CN108776476A - 一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,包括以下步骤:巡检机器人巡检区域的待分类对象点为X;将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,初始聚类中心为V,则巡检机器人巡检区域的待分类对象点经过初始聚类后的模糊矩阵为U;迭代寻找满足巡检区域的待分类对象点与聚类中心误差平方和函数J(U,V)在极小值时的新的聚类中心和新的巡检区域类。本发明解决了若个别巡检机器人出现故障、发现灾害点或需要充电以致不能继续巡检其所负责的区域时,重新分配临近巡检机器人的巡检区域,以保证管廊测控***巡检工作正常进行。
Description
技术领域
本发明属于城市地下领域,具体涉及一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法。
背景技术
地下综合管廊,又称“共同沟”,是对地下各种管线、管道的统筹管理,即“统一规划、统一建设、统一管理”,其中包含了一个城市正常运营下所需要的方方面面的供给,包含通风、照明、排水、检测、检修口等,是集水利***、电力***、热力***、通讯***、燃气***、消防***等多种管线和设备为一体的集约化隧道,是城市运行的命脉。建立地下综合管廊,可以有效地避免因不同公司、部门的管线铺设时间、地点或者工作方式不同而产生地面反复开挖、铺设、维修等行为对交通道路造成的干扰与不便,亦有利于管廊运行后期对管线的扩容和管理,这有效地增加了地下空间的利用率,降低了管线与土壤直接接触的机会,延长了地下管线的使用寿命,同时也降低了因反复开挖地面带来的环境污染以及人力、物力、财力的巨大浪费。
综合管廊普遍具有距离长、分支多、内部信号干扰性强、人工辅助管理困难等特点,加之综合管廊建设于地下,隐蔽性强,数据传输困难,现有技术针对上述情况提出了多种监控***:
(1)综合管廊的监控功能技术有采用分布式监控***,该***主要特点是严重的依据传感器网络技术,将大量、多类型的环境监测传感器和摄像头按一定规律组成网络,还要对网络中各传感器的信息进行综合处理、分析并识别,尤其是***中各信号之间的冗余和互补信息须要按一定的规则进行优化组合,同时甄别损坏或无效的传感信号,以实现对监测信号状态的一致性描述,然而该分布式监控***的传感器使用量巨大,后台数据处理复杂,分布式监控***自身就有着巨大的建设投资和高昂的运营管理成本,大范围长距离监控会增加***的复杂性;
(2)管廊智能巡检测控***,该***是针对地下管廊的全面信息化管理设计所研发的,其内置多个含有多种传感器、摄像头、机械臂的巡检机器人可以对地下管廊的温度、湿度、含氧量、可燃气体(CO,CH4,SO2等)浓度、水位检测信号等进行检测,沿预先已设计好的轨道往复运行以达到监测地下管廊的实时环境以及管线的使用情况的目的。通过无线传输技术,将监测数据上传给远程数据监控平台,使管理者能准确地了解管廊内设施的布局、建设和维护,并能对管廊内的突发事件及时做出预警与处理,准确定位事故地点知道维修人员或者机器快速抢修,亦可随时检查管廊内各类管线、设备的运营状态,及时发现隐患,降低火灾、燃气泄漏等事件的发生率,提高管廊的运营效率、稳定性与使用寿命等;
(3)地下综合管廊智能巡检机器人,其属于一种特殊管隧环境下工作的小车,国内外的研究文献中,虽然针对地下综合管廊巡检的较少,但是对于电缆、交通、矿山等隧道的巡检机器人的研究常见诸于文献。例如广州科翔路隧道、临安青山湖隧道、杭州湘湖地下隧道等均内置了巡检机器人,但由于国内对于巡检机器人研究的着重点放在了巡检机器人自身上,主要设计提升巡检机器人的攀爬能力、搭载能力、巡航里程能力等,因此目前隧道内安置的小车大多采用轮式驱动(或履带式)和手动控制。这样的轮式小车不仅对隧道内的道路环境要求较高(路面要求平整、无积水)还缺通信、智能调度能力。近年来轨道小车也有较大的发展,但其调度规则主要是有效地分配工件搬运作业及确定其执行顺序,调度程序简单。关于多小车的智能调度问题,目前国内外关于地下管廊监测的研究仍处于发展之中,尚没有成熟可靠的模式与方法,针对地下综合管廊智能巡检机器人***自适应调度的研究成果鲜有报道,对适合于这一***的各类调度方法仍需进行深入研究的研判。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于,提供一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,解决现有技术中巡检机器人无法在地下综合管廊中进行智能调度的问题。
为了解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案予以实现:
一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,该方法通过对巡检机器人所巡检区域中的多个巡检区域段进行分类,以调度一个巡检机器人在属于一类的多个巡检区域段中进行来回巡检,包括以下步骤:
将巡检机器人的巡检区域分为n段,设巡检机器人巡检区域的待分类对象点为X={x1,x2,...,xj,...,xn},其中xj为第j个巡检区域段的待分类对象点,xj={xj1,xj2,...,xjk,...,xjp},xjk为第j个巡检区域段的待分类对象点的第k个特性值,k=1,2,...,p,p为第j个巡检区域段的待分类对象点的特性值数量;
将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},其中vi为c类中第i类的初始聚类中心,则巡检机器人巡检区域的待分类对象点经过初始聚类后的模糊矩阵为U:
其中,uij∈[0,1]且uij为第j个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率;
迭代寻找满足巡检区域的待分类对象点与聚类中心误差平方和函数J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}和模糊矩阵U,并将满足J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}作为新的聚类中心P={p1,p2,..,pi,...,pc},将满足J(U,V)在极小值时的模糊矩阵U作为新的巡检区域类;
其中,m为迭代次数。
进一步地,通过式(1)得到新的聚类中心P={p1,p2,..,pi,...,pc}中第i类的新的聚类中心pi:
式(1)中,pi为第i类的新的聚类中心;uik为第k个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率,其中i=1,2,...,c。
进一步地,所述将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},包括:
通过式(2)计算巡检机器人巡检区域的待分类对象点之间的亲和力P,按照从大到小的顺序排列亲和力P,选取前c个亲和力P所对应的巡检机器人巡检区域的待分类对象点作为初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc};
式(2)中,α为常数;
D=1/[F(xa)+1];
进一步地,所述巡检机器人巡检区域的待分类对象点处设有RFID标签。
进一步地,所述巡检机器人包括:氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器、第二可燃气体传感器、感烟火灾探测器、温湿度传感器、AD转换模块、控制模块、电源模块、通讯模块、RFID模块、图像采集模块和上位机;
其中,氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器和第二可燃气体传感器分别通过AD转换模块与控制模块相连接,感烟火灾探测器、温湿度传感器、电源模块、RFID模块和图像采集模块分别与控制模块相连接,所述控制模块通过通讯模块与上位机相连接。
本发明与现有技术相比,具有如下技术效果:
(1)本发明采用内置巡检机器人检测的管廊测控平台可以避免传统分布式埋设传感器带来的布线麻烦、造价高等缺点;
(2)本发明中管廊测控***内的巡检机器人设计智能调度使巡检方式更具灵活性,可以根据情况增减巡检机器人以改变巡检区域段从而缩短或延长巡检时间。
(3)本发明可解决在管廊智能测控***工作时若个别巡检机器人出现故障、发现灾害点或需要充电以致不能继续巡检其所负责的区域时,重新分配临近巡检机器人的巡检区域,以保证管廊测控***巡检工作正常进行;
(4)本发明解决了初始聚类中心盲目选择问题以及易陷入局部最优问题。
附图说明
图1是本发明巡检机器人的整体结构示意图;
图2是巡检机器人调度的流程图;
图3是巡检区域聚类结果示意图;
图4是一种实施例下巡检小车正常运行时的示意图;
图5是一种实施例下一个巡检小车发生故障时的调度示意图;
图6是一种实施例下多个巡检小车发生故障时的调度示意图。
以下结合附图对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。
具体实施方式
以下给出本发明的具体实施例,需要说明的是本发明并不局限于以下具体实施例,凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。
实施例1:
本实施例提供了一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,该方法通过对巡检机器人所巡检区域中的多个巡检区域段进行分类,以调度一个巡检机器人在属于一类的多个巡检区域段中进行来回巡检,如图2,包括以下步骤:
将巡检机器人的巡检区域分为n段,设巡检机器人巡检区域的待分类对象点为X={x1,x2,...,xj,...,xn},其中xj为第j个巡检区域段的待分类对象点,xj={xj1,xj2,...,xjk,...,xjp},xjk为第j个巡检区域段的待分类对象点的第k个特性值,k=1,2,...,p,p为第j个巡检区域段的待分类对象点的特性值数量;本实施例中的特性值数量可以为巡检区域段内待分类对象点的坐标值、温度值、湿度值等,本实施例采用的特征值是坐标值。
将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},其中vi为c类中第i类的初始聚类中心,则巡检机器人巡检区域的待分类对象点经过初始聚类后的模糊矩阵为U:
其中,uij∈[0,1]且uij为第j个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率;
迭代寻找满足巡检区域的待分类对象点与聚类中心误差平方和函数J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}和模糊矩阵U,并将满足J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}作为新的聚类中心P={p1,p2,..,pi,...,pc},将满足J(U,V)在极小值时的模糊矩阵U作为新的巡检区域类;如图3为管廊巡检区域聚类的结果图。
其中,m为迭代次数。
具体地,约束条件:
用拉格朗日乘数法求解:
最优化的一阶必要条件为:
最终得到使得J(U,V)最小的uik值为:
通过式(1)得到第i类的新的聚类中心pi:
式(1)中,pi为第i类的新的聚类中心;uik为第k个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率,其中i=1,2,...,c。
所述将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},包括:
通过式(2)计算巡检机器人巡检区域的待分类对象点之间的亲和力P,按照从大到小的顺序排列亲和力P,选取前c个亲和力P所对应的巡检机器人巡检区域的待分类对象点作为初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc};
式(2)中,α为常数;
D=1/[F(xa)+1];
所述巡检机器人巡检区域的待分类对象点处设有RFID标签。
如图1所示为巡检机器人的控制板结构,其中巡检机器人包括:氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器、第二可燃气体传感器、感烟火灾探测器、温湿度传感器、AD转换模块、控制模块、电源模块、通讯模块、RFID模块、图像采集模块和上位机;
其中,氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器和第二可燃气体传感器分别通过AD转换模块与控制模块相连接,感烟火灾探测器、温湿度传感器、电源模块、RFID模块和图像采集模块分别与控制模块相连接,所述控制模块通过通讯模块与上位机相连接。
本实施例选择在管廊内内置往复运动的巡检机器人,该巡检机器人以工控机为核心,配备多种传感器、数据采集卡、电源模块、RFID模块和摄像头等,通过无线网络上传采集数据,对管廊内的环境和管线设备的使用情况进行数据的采集,以提高管廊巡检测控***的自动化程度、检测效率及可靠性。
由于本实施例选择采用往复运动的巡检机器人作为下位机检测核心,为保证巡检机器人稳定、可靠运行,巡检机器人自带60v/30AH的蓄电池(小车驱动电机为60V供电的伺服电机),由于巡检机器人上检测设备较多且所需供电电压不同,因此控制板上需要进行DC-DC转换以提供24V、12V、5V、3.3V等二次电源,分别给UNO-2174A、ADAM-4055、网络摄像头、传感器等供电。表1为检测设备所需的供电电压。
表1检测设备所需供电电压
将60V电压分压转换为24V电压后输入到LM2596DC-DC可调降压模块,LM2596降压模块使用固态电容,输入电压范围3-40VDC(输入电压必须高出输出电压1.5V以上),输出电压1.5-35V连续可调,高效率最大输出电流3A。调整LM2596的电位器旋钮,通过万用表监测输出电压将输出电压值调整到12V后输入到AMS1117电源模块输入端输出12V、5V、3.3V电压。
本实施例中的巡检机器人需要将采集到的数据通过以太网上传给远程监控平台,UNO-2174A工控机支持局域网功能启动,可对管廊内的环境和管线设备的使用情况进行数据的采集。巡检机器人内置RFID读写器,当巡检机器人经过提前装有RFID信息的卡片,通过无线信号读取卡片内部存储的信息以确定小车的路标位置信息及电源供应位置,从而实现巡检机器人的单位定点及电源供应。为实现管廊内无线网络的全面覆盖,管廊内需铺设光纤通信传输网络并每隔500米安装一个无线路由器,利用无线网络传输技术将巡检机器人采集的数据包以以太网通讯的形式上传至远程监控平台。
本实施例中巡检机器人的软件设计采用C#编程语言在Visual Studio 2017开发工具的Microsofe.NET Framework 4.0框架下实现。***选取ZE03-O2氧气浓度传感器及Si7021传感器模块作为下位机巡检机器人数据采集配置,因为ZE03-O2氧气浓度传感器及Si7021传感器模块均具有UART输出接口,具有将MCU发送的串行数据流转换为并行数据供计算机内部处理的功能。通过TTL转USB技术可以使UNO-2174A直接通过USB串口读取传感器采集到的信息,也可以利用MAX3222芯片将传感器输出的TTL电平进行转换为RS232电平后通过RS232串口上传至上位机。图2为管廊串口采集模块流程图针对地下管廊的环境设施要求,***需要对多种环境信息和设备情况进行监测,虽然本***串口采集模块只针对管廊内的氧气、温度和湿度进行检测,但管廊内仍有很多待检测的环境、设备,如生活用水管道内产生的氨气、一氧化硫、二氧化硫,石油燃气管道内的丙烷以及巡检机器人的高压电警告等,后期可对测控***功能进行扩展。***串口采集模块软件设计分为端口选择、串口设置和数据显示三部分,因为ZE03-O2氧气浓度传感器和Si7021温湿度传感器模块接于不同的COM口,因此在读取地下管廊环境数据时需要分别设置串口的波特率、数据位、停止位和校验位,设置完成后点击确认建立数据通信连接进而读取、显示管廊实时氧气浓度、温度和湿度。图3为管廊下位机串口采集模块操作界面。ZE03-O2氧气浓度传感器为COM5端口,Si7021温湿度传感器模块为COM6端口,显示当前环境氧气浓度20.9%,温度3℃,湿度38RH%(此为相对湿度)。
本实施例中的管廊的上位机软件设计用于远程监控平台,为达到实时监控管廊内环境和设备使用情况的目的,管廊的上位机软件设计需具有实时显示数据、报警及历史记录等功能。在管廊上位机软件设计中,用户(远程监控中心操作人员)通过表现层(管廊上位机软件显示界面)可以实时观测到经业务层处理后的管廊的环境参数,下位机通过TCP通信方法采集到数据包上传到控制中心,业务层将包含有温度、湿度、含氧量等数据的数据包进行解包处理后再由表现层显示。管廊测控***的上位机主界面主要的功能是实时显示当前管廊内环境的温度、湿度、氧气浓度、一氧化碳、甲烷、烟雾等数据,一旦数据超过限定标准值则立即报警。其中温度、湿度及氧气浓度通过数据形式直观展示出当前温度值、湿度值及氧气浓度值,而一氧化碳、甲烷、烟雾等可燃气体一旦检测到变立即发送预警信号不会显示当前浓度值。在对管廊内环境进行检测时首先需要设置测控***PC和下位机UNO-2174A的端口号及IP地址对二者建立连接,管廊测控***的上位机与下位机通讯选择局域网点对点通信方式(P2P)。管廊测控***采用C#语言实现局域网的点对点通讯,服务器通过监听端口号,判断是否与客户端建立连接,若是则接收数据或者发送命令。当测控***检测到管廊内的某一项环境或设备参数数值超出正常范围时,绿色指示灯会变为红色以示预警。在管廊测控***对地下管廊检测的同时***设计了报警记录功能,通过报警记录可以分析、总结该巡检机器人控制的区域范围内气体、温度、烟雾等易发生故障的概率。
本实施例在每一百公里管廊内设置30个巡检小车,每隔1米设置一个RFID电子标签,则***需要对一百公里管廊内的巡检小车队列进行调度,将一百公里的综合管廊划分为30个巡检去即将10万个坐标点聚为30个类,。
图4为30个巡检小车正常运行时的示意图,当一个或多个巡检小车出现故障或发现故障点不能继续巡检时需要对巡检小车队列进行调度。例如,如图5,当管廊内巡检小车9发生故障,需要对巡检小车9左边的巡检区域重新划分为8段分给巡检小车1至巡检小车8,并将巡检小车9右边的巡检区域重新划分为21端分别给巡检小车10至巡检小车30,原一百公里管廊被重新划分为29段。当多个巡检小车发生故障,如图6,巡检小车9和巡检小车14发生故障,需对巡检小车9左边的巡检区域重新划分为8段分给巡检小车1至巡检小车8,将巡检小车9与巡检小车14之间的巡检区域重新划分为4段分给巡检小车10至巡检小车13,将巡检小车14右边的巡检区域重新划分为16段分给巡检小车15至巡检小车30,原一百公里的管廊被划分为28段。
Claims (5)
1.一种城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,该方法通过对巡检机器人所巡检区域中的多个巡检区域段进行分类,以调度一个巡检机器人在属于一类的多个巡检区域段中进行来回巡检,其特征在于,包括以下步骤:
将巡检机器人的巡检区域分为n段,设巡检机器人巡检区域的待分类对象点为X={x1,x2,...,xj,...,xn},其中xj为第j个巡检区域段的待分类对象点,xj={xj1,xj2,...,xjk,...,xjp},xjk为第j个巡检区域段的待分类对象点的第k个特性值,k=1,2,...,p,p为第j个巡检区域段的待分类对象点的特性值数量;
将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},其中vi为c类中第i类的初始聚类中心,则巡检机器人巡检区域的待分类对象点经过初始聚类后的模糊矩阵为U:
其中,uij∈[0,1]且uij为第j个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率;
迭代寻找满足巡检区域的待分类对象点与聚类中心误差平方和函数J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}和模糊矩阵U,并将满足J(U,V)在极小值时的聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc}作为新的聚类中心P={p1,p2,..,pi,...,pc},将满足J(U,V)在极小值时的模糊矩阵U作为新的巡检区域类;
其中,m为迭代次数。
2.根据权利要求1所述的城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,其特征在于,通过式(1)得到新的聚类中心P={p1,p2,..,pi,...,pc}中第i类的新的聚类中心pi:
式(1)中,pi为第i类的新的聚类中心;uik为第k个巡检区域段的待分类对象点隶属于第i类的概率,m为迭代次数,其中i=1,2,...,c。
3.根据权利要求1所述的城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,其特征在于,所述将巡检机器人巡检区域的待分类对象点初始聚类为c类,所述初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc},包括:
通过式(2)计算巡检机器人巡检区域的待分类对象点之间的亲和力P,按照从大到小的顺序排列亲和力P,选取前c个亲和力P所对应的巡检机器人巡检区域的待分类对象点作为初始聚类中心V={v1,v2,..,vi,...,vc};
式(2)中,α为常数;
D=1/[F(xa)+1];
4.根据权利要求1所述的城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,其特征在于,所述巡检机器人巡检区域的待分类对象点处设有RFID标签。
5.根据权利要求1所述的城市地下综合管廊巡检机器人的调度方法,其特征在于,所述巡检机器人包括:氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器、第二可燃气体传感器、感烟火灾探测器、温湿度传感器、AD转换模块、控制模块、电源模块、通讯模块、RFID模块、图像采集模块和上位机;
其中,氧气浓度传感器、第一可燃气体传感器和第二可燃气体传感器分别通过AD转换模块与控制模块相连接,感烟火灾探测器、温湿度传感器、电源模块、RFID模块和图像采集模块分别与控制模块相连接,所述控制模块通过通讯模块与上位机相连接。
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