基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法
【專利說明】基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法
[0001] 【技術領域】:本發明屬于泄漏氣體檢測與機器人視覺領域。
[0002] 【【背景技術】】：危險氣體不僅會破壞生態環境、危害人體健康，工業環境中的危險氣 體更是容易發生爆炸，引起火災等重特大事故，因此及時發現泄露氣體并定位泄漏源一直 是氣體檢測機器人領域中的一個重要研宄方向，具有很好的研宄價值及應用前景。
[0003] 常用的泄漏源檢測方法主要分為被動式和主動式兩種。被動式方法主要是在固 定位置安放氣體探測設備用以檢測環境中探測氣體的濃度，該方法雖然成本低，維護方便， 但是如果泄漏源距離氣體探測設備較遠，則不能及時對泄漏進行報警而造成事故；主動式 方法主要由巡視機器人攜帶氣體探測設備，根據預先設定的路線，在工作環境中巡航遍歷， 直至檢測出泄漏氣體。目前主動式氣體檢測主要存在以下幾個問題：（1)氣體檢測多針對 已知環境，而實際工況中環境風速、氣體湍流、各設備的性狀及分布等均存在極大的不確定 性；（2)目前主要的巡航遍歷方法有Zigzag遍歷法、Spiral遍歷法和網格遍歷法，這些方法 因其巡航路徑比較固定且更適合在較大面積的空地進行巡航，沒有充分利用環境信息，受 空氣流動干擾大，搜尋的盲目性較大。
[0004] 【
【發明內容】
】：本發明目的是解決現有氣體檢測實時性不夠高、抗氣流擾動能力差、 搜索盲目性大等問題，提出了一種基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法。該方法充分利用 了環境信息，智能的分析環境中可能發生泄漏的設備，并對其進行重點巡查，克服了傳統泄 漏氣體檢測方法的盲目性，提高了氣體檢測的實時性和準確性。
[0005] 該方法將環境信息引入到氣體檢測中來，通過機器視覺提取工作環境中可能發生 泄漏的管路、反應塔、油料桶等障礙物的大概位置，利用激光測距儀獲取障礙物到機器人的 距離信息，根據這些信息實現對障礙物的定位，并將障礙物用拓撲節點表示，采用拓撲結構 創建環境地圖，根據環境中設備的分布，確定機器人的遍歷順序并對機器人進行導航。為提 高檢測的正確率，降低氣流擾動對氣體檢測的影響，在繞行障礙物的同時，采用Sift算法 識別繞行障礙物中易發生泄漏的閥門等設備，在經過這些設備時降低機器人的巡航速度。
[0006] 本發明提供的一種基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法，包括如下步驟：
[0007] 第一、視覺特征的提取
[0008] 巡視機器人通過全方位魚眼鏡頭，采集360°水平視角，185°俯仰角的環境圖像， 對圖像進行去噪處理后，對畸變圖像進行矯正處理，并在圖像中檢測環境中障礙物的大致 方向，本發明采用經度坐標矯正法對畸變的魚眼圖像進行校正，矯正方法是：任取魚眼圖像 上一點P，P點坐標為（x p, yp)，魚眼圖像中心點坐標為（X。，y。)，魚眼圖像的半徑為R^p點經 校正后在新圖像中對應的P'點坐標（u, v)是：
【主權項】
1. 一種基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法，其特征在于該方法包括如下步驟： 1) 視覺特征提取 巡視機器人通過全方位魚眼鏡頭，采集360°水平視角，185°俯仰角的環境圖像，對魚 眼圖像進行去噪處理后，再進行崎變矯正處理，并在圖像中檢測環境中障礙物的大致方向， 本發明采用經度坐標矯正法對崎變的魚眼圖像進行校正，矯正方法是：任取魚眼圖像上一 點P，P點坐標為（Xp，yp)，魚眼圖像中屯、點坐標為（X。，y。)，魚眼圖像的半徑為R"，p點經校正 后在新圖像中對應的P'點坐標（U,V)是；
2) 環境地圖的創建 根據步驟1)視覺特征的提取結果，通過巡視機器人自帶的巧螺儀確定機器人面向各 障礙物的偏轉角度，通過激光測距儀，測量機器人與障礙物間的距離；將障礙物作為拓撲地 圖中的節點并創建環境拓撲地圖，完成未知環境地圖的創建； 3) 巡視機器人路徑的規劃 綜合考慮拓撲地圖中節點與巡視機器人初始位置的距離、分布關系等信息，設定各級 節點的遍歷優先級，按照優先級由高到低的順序控制機器人依次遍歷各個節點； 4) 障礙物繞行及泄露氣體檢測 對各節點障礙物進行泄漏氣體檢測時，首先通過激光測距儀，控制機器人與障礙物間 保持一段距離，并對障礙物進行繞行，同時利用自身攜帶的氣體傳感器檢測泄漏氣體，直至 繞行一周至出發的節點位置，如果障礙物與墻體相連無法繞行一周，則首先沿逆時針方向 從節點位置a,行駛至障礙物與墻壁的連接處W1點，再沿反方向原路返回至ay點，并繼續 向前行駛至障礙物與墻壁的連接處W2點，再沿反方向原路返回至ay點，完成對該障礙物的 繞行；如果未檢測到泄漏氣體，則沿直線行駛至下一節點，并繼續對下一節點障礙物進行繞 行檢測，直至完成所有節點的檢測，如果檢測到泄漏氣體，則報警并進一步確定最大濃度位 置，并停留在最大濃度位置處，為提高泄漏氣體檢測的實時性及準確率，在繞行障礙物時， 控制機器人與障礙物保持一段距離； 在機器人繞行障礙物的同時，利用Sift算法提取節點障礙物中易發生泄漏的設備，當 機器人經過該些設備時，降低機器人的行駛速度，W減輕機器人行駛對氣流的擾動，提高檢 測穩定性。
2. 根據權利要求1所述方法，其特征在于機器人的定位方法如下： 假設XOY為機器人坐標系，機器人從初始位置到節點1的距離為li，機器人從初始位 置到節點2的距離為1,，機器人在初始位置從面向節點1到面向節點2的轉角為0 1，則節 點1到節點2的距離為：
機器人沿直線行駛至節點1后再駛向節點2的轉角0 1為：
通過轉角及行駛距離能夠確定機器人在地圖中的確切位置。
3.根據權利要求1所述方法，其特征在于機器人在繞行障礙物時與障礙物保持距離的 計算方法如下： 假設機器人長度為以寬為M，則機器人的最小轉彎半徑R為：
實驗證明，當機器人與障礙物間保持1. 5R間距時，即能夠有效避免障礙物與機器人間 發生別踏，又最大限度的靠近障礙物。
【專利摘要】基于視覺的主動式泄漏氣體檢測方法。解決現有泄漏氣體檢測方法盲目性高、實時性差、受氣流擾動影響大等問題。本發明通過機器視覺提取工作環境中可能發生泄漏的管路、閥門、壓力設備、存儲設備等障礙物，對攜帶泄漏氣體探測設備的機器人實施導航，控制其沿各障礙物邊緣遍歷并進行泄漏氣體檢測。該方法充分利用了視覺、距離等信息，優先檢測可能發生泄漏的區域，將泄漏源檢測問題從氣體監測領域轉變為環境感知領域中的目標搜索問題，克服了傳統檢測方法的盲目性，降低了氣流擾動對氣體檢測的影響，提高了氣體檢測的效率。
【IPC分類】G01M3-00
【公開號】CN104848991
【申請號】CN201510306207
【發明人】王聃, 賈云偉, 程灝
【申請人】天津理工大學
【公開日】2015年8月19日
【申請日】2015年6月5日