CN116295511A - 一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法及***，包括以下步骤：获取潜航机器人的移动方向；基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；基于潜航机器人的光流速度和潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角；获得实时姿态角信息；将实时姿态角信息反馈到初始姿态角计算中，得到精准初始姿态角信息。本发明采用鲁棒初始对准方法，结合运动图像、加速度和角速度量以及实时速度信息，获得潜航机器人精准的初始姿态信息，降低管道污水环境对初始对准的影响，实现捷联惯导的动基座精确初始对准。
Description
技术领域
本发明涉及城市管线自动化检测领域，具体涉及一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法及***。
背景技术
管道作为运输手段，在石油、化工、国防、天然气、排污等多个领域应用广泛，极大方便了人类社区，同时也带来了巨大的经济效益。然而，随着管道服役时间的增加，其内壁会附着大量黏性污物，除此之外，在腐蚀和重压等因素耦合作用下，管道内壁不可避免地出现脱节、破裂、错位、塌陷现象，上述因素不仅影响运输效率，而且带来了安全隐患，甚至产生严重的经济损失。尽管暴雨是天灾，但如果建设了高标准的排水基础设施，并对堵塞的管线进行及时的检查和清理，可将财产的损失降到最低，避免人员伤亡。因此，通过及时有效的方法对管道进行全面的维护和故障排查，提高管道运行的安全性，能够减少国家的经济损失，保障生态环境的稳定，对我国可持续发展战略具有重要意义。
对于地下管道健康状态检测的工作，由于其环境的特殊性与复杂性，目前业界主要采用装载摄像头的机器人采集管道内的可视化信息，并将视频数据传输至智能检测平台***，由专业工程师对可视化信息进行检查判读，从而完成管道健康状态的检测。虽然携带摄像头可以帮助判别管道的健康状态，但是无法定位出缺陷在管段的三维位置信息。为了能够获得缺陷在管段的三维位置信息，有学者提出了惯性导航定位方法，捷联惯性导航***(SINS)是指将陀螺仪和加速度计直接固定在运载体上，利用陀螺仪和加速度计等惯性敏感器件对运行载体三轴角速度和三轴加速度信息进行实时测量，结合运行载体初始惯性信息，通过高速积分获得运动载体的姿态、速度及位置等导航信息。捷联惯性导航***在工作时不依赖外界信息,也不向外界辐射能量,不易受到干扰破坏,是一种自主式导航***,具有数据更新率高、数据全面以及短时定位精度高等优点。
SINS作为一种航位推算导航方法，其性能很大程度上取决于初始姿态角(或初始姿态矩阵)的精度，该初始条件由所谓的初始对准过程确定。通常来说，对准过程包括粗对准和精对准两个阶段。粗对准需在短时间内提供一个大致已知的初始姿态矩阵，随后，在精对准阶段中，使用卡尔曼滤波技术对粗对准阶段计算的初始姿态矩阵进行修正。因此，粗对准作为精对准的前提，高性能的粗对准方法可以有效提高精对准的精度和收敛速度。然而，管道内部空间狭小、水流流速时变，障碍物繁多，潜航器在初始对准的过程中很难长时间保持静止，陀螺仪敏感到的地球自转角速度容易被机体的运动角速度掩盖，传统的解析法初始对准误差太大甚至不可用，采用基于惯性系的初始对准具有更好的抗角晃动干扰的能力。
然而，采用惯性系初始对准的算法需要得到潜航器的对地速度，传统的视频测速算法有背景差法、帧差法、光流法等。由于背景差分法不能很好地适应场景变化，帧差法不能完整地提取所有相关特征点的状态，得到的不是纯背景图像，检测结果不精确，不利于目标分析与速度检测。而光流法既能支持摄像机运动，同时对多运动目标检测也有较强的区分能力，能完整地反映运动信息及从背景中检测相关目标。
虽然采用光流法可以计算潜航器的对地速度，但光流法易受光照、物体遮挡或图像噪声的影响，如若排水管网中水质混浊发黑，测量结果将存在较大误差，从而影响初始对准的精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于管道潜航器机器人的鲁棒初始对准方法及***，降低管道污水环境对初始对准的影响，提高惯性导航的初始对准精度。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案是：
一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，包括以下步骤：
步骤一、获取潜航机器人的移动方向；
步骤二、基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；
步骤三、基于潜航机器人的潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角；
步骤四、获得实时姿态角信息；
步骤五、将步骤四的实时姿态角信息反馈到步骤三中，得到精准初始姿态角信息。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
潜航机器人前方搭载有摄像头，摄像头的镜头一直维持在潜航器的运动方向；潜航机器人设有主控板；潜航机器人搭载内部集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的惯性测量单元IMU，用来测量潜航机器人的加速度和角速度信息；潜航机器人搭载DVL传感器，基于多普勒效应测量潜航机器人的实时速度。
步骤一中，主控板通过摄像头模组采集外部世界的运动图像数据，结合运动场和光流场的关系，采用运动主方向原理，确定潜航机器人的移动方向。
步骤二中，分析运动图像在不同时刻的帧数据，基于Harris角点检测算法提取运动图像的角点信息，据此构造运动图像金字塔模型，并利用Lucas-Kanade光流法计算潜航机器人的光流速度，并通过坐标映射的方式估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度。
步骤三中，构造惯性导航粗对准方程，在进行数值离散化后，结合获得的潜航运行速度以及惯性测量单元IMU输出的加速度和角速度物理量，利用基于四元数的初始对准QMethod方法计算潜航机器人的初始姿态角。
步骤四中，结合DVL传感器输出的潜航机器人机体坐标系下的潜航运行速度，推导非线性卡尔曼滤波状态方程和观测方程，利用卡尔曼滤波器估计实时姿态误差和陀螺仪零偏，获得实时姿态角精确信息。
进一步地，惯性测量单元IMU采用激光捷联惯导***；三轴陀螺仪和三轴加速度计的零偏稳定性分别为0.01°/h和10-5g，以满足管道实时定位的要求；DVL传感器采用A50声学多普勒计程仪。
本发明还保护一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准***，包括：
移动方向获取模块，用于获取潜航机器人的移动方向；
速度计算模块，用于基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；
初始姿态角计算模块，用于基于潜航机器人的潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角计算模块，用于；
精准初始姿态角获取模块，用于获得实时姿态角信息，将实时姿态角信息反馈到初始姿态角计算模块，返回到初始姿态角计算模块执行的操作中，计算得到精准初始姿态角信息；
本发明还保护一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现上述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
本发明还保护一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序使计算机执行上述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明采用鲁棒初始对准方法，结合分别通过摄像头、惯性测量单元IMU、DVL传感器采集潜航器获取的运动图像、加速度和角速度量以及实时速度信息，从而获得潜航机器人精准的初始姿态信息，降低管道污水环境对初始对准的影响，实现捷联惯导的动基座精确初始对准。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明中结合光流技术检测潜航机器人速度的流程图；
图3为本发明中惯性导航粗对准程序流程图；
图4为本发明中结合DVL输出后的鲁棒初始对准方法流程图。
图中：1、推进器，2、DVL传感器，3、主控板，4、惯性测量单元IMU，5、摄像头，6、电池仓，7、声呐。
具体实施方式
以下通过实施例的形式对本发明的上述内容再作进一步的详细说明，但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明上述内容所实现的技术均属于本发明的范围。
本发明采用的管道潜航机器人结构如图1所示，初始对准***主要包括：推进器1、DVL传感器2、主控板3、惯性测量单元IMU4、摄像头5、电池仓6、声呐7，惯性测量单元IMU4和主控板3固定在亚克力管中，并通过USB的方式进行连接，IMU内部集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪，用于测量载体的加速度和角速度信息；摄像头6通过支架固定在潜航器前方，其镜头一直维持在潜航器的运动方向；管道潜航机器人还搭载了DVL传感器，基于多普勒效应测量潜航器的实时速度；电池仓6内部搭载了一款大容量的锂电池，作为潜航机器人的电力来源；主控板3分别通过摄像头、惯性测量单元IMU、DVL传感器采集潜航器的运动图像、加速度和角速度量以及实时速度信息，之后结合本专利所提出的鲁棒初始对准方法，从而获得潜航机器人精准的初始姿态信息。
在一实施例中，本发明提供了一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，包括以下步骤：
步骤一、主控板通过摄像头模组采集外部世界的运动图像数据，结合运动场和光流场的关系，采用运动主方向原理，确定潜航机器人的移动方向；
步骤二、分析运动图像在不同时刻的帧数据，基于Harris角点检测算法提取运动图像的角点信息，据此构造运动图像金字塔模型，并利用Lucas-Kanade光流法计算潜航机器人的光流速度，并通过坐标映射的方式估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度，如图2所示；
步骤三、构造惯性导航粗对准方程，在进行数值离散化后，结合步骤二获得的潜航运行速度以及惯性测量单元IMU输出的加速度和角速度物理量，利用基于四元数的初始对准QMethod方法计算潜航机器人的初始姿态角，如图3所示；
步骤四、结合DVL传感器输出的潜航机器人机体坐标系下的潜航运行速度，推导非线性卡尔曼滤波状态方程和观测方程，利用卡尔曼滤波器估计实时姿态误差和陀螺仪零偏，获得实时姿态角精确信息，如图4所示；
步骤五、将步骤四的实时姿态角精确信息反馈到步骤三中，再次计算初始姿态角，进而计算出精准初始姿态信息。
步骤二中，基于金字塔式的Lucas-Kanade的光流算法计算相应的光流速度，把图像中的光流速度转化为潜航器的实际移动速度，从而得到潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度
步骤三中，构造惯性导航粗对准方程的具体步骤如下：
结合姿态分解技术将惯性导航***微分方程重写为：
式中，t表示时间，·表示状态的导数，
表示导航系的旋转变化矩阵，/>
表示初始姿态变换矩阵，/>
表示载体坐标系的旋转变化矩阵，fb表示比力，/>
表示地球自转速度在导航坐标系下的投影，/>
表示导航坐标系相对地球坐标系的偏转在导航坐标系下的投影，vn表示潜航器在地理坐标系下的速度，gn是重力加速度。
在方程(0-1)两端同时左乘
整理方程(0-2)可得
步骤三中，计算潜航机器人的初始姿态角的方法为：
将式(0-4)和(0-5)离散化，结合分部积分，离散化后的形式如下
式中，tj＝jTs，t＝tk＝kTs，Ts表示采样时间，
表示经卡尔曼滤波器修正后的变换矩阵，/>
表示从tj到τ时刻之间姿态的变化；
其中从符号m开始求和计算，k表示时刻，
表示导航系从t0到tm时刻的变化量，
表示导航系从t0到tk时刻的变化量；基于方程(0-3)、(0-6)、(0-7)，将摄像头通过光流算法计算的速度/>
惯性***输出的角速度和加速度矢量代入，运用QMethod方法得到存在误差的初始姿态矩阵/>
步骤四中，获得实时姿态角精确信息的方法为：
构建如下形式的状态方程：
利用DVL传感器的输出，构建出如下观测方程：
Zk＝HkXk (0-9)
式中：
结合方程(0-8)～(0-11)并执行卡尔曼滤波器，估计出姿态误差φ以及陀螺仪零偏εb，卡尔曼滤波器的执行流程包括时间更新和量测更新两个阶段：
时间更新：
量测更新：
式中
表示k时刻的最优状态，Pk表示k时刻的状态协方差矩阵，Φk/k-1表示一步预测矩阵，/>
表示k-1时刻的状态值，/>
表示一步预测状态，Pk-1表示k-1时刻的状态协方差矩阵，Pk|k-1表示一步预测协方差矩阵，Qk-1表示k-1时刻的过程噪声协方差矩阵，Γk-1表示过程噪声转移矩阵；Hk表示量测噪声矩阵，Rk表示k时刻量测噪声矩阵，Zk表示k时刻的量测值，E表示单位矩阵，Kk表示计算的卡尔曼滤波器系数；Pk表示k时刻的状态协方差矩阵。
本发明结合DVL传感器的输出构建鲁棒卡尔曼滤波器，从而对初始对准的结果进行修正，最终实现恶劣管道环境中的SINS初始对准问题。
通过卡尔曼滤波器估计的姿态误差φ以及陀螺仪零偏εb有助于改善存在误差的经卡尔曼滤波器修正后的变换矩阵
的计算结果，并反馈到存在误差的初始姿态矩阵
的计算中，进而得到更精确的初始姿态信息，从而实现捷联惯导的动基座精确初始对准。
在另一实施例中，本发明提出了一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准***，包括：
移动方向获取模块，用于获取潜航机器人的移动方向；
速度计算模块，用于基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；
初始姿态角计算模块，用于基于潜航机器人的潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角计算模块，用于；
精准初始姿态角获取模块，用于获得实时姿态角信息，将实时姿态角信息反馈到初始姿态角计算模块，返回到初始姿态角计算模块执行的操作中，计算得到精准初始姿态角信息；
在另一实施例中，本发明提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现上述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
在另一实施例中，本发明提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序使计算机执行上述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
在本申请所公开的实施例中，计算机存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合使用的程序。计算机存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。计算机存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，依据本发明的技术实质，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、获取潜航机器人的移动方向；
步骤二、基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；
步骤三、基于潜航机器人的潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角；
步骤四、获得实时姿态角信息；
步骤五、将步骤四的实时姿态角信息反馈到步骤三中，得到精准初始姿态角信息。
2.根据权利要求1所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：潜航机器人前方搭载有摄像头，摄像头的镜头一直维持在潜航器的运动方向；潜航机器人设有主控板；潜航机器人搭载内部集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的惯性测量单元IMU，用来测量潜航机器人的加速度和角速度信息；潜航机器人搭载DVL传感器，基于多普勒效应测量潜航机器人的实时速度。
3.根据权利要求2所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：步骤一中，主控板通过摄像头模组采集外部世界的运动图像数据，结合运动场和光流场的关系，采用运动主方向原理，确定潜航机器人的移动方向。
4.根据权利要求3所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：步骤二中，分析运动图像在不同时刻的帧数据，基于Harris角点检测算法提取运动图像的角点信息，据此构造运动图像金字塔模型，并利用Lucas-Kanade光流法计算潜航机器人的光流速度，并通过坐标映射的方式估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度。
5.根据权利要求2所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：步骤三中，构造惯性导航粗对准方程，在进行数值离散化后，结合获得的潜航运行速度以及惯性测量单元IMU输出的加速度和角速度物理量，利用基于四元数的初始对准QMethod方法计算潜航机器人的初始姿态角。
6.根据权利要求2所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：步骤四中，结合DVL传感器输出的潜航机器人机体坐标系下的潜航运行速度，推导非线性卡尔曼滤波状态方程和观测方程，利用卡尔曼滤波器估计实时姿态误差和陀螺仪零偏，获得实时姿态角精确信息。
7.根据权利要求2所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法，其特征在于：惯性测量单元IMU采用激光捷联惯导***；三轴陀螺仪和三轴加速度计的零偏稳定性分别为0.01°/h和10-5g；DVL传感器采用A50声学多普勒计程仪。
8.一种用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准***，其特征在于，包括：
移动方向获取模块，用于获取潜航机器人的移动方向；
速度计算模块，用于基于潜航机器人的移动方向计算潜航机器人的光流速度并估计出潜航机器人在机体坐标系下的潜航运行速度；
初始姿态角计算模块，用于基于潜航机器人的潜航运行速度计算潜航机器人的初始姿态角计算模块，用于；
精准初始姿态角获取模块，用于获得实时姿态角信息，将实时姿态角信息反馈到初始姿态角计算模块，返回到初始姿态角计算模块执行的操作中，计算得到精准初始姿态角信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的用于管道潜航机器人的鲁棒初始对准方法。
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