动机器人恢复稳定状态。浮力平衡系统采用浮筒四角分立式布局,在一定程度上增加了机器人在水中悬浮及行走的稳定性;浮动补偿系统对水波扰动的抑制能力较好,能够在一定波高范围内保持姿态的稳定性。

水路两栖行进模块水中行进系统包括双出轴电机(14)和水平推进器(6)。每组水平推进器(6)由前后两个方向的螺旋桨组成,由双出轴电机(14)驱动,分布在机器人车体左右两侧。当机器人在水中接收到行进的指令后,在控制器的控制作用下,双出轴电机(14)正转和反转实现机器人的前进与后退。

减震-滑轨式避障系统及水陆两栖行进系统中陆地行进系统包括水平上连杆架(8)、水平下连杆架(10)、垂直连杆架(11)、减震器(9)、车轮架(12)、越野驱动轮(13)、驱动电机(4)。水平上连杆架(8)与水平下连杆架(10)位于同一铅直线,其一端通过转轴铰接于车体的外表面,并可以绕转轴旋转一定的角度,两连杆架之间通过减震器(9)固接。水平上连杆架(8)的末端通过转轴铰接于垂直连杆架(11)的上端,垂直连杆架(11)的下端固接于车轮架(12),且其底部设有滑轨,水平下连杆架(10)的末端在其滑轨内自由滑动。驱动电机(4)安装在车轮架(12)上,其输出轴与越野驱动轮(13)连接,电机的正反转驱动越野驱动轮(13)实现机器人在陆地的前进与后退。当某一越野驱动轮(13)遇到凸起障碍时,在机器人自身的重力因素和减震-滑轨式避障系统的作用下,该轮会有一定程度的抬升,减震器(9)处于拉伸状态,水平下连杆架(10)的末端在滑轨内向下滑动某一距离,从而在一定程度上保证了机器人的稳定性和越障能力,实现在坎坷不平的路面上自由行走,结构简单灵活。

渠堤表面病害检测模块包括旋转式表面病害检测平台(21)、蓝绿激光(19)、视觉检测装置(20)、激光雷达点云(18)。旋转式表面病害检测平台(21)由旋转舵机驱动。蓝绿激光(19)、视觉检测装置(20)、激光雷达点云(18)均匀搭载于旋转式表面病害检测平台(21)。

旋转式表面病害检测平台(21)由旋转舵机驱动,转动范围为-120°-120°。蓝绿激光(19)、视觉检测装置(20)、激光雷达点云(18)呈120°分布,均匀搭载于旋转式表面病害检测平台(21)。其中蓝绿激光(19)用于水下衬砌变形检测,激光雷达点云(18)用于陆上衬砌变形监测,视觉检测系统(20)用于表观病害类型及尺寸检测。

处于水中工作模式时,机器人每行进一定的距离便会悬停,视觉检测系统(20)与蓝绿激光(19)轮流切换工作状态,采集结束后,机器人继续前进一定的距离,如此重复工作;

处于陆上工作模式时,机器人同样每行进一定的距离便会悬停,视觉检测系统(20)与激光雷达点云(18)轮流切换工作状态,如此重复工作。

处于工作状态的检测设备通过所述旋转式表面病害检测平台旋转至机器人前部,在控制器的控制作用下舵机B1(C1、D1)旋转至-90°,舵机B2(C2、D2)旋转至-90°,另两台检测设备均处于回收状态,其舵机B1(C1、D1)旋转至-90°,舵机B2(C2、D2)旋转至135°。本实施例旋转式表面病害检测平台控制简单,实现多种检测设备的切换,适应性强。

伸缩式地质雷达设备搭载装置包括舵机(A1、A2、A3)、探出式支架(22),搭载地表耦合雷达与空气耦合雷达(17),用于陆上衬砌和背坡内部病害检测。所述伸缩式地质雷达设备搭载装置共有3种工作模式:水中工作模式、近地表探测模式和远地表探测模式。

当处于水中工作模式时,在控制器的控制下,舵机A1旋转至-90°,舵机A2旋转至135°,舵机A3旋转至-135°,雷达装置处于回收状态。

当处于近地表探测模式时,在控制器的控制下,舵机A1旋转至90°,舵机A2旋转至90°,舵机A3旋转至0°。

当处于远地表探测模式时,在控制器的控制下,舵机A1旋转至0°,舵机A2旋转至90°,舵机A3旋转至90°。

本实施例伸缩式地质雷达设备搭载装置结构灵活,控制简单,可以实现雷达装置的回收和探出,并同时满足近地表和远地表工作环境的需求。

本实施例中,在机器人本体移动框架底部(15)安装压力传感器,感测机器人底板的压力,设置压力阈值实现水陆两栖行进系统的切换,以调用不同的检测设备并切换水、陆驱动装置。

作为可选的实施方式,随着水位高低的变化及水陆工作环境的切换,视觉检测装置(20)的视野范围也随之发生改变,图像数据采集的质量受到影响。通过安装在机器人底板(15)的激光测距传感器对机器人距渠堤表面的距离信息进行实时监测,控制器接收到距离信息后实时调节视觉检测系统(20)的焦距大小,在一定程度上保证数据采集的质量。

实施例二

在一个或多个实施方式中,公开了一种线性渠堤表面及内部病害检测的水陆两栖机器人系统的工作方法,包括:

在水中工作模式下,所述旋转式表面病害检测平台搭载的视觉检测系统(20)和蓝绿激光(19)通过旋转机构不停切换交替工作,激光雷达点云(18)处于回收状态;所述伸缩式地质雷达设备搭载装置搭载的地表耦合雷达与空气耦合雷达(17)处于回收状态。

在陆上工作模式下,所述旋转式表面病害检测平台搭载的视觉检测系统(20)和激光雷达点云(18)通过旋转机构不停切换交替工作,蓝绿激光(19)处于回收状态;所述伸缩式地质雷达设备搭载装置搭载的地表耦合雷达与空气耦合雷达(17)处于陆上工作状态。

其中,地表耦合雷达与空气耦合雷达(17)的陆上工作模式分为近地表探测模式和远地表探测模式。所述视觉检测系统(20)的视野范围由安装在底板(15)的激光测距传感器探测机器人距渠堤的距离并通过控制器调节。

陆上工作模式下激光雷达点云用于探测渠堤混凝土衬砌陆上部分的变形,地表耦合雷达和空气耦合雷达用于探测渠堤内部病害,其中,近地表探测模式下地表耦合雷达下放,用于探测渠堤混凝土衬砌结构内部病害,例如衬砌脱空;远地表探测模式下空气耦合雷达下放,用于探测渠堤土体边坡结构内部病害,例如边坡滑移。

水中工作模式下蓝绿激光用于探测渠堤混凝土衬砌水下部分的变形。

另外视觉检测装置长期处于工作状态,用于探测陆上及水下衬砌的表观病害,例如裂缝、渗漏水等。

当机器人本体移动框架底部安装的压力传感器感受到的压力高于所设阈值时,切换至水中工作模式;当压力传感器感受到的压力低于所设阈值时,切换至陆上工作模式。

本实施例中,渠堤工程表面及内部病害识别均采用基于深度学习的识别方法,如FL-SegNet、GPRInvNet、RD2CNN等,该方法在渠堤工程表面及内部病害检测方面发挥出巨大的优势。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

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