CN116047950A - 一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化*** - Google Patents

一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化*** Download PDF

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田扬戈
黄隆扬
吴科慧
孔宪明
田曜嘉
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明提供一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，包括移动控制层、感知获取层、决策计算层、应用服务层四部分，所述移动控制层内部设置有边缘计算单元、传感器等硬件设备，所述感知获取层包括各类传感器，所述决策计算层包括地图构建、地面覆盖物识别、土壤检测、数据处理与空间插值、导航与流程控制五部分，所述应用服务层提供不同的土壤环境监测服务，该土壤场地污染移动监测机器人的模块化***使得环境监测人员可以远程实现路径规划、车辆控制、后台管理等功能，构建了一套基于自动驾驶UGV的场地土壤环境监测方法，自动而高效地完成土壤环境监测任务，实现从数据采集到土壤污染分布专题图绘制的全流程任务。

Description

一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***
技术领域
本发明涉及污染监测技术领域，具体为一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***。
背景技术
随着我国工业化建设和城市化进程不断推进，土壤环境污染问题日益突出，制造业、采矿业、电力燃气及水的生产供应等行业，均存在土壤重金属和有机物污染的潜在风险，威胁着人民身体健康和经济社会的快速发展。然而，在现有技术中国，土壤环境监测的过程均采用人工处理的方式，但土壤环境监测往往是劳动密集型活动，监测场地内布点、采样，土壤样品的运输、保存，以及实验室处理检测均需投入大量人力和时间，当监测场地较大时，存在效率低下、人力物力需求高、人员可能无法进入等问题，无法满足场地日常监测、极端环境监测等场景的需求。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，以解决上述背景技术中提出的问题,本发明能够自动而高效地完成土壤环境监测任务，实现全流程任务。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，包括移动控制层、感知获取层、决策计算层、应用服务层四部分，其中移动控制层通过智能小车实现，所述移动控制层内部设置有边缘计算单元、传感器等硬件设备，所述感知获取层包括各类传感器，各传感器根据统一的通信协议栈将数据传到决策计算层，可根据具体的应用场景和需求更换不同精度、不同类型的传感器，所述决策计算层包括地图构建、地面覆盖物识别、土壤检测、数据处理与空间插值、导航与流程控制五部分，所述应用服务层根据不同场景需求，利用不同传感器和数据处理方法，提供不同的土壤环境监测服务。
进一步的，所述移动控制层接受决策计算层指令控制自身行驶的目标点。
进一步的，所述感知获取层中的传感器，主要有用于获取场地深度信息的激光雷达、获取土壤重金属成分及含量的X射线荧光光谱仪、获取地表气中可挥发性有机物成分及含量的VOCs传感器、获取UGV所在地面图片的深度摄像头等。
进一步的，所述应用服务层能够展示UGV实时画面和空间插值得到的场地土壤环境污染区域分布图。
进一步的，在硬件模块化***中的硬件部分划分为感知输入、决策计算、行为控制3大单元。
进一步的，据应用场景和功能要求的不同，更换不同的子模块硬件设备。
进一步的，在软件模块化***中，通过实现一系列算法，完成场地污染监测任务，软件模块包括建图模块、视觉模块、流程控制模块、能导航模块和数据分析模块。
进一步的，所述建图模块基于激光雷达扫描，利用SLAM技术进行栅格地图绘制的环境建模，所述视觉模块，包括地面覆盖物识别算法，基于ResNet神经网络，实现地面覆盖物快速识别，判断无人车所处位置地面覆盖物是否为土壤，可以进行挖掘操作。
进一步的，所述流程控制模块，通过HTTP协议、websocket协议和串口协议，组织协同不同硬件的运行和数据操作，调度任务逻辑流程，所述智能导航模块，基于优化A*算法指导无人车按照在场地中按照指定的路径和坐标点游走。
进一步的，所述数据分析模块，包括空间插值算法和有机物扩散模拟算法。
本发明的有益效果：
1.该土壤场地污染移动监测机器人的模块化***在UGV平台基础上形成了一套可行性强、实用价值高且功能完备的移动监测装备，使得环境监测人员可以远程实现路径规划、车辆控制、后台管理等功能，引导监测车自动实现土壤监测从数据采集、分析到成图的全流程，通过自动化和智能化赋能传统的土壤环境监测工作。
2.该土壤场地污染移动监测机器人的模块化***构建了一套基于自动驾驶UGV的场地土壤环境监测方法，自动而高效地完成土壤环境监测任务，实现从数据采集到土壤污染分布专题图绘制的全流程任务。
附图说明
图1为本发明一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***的总体架构图；
图2为本发明一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***的硬件模块化总体设计图；
图3为本发明一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***中软件模块化总体设计图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1至图3，本发明提供一种技术方案：一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，主要由由移动控制层、感知获取层、决策计算层、应用服务层四层组成。
本实施例，选择国产移动智能小车(UGV)作为移动控制层，用于搭载边缘计算单元、传感器等硬件设备，同时接受决策计算层指令控制自身行驶的目标点。
感知获取层包括各类传感器，主要有用于获取场地深度信息的激光雷达、获取土壤重金属成分及含量的X射线荧光光谱仪、获取地表气中可挥发性有机物成分及含量的VOCs传感器、获取UGV所在地面图片的深度摄像头等，此外，还包括UGV自身的IMU和里程计。各传感器根据统一的通信协议栈(实现了HTTP协议通信、WebSocket协议通信、串口通信)将数据传到决策计算层，可根据具体的应用场景和需求更换不同精度、不同类型的传感器。
决策计算层是本发明的核心，包括地图构建、地面覆盖物识别、土壤检测、数据处理与空间插值、导航与流程控制五部分。本发明实现了各部分对应的算法和模型，用于UGV建图定位、自动驾驶、任务流程控制以及数据分析等功能。
应用服务层是本方法与外界交互的接口，根据不同场景需求，利用不同传感器和数据处理方法，提供不同的土壤环境监测服务。主要包括土壤重金属监测、土壤VOCs监测以及应急场景监测三种模式，分别用于场地土壤重金属、VOCs日常监测和应急情况下的全自动监测，同时展示UGV实时画面和空间插值得到的场地土壤环境污染区域分布图。
本实施例，在硬件模块化***中，按照实际需要与功能将硬件部分划分为感知输入、决策计算、行为控制3大单元，按照模块化***构建各单元具体子模块，子模块间通信接口相同，可根据应用场景和功能要求的不同，更换不同的子模块硬件设备。总体示意如图2所示。
本实施例中，传感器在本发明中承担多源环境数据获取的任务。主要用到的传感器包括激光雷达，实现实时获取场地深度数据、构建场地地图的功能，同时为无人车避障提供数据依据；深度摄像头，控制摄像头获取场地地面图像，并应用深度学习算法对地面覆盖物做目标识别，通过空间解算，判断无人车所在地面的覆盖物是否为土壤，可以进行挖掘。根据应用场景的不同，选择不同的可选传感器完成任务；X射线荧光光谱仪，快速准确地对测量土壤中含有的重金属成分及具体含量；空气传感器，获取场地空气中可挥发有机物、PM2.5、二氧化碳等成分的含量，监测空气质量；挥发性有机化合物(VOC)气体检测仪，用于土壤中VOC指标的精密测量。在***预设好计算模型之后，传感器可以根据任务需求进行添加和更换。
机械装置是辅助传感器工作的硬件模块，主要包括：升降机，固定在无人车上，用于控制光谱仪上升和下降，龙门架，用于固定其他传感器。
计算单元是借鉴边缘计算和分布式的思想，设计的用于运行不同算法、软件，执行多种逻辑判断和数据处理任务的硬件模块，主要包括：用于场地地图构建和导航任务运算的微型计算机；用于分析、存储多源传感器数据及运行目标识别、OCR等算法的工控机。由于工控机需要运行多个算法，与多种传感器通信，因此需要具备计算能力强，接口丰富、适应多种工作电压的特点。
此外，还需要供电装置为上述各类硬件设备提供电源。综合考虑各硬件设备的运行参数和***整体的运行要求，用车载电源为无人车、各传感器和计算单元供电，达到较长的工作时间。
本实施例，在软件模块化***中，本发明在硬件基础上，通过实现一系列算法，完成场地污染监测任务。算法模块结构如图3所示。
本实施例，各个软件模块的具体内容如下：
(1)建图模块，实现UGV精确自动驾驶需要构建高精度场地地图和相应坐标系。本发明基于激光雷达扫描，利用SLAM(SimultaneousLocalization andMapping)技术进行栅格地图绘制的环境建模，综合激光雷达深度信息、IMU信息和里程计信息，构建场地地图，是其他算法运行的基础。
(2)视觉模块，包括地面覆盖物识别算法，基于ResNet神经网络，实现地面覆盖物快速识别，判断无人车所处位置地面覆盖物是否为土壤，可以进行挖掘操作；OCR算法，基于摄像头读取仪表型传感器的检测结果，如X射线荧光光谱仪屏幕的数据，使数据可以在边缘计算单元处理，避免人工读数。
(3)流程控制模块，通过HTTP协议、websocket协议和串口协议，组织协同不同硬件的运行和数据操作，调度任务逻辑流程。完成一项土壤环境监测任务的流程如下：①通过websocket协议与UGV平台建立双向连接。②通过与之配套后台***(智能移动监测控制平台)像UGV平台发布巡检任务。③UGV平台收到并执行巡检任务，在巡检过程中自动采集土壤污染物相关数据并上传至后台。④后台***对采集的相关数据进行分析建模，生成污染专题图。
(4)智能导航模块，基于优化A*算法指导无人车按照在场地中按照指定的路径和坐标点游走，以便在不同点位采集数据，导航时可自动规划路径，并根据地图数据及激光雷达数据自主避障。
(5)数据分析模块，包括空间插值算法和有机物扩散模拟算法。本发明实现了反距离权重法(IDW)和普通克里金法(OK)两种空间插值算法，融合处理多源传感数据，通过采样点获取的数据对未采样点相关数据进行空间插值，从而得到场地区域全局的污染情况。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：包括移动控制层、感知获取层、决策计算层、应用服务层四部分，其中移动控制层通过智能小车实现，所述移动控制层内部设置有边缘计算单元、传感器等硬件设备，所述感知获取层包括各类传感器，各传感器根据统一的通信协议栈将数据传到决策计算层，可根据具体的应用场景和需求更换不同精度、不同类型的传感器，所述决策计算层包括地图构建、地面覆盖物识别、土壤检测、数据处理与空间插值、导航与流程控制五部分，所述应用服务层根据不同场景需求，利用不同传感器和数据处理方法，提供不同的土壤环境监测服务。
2.根据权利要求1所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述移动控制层接受决策计算层指令控制自身行驶的目标点。
3.根据权利要求2所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述感知获取层中的传感器，主要有用于获取场地深度信息的激光雷达、获取土壤重金属成分及含量的X射线荧光光谱仪、获取地表气中可挥发性有机物成分及含量的VOCs传感器、获取UGV所在地面图片的深度摄像头等。
4.根据权利要求3所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述应用服务层能够展示UGV实时画面和空间插值得到的场地土壤环境污染区域分布图。
5.根据权利要求1所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：在硬件模块化***中的硬件部分划分为感知输入、决策计算、行为控制3大单元。
6.根据权利要求5所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：据应用场景和功能要求的不同，更换不同的子模块硬件设备。
7.根据权利要求1所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：在软件模块化***中，通过实现一系列算法，完成场地污染监测任务，软件模块包括建图模块、视觉模块、流程控制模块、能导航模块和数据分析模块。
8.根据权利要求7所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述建图模块基于激光雷达扫描，利用SLAM技术进行栅格地图绘制的环境建模，所述视觉模块，包括地面覆盖物识别算法，基于ResNet神经网络，实现地面覆盖物快速识别，判断无人车所处位置地面覆盖物是否为土壤，可以进行挖掘操作。
9.根据权利要求7所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述流程控制模块，通过HTTP协议、websocket协议和串口协议，组织协同不同硬件的运行和数据操作，调度任务逻辑流程，所述智能导航模块，基于优化A*算法指导无人车按照在场地中按照指定的路径和坐标点游走。
10.根据权利要求7所述的一种土壤场地污染移动监测机器人的模块化***，其特征在于：所述数据分析模块，包括空间插值算法和有机物扩散模拟算法。
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