CN115686014B - 一种基于bim模型的地铁巡检机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及轨道交通巡检的技术领域，尤其是涉及一种基于BIM模型的地铁巡检机器人，巡检机器人内置有处理器，处理器用于执行以下步骤：获取当前时间戳；匹配区域人员分布情况；获取第a次巡检的检测区域；生成第a巡检方向；根据第a巡检方向和第a次巡检的检测区域确定第a起始区域和第a终点区域；控制巡检机器人到达第a起始区域；获取巡检机器人的当前坐标作为起始坐标；生成第a路线；控制巡检机器人到达第a终点区域；判断是否存在未被巡检到的待检查设备；若是，则执行a=a+1，并重复上述S3~S10步骤；若否，则结束本次巡检并将获取到的各待检查设备的待检参数信息上传至云平台。本申请具有让智能巡检机器人多角度地进行巡检的效果。

Description

一种基于BIM模型的地铁巡检机器人

技术领域

本发明涉及轨道交通巡检的技术领域，尤其是涉及一种基于BIM模型的地铁巡检机器人。

背景技术

随着轨道行业电气化、智能化的发展，牵引变电站的自动化、智能化需求不断提高，牵引变的无人值守、精准化巡检的要求已成为轨道交通行业重点发展方向。在此背景下，各铁路局、城市地铁公司对牵引变电站提出了全面试点机器人自动巡检要求。

变电站巡检机器人是采用户外移动平台，搭载多种传感器采集设备，在不改变变电站现有设备的前提下，对变电站内的各种运行情况参数进行采集和分析，并接入变电站管理后台***进行数据汇总和分析，更高的提高了变电站无人值守技术水平。

目前的智能巡检机器人通过具备有以下功能：自主导航和定位技术，图像识别、信号分析和模式识别技术，机器人检测信号数据、图像无线传输技术，多种检测设备通用搭载平台，安全可靠的电池、智能能源管理、高效安全的充电技术，以及机器人越障、避障与自我保护技术。

而现在的智能巡检机器人的巡检路线固定，不能多角度对变电站进行巡检，因此有待改进。

发明内容

为了让智能巡检机器人多角度地进行巡检，本申请提供一种基于BIM模型的地铁巡检机器人。

本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于BIM模型的地铁巡检机器人，包括：

巡检机器人，所述巡检机器人内置有处理器，所述处理器内置有映射真实世界的巡检区域、巡检区域内的多个待检查设备、以及各待检查设备的检测区域的BIM模型，多个待检查设备之间的检测区域不同，所述待检查设备的检测区域是指巡检机器人能够收集到该待检查设备的待检信息的巡检区域坐标集合；

所述处理器用于执行以下步骤：

S1、获取当前时间戳；

S2、根据当前时间戳在区域历史人员分布-时间关系库内匹配到区域人员分布情况；

S3、获取当前未被巡检到的待检查设备的检测区域作为第a次巡检的检测区域，所述a的初始值为1；

S4、根据区域当前人员分布情况和第a次巡检的检测区域生成第a巡检方向；

S5、根据第a巡检方向和第a次巡检的检测区域确定第a起始区域和第a终点区域；

S6、控制所述巡检机器人到达第a起始区域，所述巡检机器人在行驶过程中每进入检测区域则获取一次该检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息；

S7、在巡检机器人到达第a起始区域的情况下，获取巡检机器人的当前坐标作为起始坐标；

S8、根据起始坐标和第a巡检方向生成第a路线；

S9、控制所述巡检机器人按照第a路线到达第a终点区域；

S10、判断是否存在未被巡检到的待检查设备；

S11、若是，则计算a+1并将a+1的计算结果重新赋值给参数a，并重复上述S3～S10步骤；S12、若否，则结束本次巡检并将获取到的各待检查设备的待检参数信息上传至云平台。

采用上述技术方案，每次巡检前，通过当前的时间戳获取到区域内的人员分布情况，然后根据人员分布情况和区域内的待检查设备的位置来生成巡检方向，然后根据该巡检方向生成第一路线进行巡检，巡检完毕后再根据当前未被巡检到的待检查设备的位置来重新生成第二路线继续巡检，直至所有的待检查设备均被检测到，如此每条路线均是不同的角度，且每次进入检测区域则会检测一次对应的待检查设备，从而提高了一次巡逻中部分设备的被检次数，以及不同的角度检测到对应的参数，进而提高了准确性。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述S2包括：

S21、区域历史人员分布-时间关系库储存有以往巡检区域内人员的分布坐标、历史时间戳以及二者之间的映射关系；

S22、区域历史人员分布-时间关系库中筛选出每日的起始时间戳后预设时间段的巡检区域内人员的分布坐标作为待处理分布坐标，所述起始时间戳对应于当前时间戳；

S23、对待处理分布坐标进行聚合得到多个的人员分布子区域作为人员分布情况。

采用上述技术方案，通过历史信息获取到接下来的时间段人员大致的分布情况，进而对路径规划进行指导，减少对人员的影响，也减少对巡检的路径障碍影响。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：S4包括：

S421、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

S412、计算各个路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n，所述路径方向经过所述基点；

S413、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

S414、根据各个所述路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

S415、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

采用上述技术方案，根据各个所述路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n和所经过的多个的人员分布子区域的数量p，进行优先级排序，进而能够得到各个路径方向的优先级，进而择优选用，提高检测效率和每个设备的检测次数。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：S4包括：

S421、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

S422、计算各个路径方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d，所述路径方向经过所述基点；

S423、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

S424、根据各个所述路径方向所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

S425、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

采用上述技术方案，根据各个所述路径方向所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d和所经过的多个的人员分布子区域的数量p，进行优先级排序，进而能够得到各个路径方向关于长度和人员情况之间的优先级，进而择优选用，适用于尽可能地多检测到设备，提高设备的检测次数。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：每个路径方向之间的夹角为15°。

采用上述技术方案，实现多条路径方向的生成。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：若同时存在两个路径方向能够作为第a巡检方向，则将其中与第a-1巡检方向夹角最小的路径方向作为第a巡检方向。

采用上述技术方案，能够进一步增加对同一设备的检查次数。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：S5包括：

S51、计算所述第a巡检方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域；

S52、将首检测区域作为第a起始区域，尾检测区域作为第a终点区域。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：巡检机器人在获取到检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息时，将获取到的待检参数信息发送给处理器；

所述处理器还用于将获取时的获取时间戳、获取坐标与该获取到的待检参数信息关联；

所述判断是否存在未被巡检到的待检查设备，包括：

根据获取到的待检参数信息以及所关联的获取时间戳、获取坐标判断是否存在未被巡检到的待检查设备。

采用上述技术方案，根据收集到的数据来判定是否被检测到，进而能够确保所有的设备都被检测。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1、每次巡检前，通过当前的时间戳获取到区域内的人员分布情况，然后根据人员分布情况和区域内的待检查设备的位置来生成巡检方向，然后根据该巡检方向生成第一路线进行巡检，巡检完毕后再根据当前未被巡检到的待检查设备的位置来重新生成第二路线继续巡检，直至所有的待检查设备均被检测到，如此每条路线均是不同的角度，且每次进入检测区域则会检测一次对应的待检查设备，从而提高了一次巡逻中部分设备的被检次数，以及不同的角度检测到对应的参数，进而提高了准确性；

2、根据各个所述路径方向所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d和所经过的多个的人员分布子区域的数量p，进行优先级排序，进而能够得到各个路径方向关于长度和人员情况之间的优先级，进而择优选用，适用于尽可能地多检测到设备，提高设备的检测次数；3、根据收集到的数据来判定是否被检测到，进而能够确保所有的设备都被检测。

附图说明

图1是本申请一实施例中处理器的执行步骤示意图；

图2是本申请一实施例中处理器S2步骤的具体执行步骤示意图；

图3是本申请一实施例中处理器S4步骤的具体执行步骤示意图；

图4是本申请另一实施例中处理器S4步骤的具体执行步骤示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，本发明中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

该基于BIM模型的地铁巡检机器人包括巡检机器人，巡检机器人可以采用四足巡检机器人、轮式巡检机器人等，巡检机器人采用前置激光导航，具有接近式防撞传感器安全雷达，以及可见光摄像头和红外探测摄像头，还可以安装夜间照明机构、挡雨装置等等，巡检机器人的检测装置可以通过实际检测场景的设备参数来安装，例如音频拾音器、气体传感器等；

所述巡检机器人内置有处理器，所述处理器内置有映射真实世界的巡检区域、巡检区域内的多个待检查设备、以及各待检查设备的检测区域的BIM模型，所述BIM模型的各坐标一一对应于巡检区域的真实世界坐标，多个待检查设备之间的检测区域不同，例如，以巡检区域为轨道交通的某一变电所区域，则待检测设备为变电所区域内的各需要进行参数巡检的设备、装置。每个待检测设备具有对应的检测区域，所述待检查设备的检测区域是指巡检机器人能够收集到该待检查设备的待检信息的巡检区域坐标集合，检测区域是指巡检机器人到达区域内的任意位置均可检测到该待检测设备的待检测参数，检测区域可以为扇形、圆形、或者其他规则或者不规则形状的区域，根据设备实际安装后巡检机器人能够检测到对应待检测参数的位置集合而定。

其中，巡检机器人在通过其所携带安装的检测装置获取到检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息时，将获取到的待检参数信息发送给处理器；所述处理器将获取时的获取时间戳、获取坐标与该获取到的待检参数信息关联，以便后续查看分析。

处理器内置有区域历史人员分布-时间关系库，或者，区域历史人员分布-时间关系库可以是位于云平台的数据库内，处理器通过调用获取，该区域历史人员分布-时间关系库储存有以往巡检区域内人员的分布坐标、历史时间戳以及二者之间的映射关系，举例而言，在巡检区域内具有摄像装置，实时采集巡检区域的图像信息，并获取图像信息中各人员的像素坐标，而像素坐标与真实世界坐标对应，进而能够转为真实世界坐标，进一步转为模型坐标；并且将座板与当时的时间戳进行关联映射，进而得到以往巡检区域内人员的分布坐标、历史时间戳以及二者之间的映射关系；

图1是本申请一实施例中处理器的执行步骤示意图，所述处理器用于执行以下步骤：

S1、获取当前时间戳；

当前时间戳可以通过使用Date.now()静态方法来获取时间戳，例如当前时间戳为2022年9月27日17:26:52。

S2、根据当前时间戳在区域历史人员分布-时间关系库内匹配到区域人员分布情况；结合图2，所述S2包括：

S21、区域历史人员分布-时间关系库中筛选出每日的起始时间戳后预设时间段的巡检区域内人员的分布坐标作为待处理分布坐标，所述起始时间戳对应于当前时间戳；

S22、对待处理分布坐标进行聚合得到多个的人员分布子区域作为人员分布情况。

其中，预设时间段根据实际的巡检机器人完成一次总的巡检所需时间而定，以略高于该所需时间为准，此处总的巡检时间是指将巡检区域内所有的待检查设备均检测一次所需的时间。将该段时间内的所有分布坐标进行聚合，进而得到多个人员的分布子区域，每个子区域包含至少一个坐标。

S3、获取当前未被巡检到的待检查设备的检测区域作为第a次巡检的检测区域，所述a的初始值为1；

可以理解的是，通过上述获取到的数据(所述处理器关联的获取时间戳、获取坐标与该获取到的待检参数信息)与预先设定的检测设备表以及预先设定的检测设备的参数信息表进行对比即可得到当前未被巡检到的待检查设备，即未采集到对应区域内坐标的对应参数信息即视为未被巡检到的待检查设备，然后将该些未被巡检到的待检查设备的检测区域作为第a次巡检的检测区域。

S4、根据区域当前人员分布情况和第a次巡检的检测区域生成第a巡检方向；

结合图3，在一实施例中，S4包括：

S411、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

值得说明的是，第a次巡检的检测区域的中心点是指所有第a次巡检的检测区域的外接圆的圆心，该外接圆将所有的第a次巡检的检测区域包含在内，并且与第a次巡检的检测区域中的至少两个检测区域相切；而若第a次巡检的检测区域仅具有一个检测区域，则该检测区域外接圆的圆心即为基点。

S412、计算各个路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n，所述路径方向经过所述基点；

其中，路径方向的数量可以根据夹角来设定，例如，每个路径方向之间的夹角可以设定为15°，则路径方向的数量可以为24条，以该路径方向所对应在模型的巡检区域内的线段所经过的第a次巡检的检测区域的数量即可计算得到。

S413、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

可以理解的是，以该路径方向所对应在模型的巡检区域内的线段所经过的人员分布子区域的数量即可计算得到。

S414、根据各个所述路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

其中，q＝8n-2p，进而可以将各个所述路径方向按照经过的第a次巡检的检测区域数量n越多、经过的多个的人员分布子区域的数量p越少进行整体排序。

S415、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

若同时存在两个路径方向能够作为第a巡检方向，则将其中与第a-1巡检方向夹角最小的路径方向作为第a巡检方向，进而尽可能地，对前次第a-1巡检方向上检测过的设备进行二次检测，且二次检测的角度与一次检测的角度差别较大。

结合图4，在一实施例中，S4包括：

S421、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

S422、计算各个路径方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d，所述路径方向经过所述基点；

其中，路径方向的数量可以根据夹角来设定，例如，每个路径方向之间的夹角可以设定为15°，则路径方向的数量可以为24条，以该路径方向所对应在模型的巡检区域内的线段所经过的第a次巡检的检测区域的数量即可计算得到。

S423、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

S424、根据各个所述路径方向所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

S425、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

其中，q＝(d+0.2p)/d·p，则能够使经过的多个的人员分布子区域的数量p越多的路径方向的优先值越小，所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d越大的路径方向的优先值越大，进而能够提供精细化巡逻模式，提供更长的巡逻路径，在一次总的巡逻中，多次对各个设备进行多角度检查，提高精确度。进一步地，若同时存在两个路径方向能够作为第a巡检方向，则将其中与第a-1巡检方向夹角最小的路径方向作为第a巡检方向，结合上述方式，能够进一步增加对同一设备的检查次数。

S5、根据第a巡检方向和第a次巡检的检测区域确定第a起始区域和第a终点区域；具体地，S5包括：

S51、计算所述第a巡检方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域；

S52、将首检测区域作为第a起始区域，尾检测区域作为第a终点区域。

其中，首检测区域是指沿第a巡检方向首次经过的检测区域，尾检测区域是指沿第a巡检方向最后一次经过的检测区域。

S6、控制所述巡检机器人到达第a起始区域，所述巡检机器人在行驶过程中每进入检测区域则获取一次该检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息；

待检参数信息例如温度信息、仪表信息、湿度信息、分贝信息等等，均可通过相应的传感器或者图像识别装置获取。

S7、在巡检机器人到达第a起始区域的情况下，获取巡检机器人的当前坐标作为起始坐标；

即，巡检机器人按照指令自行到达第a起始区域后，则停止并获取当前坐标作为起始坐标，在该第a起始区域对对应的设备进行待检参数信息获取。

S8、根据起始坐标和第a巡检方向生成第a路线；

具体地，以该起始坐标和第a巡检方向生成巡逻直线路径。

S9、控制所述巡检机器人按照第a路线到达第a终点区域；

可以理解的是，巡检机器人具有自动避障功能，在即将遇到人员或障碍物时自动绕行，绕过障碍物后回复到原巡逻直线路径上。

S10、判断是否存在未被巡检到的待检查设备；

S10包括：

根据获取到的待检参数信息以及所关联的获取时间戳、获取坐标判断是否存在未被巡检到的待检查设备。

S11、若是，则计算a+1并将a+1的计算结果重新赋值给参数a，并重复上述S3～S10步骤；

S12、若否，则结束本次巡检并将获取到的各待检查设备的待检参数信息上传至云平台。

如此，则将巡检区域内的所有待检查设备均检测完毕，每次进入检测区域则会检测一次对应的待检查设备，从而提高了一次巡逻中部分设备的被检次数，以及不同的角度检测到对应的参数，进而提高了准确性。

此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (8)

1.基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，包括：

巡检机器人，所述巡检机器人内置有处理器，所述处理器内置有映射真实世界的巡检区域、巡检区域内的多个待检查设备、以及各待检查设备的检测区域的BIM模型，多个待检查设备之间的检测区域不同，所述待检查设备的检测区域是指巡检机器人能够收集到该待检查设备的待检信息的巡检区域坐标集合；

所述处理器用于执行以下步骤：

S1、获取当前时间戳；

S2、根据当前时间戳在区域历史人员分布-时间关系库内匹配到区域人员分布情况；

S3、获取当前未被巡检到的待检查设备的检测区域作为第a次巡检的检测区域，所述a的初始值为1；

S4、根据区域当前人员分布情况和第a次巡检的检测区域生成第a巡检方向；

S5、根据第a巡检方向和第a次巡检的检测区域确定第a起始区域和第a终点区域；

S6、控制所述巡检机器人到达第a起始区域，所述巡检机器人在行驶过程中每进入检测区域则获取一次该检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息；

S7、在巡检机器人到达第a起始区域的情况下，获取巡检机器人的当前坐标作为起始坐标；

S8、根据起始坐标和第a巡检方向生成第a路线；

S9、控制所述巡检机器人按照第a路线到达第a终点区域；

S10、判断是否存在未被巡检到的待检查设备；

S11、若是，则计算a+1并将a+1的计算结果重新赋值给参数a，并重复上述S3～S10步骤；

S12、若否，则结束本次巡检并将获取到的各待检查设备的待检参数信息上传至云平台。

2.如权利要求1所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，所述区域历史人员分布-时间关系库储存有以往巡检区域内人员的分布坐标、历史时间戳以及二者之间的映射关系；

所述S2包括：

S21、在区域历史人员分布-时间关系库中筛选出每日的起始时间戳后预设时间段的巡检区域内人员的分布坐标作为待处理分布坐标，所述起始时间戳对应于当前时间戳；

S22、对待处理分布坐标进行聚合得到多个的人员分布子区域作为人员分布情况。

3.如权利要求2所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，S4包括：

S411、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

S412、计算各个路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n，所述路径方向经过所述基点；

S413、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

S414、根据各个所述路径方向所经过的第a次巡检的检测区域数量n和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

S415、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

4.如权利要求2所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，S4包括：

S421、将所有的第a次巡检的检测区域的中心点作为基点；

S422、计算各个路径方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d，所述路径方向经过所述基点；

S423、计算各个所述路径方向所经过的多个的人员分布子区域的数量p；

S424、根据各个所述路径方向所经过的首检测区域和尾检测区域之间的距离d和所经过的多个的人员分布子区域的数量p计算得到各个所述路径方向的优先值q；

S425、将优先值q最高的路径方向作为第a巡检方向。

5.如权利要求3或4任一所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，每个路径方向之间的夹角为15°。

6.如权利要求5所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，若同时存在两个路径方向能够作为第a巡检方向，则将其中与第a-1巡检方向夹角最小的路径方向作为第a巡检方向。

7.如权利要求5所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，S5包括：

S51、计算所述第a巡检方向在所有的第a次巡检的检测区域中经过的首检测区域和尾检测区域；

S52、将首检测区域作为第a起始区域，尾检测区域作为第a终点区域。

8.如权利要求1所述的基于BIM模型的地铁巡检机器人，其特征在于，巡检机器人在获取到检测区域所对应的待检查设备的待检参数信息时，将获取到的待检参数信息发送给处理器；

所述处理器还用于将获取时的获取时间戳、获取坐标与该获取到的待检参数信息关联；

所述判断是否存在未被巡检到的待检查设备，包括：

根据获取到的待检参数信息以及所关联的获取时间戳、获取坐标判断是否存在未被巡检到的待检查设备。