CN116858229A - 一种桥梁缺陷定位方法 - Google Patents

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李�杰
颜晓威
王建东
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Abstract

本发明公开了一种桥梁缺陷定位方法，包括以下步骤：获取三维地图；获取记录无人机偏移数据；根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置；获得无人机采集的图像，从图像中获得桥梁缺陷位置；根据桥梁缺陷位置确定无人机相对于三维地图的无人机偏移数据。本发明技术方案优点在于，采用三维地图和无人机偏移数据属于对已经获得的数据进行执行，无需考虑GPS信号强弱问题。另一方面，如果无人机移动过程中被外界因素影响偏移路线或位置，可以通过三维地图和无人机偏移数据重新回到正确路线或位置。

Description

一种桥梁缺陷定位方法
技术领域
本发明涉及缺陷定位领域，尤其涉及一种桥梁缺陷定位方法。
背景技术
在现有技术中，无人机在无GPS信号或GPS信号弱的桥底等位置进行桥梁缺陷定位时，无人机缺乏方向指引，再加上风或者其他恶劣环境等对无人机产生影响，使得无人机偏移，无人机无法做到准确地定位。
发明内容
本发明提供一种桥梁缺陷定位方法，是通过以下技术方案来实现的：
一种桥梁缺陷定位方法，包括以下步骤：
获取三维地图；
获取记录无人机偏移数据；
根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置；
获得无人机采集的图像，从图像中获得桥梁缺陷位置；
根据桥梁缺陷位置确定无人机相对于三维地图的无人机偏移数据。
进一步的，所述获取三维地图包括以下步骤：
通过无人机的GPS和惯性导航***，结合激光雷达数据，计算出空间坐标并生成三维点云数据；
处理分析三维点云数据并转化为三维地图。
进一步的，所述处理分析三维点云数据并转化为三维地图，具体为，利用SLAM算法处理分析三维点云数据并转化为三维地图。
进一步的，所述获取记录无人机偏移数据，包括以下步骤：
通过无人机上的激光里程计获取距离和高度数据；
通过计算和比较距离和高度数据获得无人机在三维地图中参照物的位置和姿态。
进一步的，所述获得无人机采集的图像，从图像中获得桥梁缺陷位置，包括以下步骤：
制定无人机的飞行路线；
通过无人机在飞行路线过程中进行图像采集；
对采集到的图像进行处理和分析获得桥梁缺陷位置。
进一步的，还包括以下步骤：
根据相对于三维地图的无人机偏移数据规划无人机路线，根据所述路线控制无人机重新前往桥梁缺陷位置。
进一步的，所述根据所述路线控制无人机重新前往桥梁缺陷位置，包括以下步骤：
根据桥梁缺陷位置确定对应记录的三维地图和无人机偏移数据，记录为第一定位信息；
在无人机移动过程中，确定无人机当前位置的无人机偏移数据，定义为第二定位信息；
将第一定位信息和第二定位信息进行比对，在第一定位信息和第二定位信息相匹配时，确定无人机到达桥梁缺陷位置且姿态确定。
进一步的，添加符号、注释和其他信息至所述三维地图中。
进一步的，所述根据根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置，具体为，利用自适应卡尔曼滤波算法将三维地图和无人机偏移数据进行融合。
如此设计具有如下优点：本发明通过采用三维地图和无人机偏移数据属于对已经获得的数据进行执行，无需考虑GPS信号强弱问题。另一方面，如果无人机移动过程中被外界因素影响偏移路线或位置，可以通过三维地图和无人机偏移数据重新回到正确路线或位置。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
如图1，本实施例提供的一种桥梁缺陷定位方法，包括以下步骤：
S1、通过激光雷达获取三维地图，具体包括以下内容：
首先选择合适的激光雷达设备，并将激光雷达设备装配到无人机上，并确保它稳定安装并且能够获得所需的视野范围。
其次运行激光雷达设备并调整其设置，以使其能够扫描需要获取的区域，并定位和准确记录数据。
S11、使用无人机的GPS和惯性导航***，结合激光雷达数据，计算出每个数据点的空间坐标，并生成三维点云数据。
S12、对所获得的三维点云数据进行处理和分析，使用三维建模软件或地图制作软件，将数据转化为三维地图。利用获得三维点云数据，建立三维地图：将三维点云数据导入到计算机中进行处理，利用SLAM算法(即同时定位与地图构建)，构建三维地图。SLAM算法会把无人机当成一个可移动的参考点，不断地采集新的数据与以往数据进行匹配，同时卡尔曼滤波或粒子滤波算法得出无人机自身的实时位姿(Position和Orientation)。
优化和编辑三维地图，可以添加标记、箭头、文字等符号，以及注释和其他信息，以便更好地理解和使用该地图。最后，将三维地图保存为常见的文件格式，例如.obj、.stl或.collada，这些文件格式可以在各种三维建模软件和地图查看器中使用。可以选择适合自己需求的文件格式，并保存三维地图，以便在其他软件或平台上使用和共享。
S2、通过记录无人机偏移数据，具体包括以下内容：
将激光里程计设备安装在无人机的顶部，并将其连接到飞行控制***。安装后需要校准设备以确保最佳性能。
S21、开始记录激光里程计数据，可以使用无人机的遥控器或通过计算机软件启动记录功能。在记录过程中，激光里程计会发送激光束并记录反射的返回时间和强度，以获取距离和高度数据。
S22、处理数据：在记录数据之后，可以将其导入到计算机软件中进行处理和分析。可以使用现有的软件来处理数据，例如ROS(机器人操作***)和PCL(点云库)。可以使用滤波算法对数据进行平滑处理，去除噪声。另外，还可以使用机器学习或深度学习技术对数据进行分析和特征提取，以进一步优化和提高定位精度。
S23、在选择激光雷达和激光里程计设备时，需要考虑作业需求和要求。主要考虑的因素包括扫描频率、精度、测量范围、功耗等。扫描频率决定了数据采集的速度，精度决定了定位的准确性，测量范围决定了能够覆盖的距离范围，功耗决定了设备的运行时间和能耗。根据需求选择适合的设备，并将其连接到无人机***的主控板上。可以通过软件开发工具(如SDK)对设备进行配置和信息采集的设置，以满足作业需求和要求。
在选择激光雷达和激光里程计设备时，需要考虑作业需求和要求。主要考虑的因素包括扫描频率、精度、测量范围、功耗等。扫描频率决定了数据采集的速度，精度决定了定位的准确性，测量范围决定了能够覆盖的距离范围，功耗决定了设备的运行时间和能耗。根据需求选择适合的设备，并将其连接到无人机***的主控板上。可以通过软件开发工具(如SDK)对设备进行配置和信息采集的设置，以满足作业需求和要求。
S3、根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置(通过参照物相对自身位移定位自身位置)；
在无人机的飞行过程中，实时更新无人机相对于三维地图的偏移数据。在无人机下一次工作时，当无人机实时位置与地图中的当前位置匹配时，就可以得出无人机的实际位置和方向。
利用自适应卡尔曼滤波(AdaptiveKalmanFilter,AKF)等算法将激光雷达和激光里程计的数据进行融合，以得到更加准确的位置。
S4、通过无人机采集的图像，确定缺陷所在位置，包括以下步骤：
通过飞机在桥底去做图像采集检查【因为续航问题一次飞行部分，通过多次飞行扫描采集整座桥梁的图像】，图像采集检查回来后做AI分析或人工筛查，分析到病害后进行二次定位检查工作或增加定期重点巡查工作。
S41、计划和准备：确定检测目标，选定适当的无人机和相机，制定合理的飞行路线，并确保相关设备充分充电和存储空间充足。
S42、图像采集：通过无人机在飞行路线过程中进行图像采集。一次飞行可能只采集到桥梁的一部分，因此需要通过多次飞行扫描采集整座桥梁的图像。在飞行过程中，需要注意飞机的高度和角度，以确保采集到的图像质量和完整性。
S43、图像处理和分析：对采集到的图像进行处理和分析，检测出可能存在的缺陷和问题。可以使用AI算法或人工筛查进行分析，以保证数据的准确性和完整性。
S44、在所述检测出可能存在的缺陷和问题的位置，记录可能存在的缺陷和问题的位置所对应记录的三维地图和无人机偏移数据。将记录的三维地图和无人机偏移数据定义为第一定位信息，便于无人机重新回到可能存在的缺陷和问题的位置，确保缺陷和问题得到及时处理和维护。
现有技术采用GPS，无人机在无GPS信号或GPS信号弱的桥底等位置进行桥梁缺陷定位时，无人机缺乏方向指引，再加上风或者其他恶劣环境等对无人机产生影响，使得无人机偏移，无人机无法做到准确地定位。相对于现有技术，本发明技术的优势在于，采用三维地图和无人机偏移数据属于对已经获得的数据进行执行，也即无人机的定位参考的是，三维地图上的参考物和所记录的参照物与无人机之间的距离，而不是卫星定位，因此无需考虑GPS信号强弱问题。另一方面，如果无人机移动过程中被外界因素影响偏移路线或位置，可以通过三维地图和无人机偏移数据重新回到正确路线或位置。
S5、根据相对于三维地图的无人机偏移数据规划无人机路线，根据所述路线控制无人机重新前往桥梁缺陷位置。
第一步，获得第一定位信息；
第二步，确定无人机当前位置信息，定义为第二定位信息：在自主行驶过程中，需要不断确定自身的当前位置，也就是不断更新第二位置信息，定位当前位置的方式可以通过GPS、惯性导航***(InertialNavigationSystem，INS)等方式。
第三步，将第一定位信息和第二定位信息进行比对：将获取的第一定位信息和第二定位信息导入计算机中，生成地图，并进行路径规划，基于生成的地图，进行路径规划，确定自主行驶的路径。最后，基于确定的路径，进行自主行驶，前往桥梁缺陷位置。在第一定位信息和第二定位信息相匹配时，就到达了桥梁缺陷位置，并且无人机的姿态确定。
最终也就实现了无人机对桥梁缺陷位置的重新定位，能用于再次对桥梁缺陷位置进行长期的跟踪，便于长期观察桥梁缺陷位置的变化。
综上，本发明通过获得根据三维地图和无人机偏移数据，能够实现定位无人机自身位置，再通过获得无人机采集的图像确定桥梁缺陷位置，通过桥梁缺陷位置还原相对于三维地图的无人机偏移数据，从而确定桥梁缺陷位置。优势在于，采用三维地图和无人机偏移数据属于对已经获得的数据进行执行，无需考虑GPS信号强弱问题。另一方面，如果无人机移动过程中被外界因素影响偏移路线或位置，可以通过三维地图和无人机偏移数据重新回到正确路线或位置。
上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本发明的保护范围中。

Claims (9)

1.一种桥梁缺陷定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取三维地图；
获取记录无人机偏移数据；
根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置；
获得无人机采集的图像，从图像中获得桥梁缺陷位置；
根据桥梁缺陷位置确定无人机相对于三维地图的无人机偏移数据。
2.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述获取三维地图包括以下步骤：
通过无人机的GPS和惯性导航***，结合激光雷达数据，计算出空间坐标并生成三维点云数据；
处理分析三维点云数据并转化为三维地图。
3.根据权利要求2所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述处理分析三维点云数据并转化为三维地图，具体为，利用SLAM算法处理分析三维点云数据并转化为三维地图。
4.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述获取记录无人机偏移数据，包括以下步骤：
通过无人机上的激光里程计获取距离和高度数据；
通过计算和比较距离和高度数据获得无人机在三维地图中参照物的位置和姿态。
5.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述获得无人机采集的图像，从图像中获得桥梁缺陷位置，包括以下步骤：
制定无人机的飞行路线；
通过无人机在飞行路线过程中进行图像采集；
对采集到的图像进行处理和分析获得桥梁缺陷位置。
6.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：还包括以下步骤：
根据相对于三维地图的无人机偏移数据规划无人机路线，根据所述无人机路线驱使无人机重新前往桥梁缺陷位置。
7.根据权利要求6所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述根据所述无人机路线控制无人机重新前往桥梁缺陷位置，包括以下步骤：
根据桥梁缺陷位置确定对应记录的三维地图和无人机偏移数据，记录为第一定位信息；
在无人机移动过程中，确定无人机当前位置的无人机偏移数据，定义为第二定位信息；
将第一定位信息和第二定位信息进行比对，在第一定位信息和第二定位信息相匹配时，确定无人机到达桥梁缺陷位置且姿态确定。
8.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：添加符号、注释和其他信息至所述三维地图中。
9.根据权利要求1所述的桥梁缺陷定位方法，其特征在于：所述根据三维地图和无人机偏移数据定位无人机自身位置，具体为，利用自适应卡尔曼滤波算法将三维地图和无人机偏移数据进行融合。
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