空中机器人的制作方法

本实用新型涉及机器视觉领域，尤其涉及一种空中机器人。

背景技术：

边坡是指线路近旁的天然斜坡或经施工开挖形成的路堑斜坡、填筑形成的填方斜坡等。依据《公路路基设计规范》JTGD30-2004规定：土质挖边坡高度大于20米、岩质挖方边坡高度大于30米的边坡为高边坡。

由于边坡系统是一个开放的复杂系统，其稳定性受地质因素和工程因素等的综合影响。这些因素有些是确定性的，但是大部分具有随机性、模糊性、可变性等不确定性特点，它们对不同类型边坡岩体稳定性的影响权重是变化的，这些因子之间有复杂的非线性关系，因此在边坡岩体稳定性分析过程中应依据具体情况动态地选择参评因素。而对于边坡工程监测主要是了解地质类型和变形机理，随着不断地发展，由原来的人工简易皮尺工具到现在的仪器监测，又正在向高精度、自动化的远程系统的边坡工程监测技术发展。根据监测后得到的结果，找到坡体滑坡、崩塌等动态变化的规律，预测可能发生的灾害。

目前对边坡灾害的检测方法包括简易观测法、设站观测法、仪表观测法。

(1).简易观测法

简易观测法适合观测发生灾害的坡体，通过人工观测，对坡体产生的崩塌沉降、地表膨胀、裂缝等迹象都有进一步的了解，并在有容易崩塌或已经发生崩塌的地方，做上标记，通过对比不同时间，不同温度条件下，裂缝规模、开态、深度、长度、宽度以及开裂延伸的方向，根据其发展趋势，分析是哪个时期的滑动。

(2).设站观测法

通过了解工程区地址背景的情况后才可以用，把坡体划分成线状或者网格状的区域，固定的观测点(这个点不能在变形区的影响范围内)，用多种测量方法和精密的仪器，在不同的时间进行观测。

(3).仪表观测法

仪表观测法主要是运用精密的仪器进行边坡工程监测，对于不用的检测类型，使用的仪器也有所不同，对于变形量较小的边坡检测应该用精度高的短程仪表，而对于滑坡、剧变等应该用量测范围可调的仪器。

以上传统的三个检测方法有一个共同的特点就是需要人工参与，需要施工人员对岩体进行全面的监控和定期检测，特别是在大雨之后或地震过后的检测显得尤为重要。但是，我国地质特殊，岩石种类颇多，边坡内部岩土也具有一定的复杂性，传统的人工检测方法具有劳动强度大、工作效率低、检测的精度不高的缺点，尤其是在高边坡检测时往往伴随着一定的危险性，容易造成人员的伤亡。

技术实现要素：

有鉴于此，本实用新型的目的在于提供一种基于空中机器人的边坡质量检测及其系统，旨在解决现有技术中人工检测的精度不高、检测效率较低且检测的安全性较差的问题。

本实用新型提出一种空中机器人，包括：

一对支撑部，设置在所述空中机器人的底端且相互对称；

六轴飞行器，设置在所述空中机器人的顶端并包括水平设置的六个旋转翼；

云台，与所述六轴飞行器的中心位置相连；以及

相机集成部，倒挂在所述云台之下，并在所述相机集成部设置有两个相机。

进一步地，每一支撑部均呈T形并都包括水平杆和垂直杆，所述一对支撑部各自的水平杆相互平行且在同一水平面上，所述一对支撑部各自的垂直杆以八字形相互支撑着所述空中机器人的主体部分。

进一步地，在所述六轴飞行器的中心位置设置有圆盘，所述六个旋转翼均匀的分布在所述圆盘的圆周上，且每一个旋转翼呈T形，且T形的水平部分远离所述圆周，T形的竖直部分连接在所述圆盘的圆周上。

进一步地，所述云台与所述圆盘相连，且所述云台的中心与所述圆盘的中心的连线与所述六个旋转翼所在的平面垂直。

进一步地，所述相机集成部包括弯折部，所述弯折部的起始端垂直连接所述云台，所述弯折部的末端搭载至少两个相机，且所述弯折部包括多个垂直连接的连接段。

进一步地，所述两个相机包括红外相机和光学相机。

本实用新型提供的技术方案，通过在空中机器人所搭载的光学相机和红外相机对整个待检测区域进行拍摄，制定空中机器人的飞行路径，可一次性快速执行对整个边坡的全面检测，极大节省了人力和时间成本，并大大提高了检测效率；对于高边坡检测，利用空中机器人替代人工有效避免了高空作业的危险，对于陡边坡检测，利用空中机器人替代人工有效避免了边坡突然垮塌带来的危险，进而极大提高了检测的安全性。

附图说明

图1为本实用新型一实施方式中空中机器人的立体示意图；

图2为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的一方向的剖面示意图；

图3为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的另一方向的剖面示意图；

图4为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的相机集成部4的侧视图；

图5为本实用新型一实施方式中搭载有光学相机和红外相机的空中机器人定点飞行拍摄整个工程坡面区域清晰照片图。

具体实施方式

为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

以下将对本实用新型所提供的一种空中机器人进行详细说明。

请参阅图1，为本实用新型一实施方式中空中机器人的立体示意图。

在本实施方式中，空中机器人，包括：

一对支撑部1，设置在所述空中机器人的底端且相互对称；

六轴飞行器2，设置在所述空中机器人的顶端并包括水平设置的六个旋转翼；

云台3，与所述六轴飞行器2的中心位置相连；以及

相机集成部4，倒挂在所述云台3之下，并在所述相机集成部4设置有两个相机。

在本实施方式中，所述两个相机包括红外相机和光学相机。通过自主搭建双相机云台3，实现了同时搭载两台相机完成对目标区域拍摄。利用多光谱技术和双目视觉技术能够有效的识别边坡岩土的情况。通过对采集图像的收集和后处理，得出该区域的近况，以便下一步维护。

请参阅图2，为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的一方向的剖面示意图。

请参阅图3，为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的另一方向剖面示意图。

请参阅图4，为本实用新型一实施方式中图1所示空中机器人的相机集成部4的侧视图。

如上述图1-4所示，在本实施方式中，每一支撑部1均呈T形并都包括水平杆和垂直杆，所述一对支撑部1各自的水平杆相互平行且在同一水平面上，所述一对支撑部1各自的垂直杆以八字形相互支撑着所述空中机器人的主体部分。

在本实施方式中，在所述六轴飞行器2的中心位置设置有圆盘，所述六个旋转翼均匀的分布在所述圆盘的圆周上，且每一个旋转翼呈T形，且T形的水平部分远离所述圆周，T形的竖直部分连接在所述圆盘的圆周上。

在本实施方式中，所述云台3与所述圆盘相连，且所述云台3的中心与所述圆盘的中心的连线与所述六个旋转翼所在的平面垂直。

在本实施方式中，所述相机集成部4包括弯折部，所述弯折部的起始端垂直连接所述云台3，所述弯折部的末端搭载至少两个相机，且所述弯折部包括多个垂直连接的连接段。

在本实施方式中，利用空中机器人所搭载的光学相机和红外相机分别对边坡预先划分的多个作业面依次进行拍摄，以获取多个作业面的光学图像和红外图像。在本实施方式中，利用空中机器人能实现其在飞行过程中的准确三维定位，即包括纵向定位(Z轴)、轴向定位(Y轴)以及横向定位(X轴)。

本实用新型提供的技术方案中，运用光流定位与气压计测高和超声波辅助定位方法相结合，应用地面站控制系统的具体控制命令，控制空中机器人到达预定位置，使用GPS与光流自切换，实现稳定定点悬停，水平方向运用超声波传感器接收发一体，保持一个与坡面的合适距离范围，垂直方向使用气压计控制空中机器人的高度。竖直方向通过外接气压计与超声波传感器联合定位的方法。其中气压计量气压，精确度不高，会随大气区域密度变化出现误差，也会因温度和湿度出现误差。超声波只是辅助定位，范围在7米以内，保证在使用气压计同时，利用外包海绵，实现低通滤波。

空中机器人使用Pixhawk飞控板，该PIXHawk飞控板拥有168MHz的运算频率，并突破性地采用了整合硬件浮点运算核心的Cortex-M4的单片机作为主控芯片，内置两套陀螺和加速度计MEMS传感器，互为补充矫正，内置三轴磁场传感器并可以外接一个三轴磁场传感器，同时可外接一主一备两个GPS传感器，在故障时自动切换。基于其高速运算的核心和浮点算法，该Pixhawk飞控板能够采用先进的定高算法，可以仅凭气压高度计便将其自身高度限定在1m以内。

横向水平定位主要采取GPS装置和一对超声波传感器(用于辅助定位，防止碰撞)，主要使空中机器人与外墙面保持一定距离。距离太近，空中机器人容易与外坡面相撞，从而导致飞行器坠毁。在空中机器人起飞前，已经通过地面控制站对Pixhawk飞控板写入程序，使其与外墙面保持一定距离。设空中机器人与外墙面之间的距离控制在2.5m±1m的一个范围，当空中机器人与外墙面距离大于2.5m时，在Pixhawk飞控板上预先输入的程序则会使空中机器人朝里飞行一段距离，使得距离达到2.5m；当空中机器人与外墙面距离小于2.5m时，则会使空中机器人朝外飞行一段距离，使得距离达到2.5m。实际应用中，空中机器人总会因各种因素在空中略微漂移，特别是在其GPS信号收到周围建筑物干扰的时候。除此之外，本实用新型的横向水平定位还采用了红外扫描雷达，其测量距离范围为10米以内，与超声波传感器相似。不同的是，红外扫描雷达能够在空中机器人顶部对其周围环境进行全方位360度的扫描，而超声波传感器只能定向测距。特别是在建筑物外形不是标准平面时，仅仅使用超声波传感器不能实现空中机器人有效避障，容易顾此失彼。

空中机器人在空中飞行时，其沿X轴方向的定位主要通过GPS装置，GPS装置的水平定位精度为1到2m。与轴向定位(Y轴)相类似，在空中机器人起飞前，通过地面控制站对Pixhawk飞控板写入程序。飞行过程中飞控板能够读取GPS装置的数据，并根据预先输入的程序调整电机输出，从而控制自身飞行状态。空中机器人偏离预设方向，预先写入的程序则会使空中机器人回归飞行路线。

在本实施方式中，采取基于压缩感知理论对拍摄到的每一个作业面的光学图像和红外图像进行融合，得到融合图像。其中，图像融合步骤具体包括：

对输入的红外图像和光学图像分别进行离散余弦变换，得到低频系数和高频系数；

对变换后的高频系数进行分立采样，得到近低频系数和绝对高频系数；

将对应的低频系数进行加权平均处理，将近低频系数进行系数加权处理，并将绝对高频系数进行绝对值取大处理；

根据融合后的采样值和采样矩阵，使用非线性共轭梯度重构法求解最优化问题，得到融合图像。

在本实施方式中，首先要规划所述空中机器人的飞行路径，确定边坡面检测点，使得所述空中机器人能在空中找打定位点悬停；其次要确定所述空中机器人与待测的边坡的坡面横向距离，以确保所述空中机器人不撞击检测面且相机能拍出清晰图像。

在本实施方式中，搭载光学相机的空中机器人定点飞行拍摄整个工程坡面区域清晰的照片若干张，如图5所示。然后通过Matlab软件对图像进行处理(即栅格化)，规划设计空中机器人的飞行路径，同时实时监测空中机器人的飞行状态，并根据任务需求实时对其航路进行路径规划。在规划所述空中机器人的飞行路径之后，确定所述起始作业面的检测点，使得空中机器人得以在空中找到定位悬停。

在本实施方式中，空中机器人将所述融合图像与已存储在数据库中的参考标准进行对比，从而预测可能出现的边坡灾害。在本实施方式中，所述灾害预测步骤具体包括：

通过定期拍摄相同作业面对应的区域，提前选取基准点为参考点，并存储所述参考点的位置于所述数据库中作为参考标准；

在所述融合图像中获取基准点的位置，并通过与存储的参考标准进行对比来得出所选取的基准点的位移量；

根据所述位移量的大小来判断对应作业面上岩土结构的运动情况，从而预测可能出现的边坡灾害。

本实用新型提供的一种空中机器人，利用空中机器人所搭载的光学相机和红外相机分别对对整个区域进行拍摄，制定空中机器人的飞行路径，可一次性快速执行对整个边坡的全面检测，极大节省了人力和时间成本，并大大提高了检测效率；对于高边坡检测，利用空中机器人替代人工有效避免了高空作业的危险，对于陡边坡检测，利用空中机器人替代人工有效避免了边坡突然垮塌带来的危险，进而极大提高了检测的安全性。

值得注意的是，以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。