一种基于5G通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统与流程

一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统
技术领域
[0001]
本发明涉及管道维护技术领域，尤其涉及一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统。


背景技术：

[0002]
在现代电力工业生产中，输气输水容器和管道必不可少，其在生产过程中由于各种原因会产生破损甚至泄漏，而在管道或容器持续泄漏的情况下容易导致设备发生不可修复的损坏和重大人员伤亡，类似的事故仍时有发生。
[0003]
带压堵漏，也叫带压密封、在线密封(online leak sealing)，是指在有连续化生产需求的工业行业中，如电力行业，石油化工行业等。在不影响生产的情况下，采取的在特种设备带压力工作状态下进行管道泄漏修复的一种技术。带压堵漏技术涉及的方法和工具众多，现场实际情况的变化和泄漏特点对执行方案的选择影响极大。
[0004]
由于带压堵漏作业难度大，规范性强且具有很高的危险性，采用传统的人工堵漏作业，很可能会导致严重的人员伤亡或设备损坏等情况。而且，带温带压堵漏工的资格认证已在2016年取消了，带温带压堵漏工种无法产生新的技术人员，技术人员的数量难以满足目前电力行业的需求。
[0005]
综上所述，研发高危环境下多智能体带压堵漏自主协作方法不仅可以为减少经济损失，避免更大的安全事故发生。


技术实现要素：

[0006]
为解决上述问题，本发明提供一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0007]
为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
[0008]
一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法，所述方法应用于带压堵漏系统，所述带压堵漏系统包括通过5g通信网络相互连接的光纤传感网络、指挥中心和异构多智能体，所述异构多智能体包括通过5g通信网络相互连接的飞行巡检机器人和地面机器人，所述地面机器人包括带压堵漏机器人和地面运输机器人；
[0009]
所述方法包括以下步骤：
[0010]
光纤传感网络监测管道的特征参数，并判断所述特征参数是否异常；
[0011]
当光纤传感网络判断所述特征参数异常时，定位出发生异常的传感节点，并向飞行巡检机器人上报异常信息；
[0012]
飞行巡检机器人在接收到异常信息后，根据该异常信息解析得到监测区域，并抵达所述监测区域，所述异常信息包含该传感节点的监测区域；
[0013]
飞行巡检机器人利用自身携带的传感设备对所述监测区域进行探测，并与指挥中心实时交互探测得到的信息，以便指挥中心确定管道中的漏点位置及解决方案；
[0014]
指挥中心将确定好的漏点位置和解决方案发送给地面机器人，以便地面机器人基于所述漏点位置和解决方案进行自主任务分配，其中，所述自主任务分配包括确定带压堵漏机器人的数量、以及地面运输机器人的数量；
[0015]
地面运输机器人将所述带压堵漏机器人承载运输到漏点位置，以便带压堵漏机器人协作完成带压堵漏任务；
[0016]
带压堵漏机器人完成带压堵漏任务后，自动聚集到地面巡检机器人所在位置，完成回收作业。
[0017]
进一步，所述光纤传感网络包括至少一个传感节点构成的网络，每个所述传感节点对应一个监测区域。
[0018]
进一步，所述特征参数包括温度、声音及湿度。
[0019]
进一步，所述传感设备包括红外传感器、可见光传感器和激光雷达。
[0020]
一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏系统，所述系统包括：通过5g通信网络相互连接的光纤传感网络、指挥中心和异构多智能体，所述异构多智能体包括通过5g通信网络相互连接的飞行巡检机器人和地面机器人，所述地面机器人包括带压堵漏机器人和地面运输机器人；
[0021]
所述光纤传感网络，用于监测管道的特征参数，并判断所述特征参数是否异常；
[0022]
以及用于当光纤传感网络判断所述特征参数异常时，定位出发生异常的传感节点，并向飞行巡检机器人上报异常信息；
[0023]
所述飞行巡检机器人，用于在接收到异常信息后，根据该异常信息解析得到监测区域，并抵达所述监测区域，所述异常信息包含该传感节点的监测区域；
[0024]
以及用于利用自身携带的传感设备对所述监测区域进行探测，并与指挥中心实时交互探测得到的信息；
[0025]
所述指挥中心，用于确定管道中的漏点位置及解决方案，将确定好的漏点位置和解决方案发送给地面机器人；
[0026]
所述地面运输机器人，用于基于所述漏点位置和解决方案进行自主任务分配，其中，所述自主任务分配包括确定带压堵漏机器人的数量、以及地面运输机器人的数量；
[0027]
以及用于将所述带压堵漏机器人承载运输到漏点位置；
[0028]
带压堵漏机器人，用于协作完成带压堵漏任务，当完成带压堵漏任务后，自动聚集到地面巡检机器人所在位置，完成回收作业。
[0029]
进一步，所述光纤传感网络包括至少一个传感节点构成的网络，每个所述传感节点对应一个监测区域。
[0030]
进一步，所述特征参数包括温度、声音及湿度。
[0031]
进一步，所述传感设备包括红外传感器、可见光传感器和激光雷达。
[0032]
本发明的有益效果是：本发明公开一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统，本发明实现了对漏点的全天候全天时实时监测，以及无人化的带压堵漏作业。本发明首先避免了人员受到伤害的风险；其次，可以实现实时地人机交互和机机交互，不但能够使多个异构智能体更好地进行协同合作，还可以使得指挥中心随时掌握每个智能体的实时状态和任务完成情况，极大地改善了系统的灵活性和带压堵漏任务的成功率。
附图说明
[0033]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]
图1是本发明实施例中基于5g通信的异构多智能体带压堵漏系统的结构示意图；
[0035]
图2是本发明实施例中基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法的流程示意图；
[0036]
图3是本发明实施例中光纤传感网络监测管道的现场示意图。
具体实施方式
[0037]
以下将结合实施例和附图对本发明公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0038]
参考图1，本发明实施例提供一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏系统，所述系统包括：通过5g通信网络相互连接的光纤传感网络、指挥中心和异构多智能体，所述异构多智能体包括通过5g通信网络相互连接的飞行巡检机器人和地面机器人，所述地面机器人包括带压堵漏机器人和地面运输机器人；
[0039]
所述光纤传感网络，用于监测管道的特征参数，并判断所述特征参数是否异常；
[0040]
以及用于当光纤传感网络判断所述特征参数异常时，定位出发生异常的传感节点，并向飞行巡检机器人上报异常信息；
[0041]
所述飞行巡检机器人，用于在接收到异常信息后，根据该异常信息解析得到监测区域，并抵达所述监测区域，所述异常信息包含该传感节点的监测区域；
[0042]
以及用于利用自身携带的传感设备对所述监测区域进行探测，并与指挥中心实时交互探测得到的信息；
[0043]
所述指挥中心，用于确定管道中的漏点位置及解决方案，将确定好的漏点位置和解决方案发送给地面机器人；
[0044]
所述地面运输机器人，用于基于所述漏点位置和解决方案进行自主任务分配，其中，所述自主任务分配包括确定带压堵漏机器人的数量、以及地面运输机器人的数量；
[0045]
以及用于将所述带压堵漏机器人承载运输到漏点位置；
[0046]
带压堵漏机器人，用于协作完成带压堵漏任务，当完成带压堵漏任务后，自动聚集到地面巡检机器人所在位置，完成回收作业。
[0047]
在一个优选的实施例中，所述光纤传感网络包括至少一个传感节点构成的网络，每个所述传感节点对应一个监测区域。
[0048]
在一个优选的实施例中，所述特征参数包括温度、声音及湿度。
[0049]
在一个优选的实施例中，所述传感设备包括红外传感器、可见光传感器和激光雷达。
[0050]
参考图2，本发明实施例还提供一种异构多智能体的带压堵漏方法，所述方法应用于带压堵漏系统，所述带压堵漏系统包括通过5g通信网络相互连接的光纤传感网络、指挥中心和异构多智能体，所述异构多智能体包括通过5g通信网络相互连接的飞行巡检机器人
和地面机器人，所述地面机器人包括带压堵漏机器人和地面运输机器人；
[0051]
所述方法包括以下步骤：
[0052]
s101、光纤传感网络监测管道的特征参数，并判断所述特征参数是否异常；
[0053]
现有技术中，光纤传感包含对外界信号(被测量)的感知和传输两种功能。所谓感知(或敏感)，是指外界信号按照其变化规律使光纤中传输的光波的物理特征参量，如强度(功率)、波长、频率、相位和偏振态等发生变化测量光参量的变化，即“感知”外界信号的变化。这种“感知”实质上是外界信号对光纤中传播的光波实时调制。所谓传输，是指光纤将受到外界信号调制的光波传输到光探测器进行检测，将外界信号从光波中提取出来并按需要进行数据处理，也就是解调。因此，光纤传感技术包括调制与解调两方面的技术，即外界信号(被测量)如何调制光纤中的光波参量的调制技术(或加载技术)及如何从被调制的光波中提取外界信号(被测量)的解调技术(或检测技术)。现有技术中的光纤传感技术上百种，诸如温度、压力、流量、位移、振动、转动、弯曲、液位、速度、加速度、声场、电流、电压、磁场及辐射等物理量都实现了不同性能的传感。本实施例中，光纤传感网络监测温度、声音及湿度这些特征参数均采用现有技术。
[0054]
s102、当光纤传感网络判断所述特征参数异常时，定位出发生异常的传感节点，并向飞行巡检机器人上报异常信息；
[0055]
结合图3，当管道发生泄漏时，铺设于泄漏位置所在监测区域的传感节点监测的特征参数会产生异常变化，光纤传感网络定位得到检测出异常变化的传感节点，从而生成包含该传感节点的监测区域的异常信息；在一个优选的实施例中，光纤传感网络通过5g网络将所述异常信息实时上报给指挥中心，基于5g网络的低时延、高带宽、大连接的传输特性，可以实现光纤传感网络和指挥中心实时地交互，更好地进行协同合作。
[0056]
s103、飞行巡检机器人在接收到异常信息后，根据该异常信息解析得到监测区域，并抵达所述监测区域，所述异常信息包含该传感节点的监测区域；
[0057]
s104、飞行巡检机器人利用自身携带的传感设备对所述监测区域进行探测，并与指挥中心实时交互探测得到的信息，以便指挥中心确定管道中的漏点位置及解决方案；
[0058]
在本实施例中，飞行巡检机器人携带红外传感器、可见光传感器和激光雷达等多种传感设备，通过5g网络与指挥中心实时交互探测得到的信息，指挥中心根据传感设备探测得到的信息从所述监测区域中搜索并精确定位出管道的漏点，准确诊断出漏点的故障类型，并基于所述故障类型得出具体的解决方案。
[0059]
s105、指挥中心将确定好的漏点位置和解决方案发送给地面机器人，以便地面机器人基于所述漏点位置和解决方案进行自主任务分配；
[0060]
其中，所述自主任务分配包括确定带压堵漏机器人的数量、以及地面运输机器人的数量；
[0061]
s106、地面运输机器人将所述带压堵漏机器人承载运输到漏点位置，以便带压堵漏机器人协作完成带压堵漏任务；
[0062]
在一个优选的实施例中，多个带压堵漏机器人对漏点进行定位，并通过多个传感器对漏点进行观察；通过5g通信网络与指挥中心进行交互，以提高操作成功率。
[0063]
在本实施例中，由于带压堵漏的自主任务分配取决于漏点的面积、液体喷射的压力和能见度等多种因素，而每种方案需要配置的地面机器人会有较大差异，因此需要基于
所述漏点位置和解决方案确定带压堵漏机器人的数量、以及地面运输机器人的数量，实现地面机器人的合理分配。
[0064]
本实施例中，为减少带压堵漏机器人的能量消耗，由地面运输机器人提供动力，负责将带压堵漏机器人承载运输到漏点所在区域。
[0065]
在一个改进的实施例中，所述带压堵漏机器人包括带压堵漏作业机器人和带压堵漏辅助机器人。
[0066]
s107、带压堵漏机器人完成带压堵漏任务后，自动聚集到地面巡检机器人所在位置，完成回收作业。
[0067]
本发明为解决传统人工带压堵漏作业存在的不足，提供一种基于5g通信的异构多智能体带压堵漏方法及系统，本发明实现了对漏点的全天候全天时实时监测，以及无人化的带压堵漏作业。本发明可以极大的提高跟踪定位精度。与传统人工带压堵漏方法相比，该方法首先避免了人员受到伤害的风险；其次，该方法基于5g通信技术低时延、高带宽、大连接的传输特性，可以实现实时地人机交互和机机交互，不但能够使多个异构智能体更好地进行协同合作，还可以使得指挥中心随时掌握每个智能体的实时状态和任务完成情况，极大地改善了系统的灵活性和带压堵漏任务的成功率。
[0068]
基于5g通信技术，该系统中的所有智能体不再受到信息传输容量的限制，而是作为执行终端与控制中心实时联网，支持任意时间对智能体下达任务。控制中心可以通过音视频等感知端对各个智能体进行全程跟踪，实时掌控各个智能体的轨迹及状态，并可对执行的任务进行任意中断、恢复和调整等操作，提升系统的灵活性。
[0069]
在5g高带宽支持下，许多原本需要本地运行的ai算法得以移植到设置在后台云端的控制中心，大大降低设置在前端的异构多智能体的运算负荷量；不仅如此，在减负的同时，方便异构多智能体增加更多的传感器，提升多维感知能力；另外，在5g的加持下，异构多智能体的庞大数据得以实时回传到控制中心，借助后台的庞大算力，可提供更迅速、更精准、更全面的ai分析，进而将准确指令下达到前端智能体，提升带压堵漏操作的效率。
[0070]
在一个优选的实施例中，所述光纤传感网络包括至少一个传感节点构成的网络，每个所述传感节点对应一个监测区域。
[0071]
其中，至少一个所述传感节点铺设在管道所在区域，可以全天时、全天候地监测管道的特征参数，根据实际需要，可以对管道的关键部位铺设传感节点，以有效地监测管道的特征参数；也可以对整体管道铺设传感节点，以全面地监测管道的特征参数。
[0072]
在一个优选的实施例中，所述特征参数包括温度、声音及湿度。
[0073]
在一个优选的实施例中，所述传感设备包括红外传感器、可见光传感器和激光雷达。
[0074]
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。