用于水下結(jié)構(gòu)監(jiān)測的巡檢機器人系統(tǒng)

葉林杰，吳迪高，謝純輝

（浙江交工新材料有限公司，浙江 杭州 310000）

1 引言

水下環(huán)境一直是人類各種活動的挑戰(zhàn)。水下設(shè)施包括大壩、輸水管道、碼頭、海上石油平臺等，主要是混凝土結(jié)構(gòu)或鋼結(jié)構(gòu)，水下環(huán)境的腐蝕加速了這些設(shè)施的老化過程。水下設(shè)施的檢查和維護是有較大困難的，因此可采用機器人系統(tǒng)，配備一套傳感器和監(jiān)測設(shè)備進行不同水下結(jié)構(gòu)和設(shè)備的檢查。

2 水下導(dǎo)航系統(tǒng)概述

探索未知空間可以使用同步定位測繪(SLAM)技術(shù)。在三維同步定位測繪技術(shù)中，最常見的傳感器是RGB-D 攝像頭、激光掃描儀或視覺攝像頭。它們可以產(chǎn)生深度圖像(彩色或黑白)、點云或平面圖像。目前主要有兩種算法方法來計算上述傳感器的數(shù)據(jù)。

第一種方法是基于迭代最近點(ICP)算法。該算法用于匹配曲面:

其中，Sref是參考曲面，是一個點云，是旋轉(zhuǎn)平移。

ICP 算法從q0開始，根據(jù)式（1）進行最小化迭代。根據(jù)前一步的qk計算Sref上的點投影，并計算下一步的qk+1。對于每一步k，算法為式(2):

該算法可以在沒有初始值qk而只有初始旋轉(zhuǎn)平移值的情況下運行，如初始值可以是里程計或慣性測量單元(IMU)傳感器確定的設(shè)備速度。

第二種方法是基于特征提取。首先提取輸入數(shù)據(jù)集的特征，與之前測量的特征值匹配，通過評估這些特征點位置的空間特征，可以得到兩坐標系之間的對應(yīng)關(guān)系?；谶@些對應(yīng)關(guān)系，可以進行圖像信息的變換。

還有一種基于有限慣性信息的水下自主航行器(auv)多波束聲納測量的同步定位測繪技術(shù)。利用圖片同步定位測繪技術(shù)來確定機器人位置。該方案的算法為從聲納數(shù)據(jù)中提取特征創(chuàng)建描述符號，然后將其與以前的狀態(tài)特征進行比較。其中一個假設(shè)是，只使用自然地標，并只提取易于識別的特征。這種方法的處理結(jié)果很好，尤其是在處理循環(huán)閉環(huán)事件時。

Silveira 等人提出了另一個導(dǎo)航概念，采用一個基于生物學(xué)原理的模塊化系統(tǒng)，名為海豚同步定位測繪技術(shù)。它融合了視覺攝像機、聲納、IMU 傳感器和多普勒測速聲吶(DVL)等多種傳感器。該方案將平面同步定位測繪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴展到三維水下環(huán)境，分別為光學(xué)圖像配準、聲納圖像配準和運動檢測器設(shè)置了獨立模塊。設(shè)備可穩(wěn)定運行，即使其中一個模塊因環(huán)境原因不能提供相應(yīng)數(shù)據(jù)，不影響整體運行。

現(xiàn)有研究明確了發(fā)展精確水下導(dǎo)航的必要性。Dinc提出了一種基于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的AUV 導(dǎo)航設(shè)備，融合了DVL、羅盤或壓力深度傳感器等其他輔助設(shè)備，并通過仿真實驗驗證了算法的正確性。He 等提出了水下同步定位測繪的綜合方法。該設(shè)備配備了兩臺聲納，一臺視覺攝像機、DVL、GPS，一個姿勢和航向參考系統(tǒng)和其他傳感器。5 個獨立模塊保證了該方法的機動性。同時采用前瞻聲納主動感知環(huán)境特征，在實際工程中應(yīng)用效果較好。

原始聲吶掃描系統(tǒng)也可用于AUV 導(dǎo)航，可利用擴展卡爾曼濾波器(EKF)估計機器人在單聲納工作周期內(nèi)的位置，以保證掃描不失真。全局軌跡由另一個濾波器確定，采用增強狀態(tài)EKF，一次完整掃描可對應(yīng)一個設(shè)備姿態(tài)。

現(xiàn)有研究中，水下環(huán)境使用了不同的導(dǎo)航方法。正確的導(dǎo)航系統(tǒng)確保了結(jié)構(gòu)缺陷和后續(xù)修復(fù)的定位準確。本文描述了一個模塊化機器人系統(tǒng)，可協(xié)調(diào)多個定位傳感器，對水下結(jié)構(gòu)進行監(jiān)測缺陷識別。

3 水下機器人檢測系統(tǒng)概述

水下探測系統(tǒng)由兩個可單獨操作的模塊組成。第一個模塊是履帶機器人，配備了兩個履帶驅(qū)動器，可以在水下基層上移動。第二個單元是一個可以在水下自由航行的遠程操作飛行器(ROV)。兩個機器人都由位于水面上方的操作員控制。由于該系統(tǒng)是模塊化的，因此可以根據(jù)需求設(shè)置不同的應(yīng)用配置。ROV 可以作為獨立的檢測平臺，也可以與履帶機器人共同工作。

履帶式機器人配備了3D 聲納，用于水底導(dǎo)航、定位障礙物和移動物體。ROV 是一種輕型水下機器人，能夠?qū)Ω鞣N設(shè)施進行目視檢查。采用三個高分辨率攝像頭分別對機器人前方、下方和上方物體進行監(jiān)控。兩個機器人都通過局域網(wǎng)連接到一個控制面板，該控制面板提供來自攝像機的高清圖像流，并掃描3D 聲納數(shù)據(jù)。通信和電源由一個懸浮的多導(dǎo)體水下纜線提供。機器人使用控制軟件進行高級圖像分析，提供定位、移動平臺導(dǎo)航和結(jié)構(gòu)缺陷檢測。

4 跟蹤檢查機器人

履帶式機器人由一個可調(diào)不銹鋼底盤和兩個集成的履帶驅(qū)動模塊組成。該模塊由直流電機、齒輪傳動和水下密封裝置組成。履帶采用大螺紋彈性橡膠帶，性能更加可靠。履帶驅(qū)動相對于車輪的主要優(yōu)勢在于，通過最大限度地擴大接觸面積，在凹凸不平的表面上提供了更好的牽引力，但僅限于硬表面。履帶驅(qū)動器通過剛性連接安裝在底盤上。此外，機器人還有一個防水外殼，用于搭載電力變壓器、電機驅(qū)動器、局域網(wǎng)交換機和可編程邏輯控制器（計算機）。防水裝置允許防水30 米深。機器人導(dǎo)航基于安裝在可調(diào)節(jié)的支架上的三維聲納測量。履帶式機器人的底盤可按照其他檢查設(shè)備(如相機和照明設(shè)備)，一般情況下，安裝在ROV 機器人上的檢查設(shè)備足以完成所需的任務(wù)。

聲納的性能需在水下進行測試。在平面視圖中，很容易區(qū)分墻和障礙物，并測量物體之間的距離。三維視圖提供了額外的障礙物高度信息，但需要對數(shù)據(jù)進行更詳細的校準。在復(fù)雜的環(huán)境中，為了消除波束反射的不良影響和不同元素產(chǎn)生的噪聲，需要調(diào)整聲納的距離。

履帶式機器人在水下環(huán)境中的運動控制需要采用不同的導(dǎo)航方法。為了估計機器人在空間中的位置和姿態(tài)，可以使用描述飛行器運動的數(shù)學(xué)模型。

基于拉格朗日方程，采用能量法對機器人進行動力學(xué)描述。為了避免解耦拉格朗日乘子的建模問題，使用了Maggi 方程。在動力學(xué)模型中，首先計算動能，然后考慮所有外力。用于管道檢測的履帶式機器人的建模方法在現(xiàn)有文獻中已有詳細介紹。對于本文所描述的履帶式移動機器人，可以用類似的方法導(dǎo)出模型。

5 水下ROV

5.1 ROV 的設(shè)計

ROV 是一種輕型水下平臺，配有三個推進器，用于水平和垂直推進。推進器由直流電動機驅(qū)動，并由集成控制器控制，兩個位于機器人的后部，通過改變偏航角實現(xiàn)前后運動。中央推進器提供垂直運動并保持機器人在設(shè)定的深度。該平臺設(shè)計有正浮力，可用于緊急上浮。ROV 配備了集成控制器、慣性和壓力傳感器、視覺系統(tǒng)處理單元。控制器、電源和通信單元都密封在防水外殼中。

5.2 ROV 的可視系統(tǒng)

用于水下探測的ROV 有兩種不同的任務(wù)。第一種是水下結(jié)構(gòu)的表面進行掃描，分析其工作狀態(tài)。第二項任務(wù)是檢查水線以上的施工。為此，配備了兩個相機來滿足這些任務(wù)——一個單色高分辨率相機(500 萬像素)，用于拍攝和記錄水下物體的表面；一個彩色，低分辨率變焦相機，用于水面上的檢查和導(dǎo)航。另外還配備了一個額外的相機(130 萬像素)，固定在履帶式單元上，這個攝像頭位于設(shè)備底部，向下拍攝。高清檢查攝像頭放置在機器人前部的防水外殼中，配備了一個圓頂端口，可最大限度地減少由于空氣-水界面造成的圖像失真。變焦相機垂直放置在一個帶有球形圓頂?shù)姆浪鈿ぶ?，可以充分利用相機旋轉(zhuǎn)擴大視野。當機器人浮出水面時，該相機也可以從水中浮出。

ROV 前部有兩個高功率LED 燈頭，波束角度為120°。一些低功率LED 燈位于設(shè)備兩側(cè)，相機配備獨立光源。可視系統(tǒng)配備了四個激光模塊，矩形布置，平行于高分辨率相機的光軸。激光模塊被封裝在防水外殼內(nèi)，底座可調(diào)。這些模塊產(chǎn)生紅色激光，可測量結(jié)構(gòu)表面的距離和方向，計算圖像尺度，消除圖像的透視畸變。

5.3 距離和姿態(tài)測量

水下巡檢機器人的主要任務(wù)之一是對水下結(jié)構(gòu)進行掃描，以識別和記錄缺陷(主要是裂縫、損傷和腐蝕)。為了能夠測量圖像中的尺寸，需要測量設(shè)備到表面的距離和機器人的姿態(tài)。這對機器人控制系統(tǒng)也很重要，該系統(tǒng)必須自動保持機器人在一個理想的距離上垂直于結(jié)構(gòu)移動。

激光點s 的圖像通過焦距為f 的透鏡投影到相機傳感器上。四束平行激光束圍繞相機軸對稱排列成大小為a × b 的矩形。光束平行于光軸，并以對稱的矩形形狀排列。計算距離和姿態(tài)只需要三個點。引入冗余第四激光束，允許一個點為無法檢測到的異常點，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因為激光束有時會打到裂紋或凹痕上，此時該光點會看不見或扭曲。

當捕捉到新的圖像幀時，對其進行二值化，并計算出激光點的質(zhì)心。利用泰勒公式，可以通過以下公式確定設(shè)備到每個點的距離zs:

式中，s 為光軸到激光點的距離，由a、b 確定，s’為在圖像上的相應(yīng)距離，f 為系統(tǒng)焦距，如圖1 所示。

圖1 相機模型中激光網(wǎng)點圖像的形成

當光點距離已知時，可以通過簡單平均和姿態(tài)角α、β 來確定光點沿光軸的距離，如圖2 所示。

圖2 距離和姿態(tài)確定

6 結(jié)論

本文提出了一種用于水下結(jié)構(gòu)檢測的機器人系統(tǒng)。模塊化結(jié)構(gòu)包括一個履帶式機器人和一個ROV，可以協(xié)同監(jiān)測位于水下的不同設(shè)施。推導(dǎo)了巡檢機器人的數(shù)學(xué)模型，綜述了巡檢機器人的導(dǎo)航方法。同時還開發(fā)了水下移動機器人和水下機器人專用的圖像處理和分析算法。第一種算法為機器人在結(jié)構(gòu)表面上的位置和姿態(tài)測量。該方法簡單、有效，可用于實時控制系統(tǒng)。第二種算法用于檢測結(jié)構(gòu)表面缺陷，尤其是裂紋。通過配備高分辨率攝像頭的機器人進行自動檢查，可以快速評估結(jié)構(gòu)狀況，還可以通過定期、可重復(fù)的檢查，用于長期健康監(jiān)測和維護計劃。