一种管道清堵机器人自动快速定位系统及方法与流程

技术领域

本发明涉及一种管道清堵机器人自动快速定位系统及方法。

背景技术：

管道清堵机器人是由气体、液体或管道输送介质推动，用以清理管道的专用工具，清堵机器人清理管道的工作中，在管内时常被卡堵，使管道运输存在安全隐患。因此需要对管道机器人进行跟踪定位,监测管道机器人被堵住的位置，以便进行挖掘、清堵管道。由于石油管道材质大都为一定厚度的金属壁，且埋藏在地下，常规的声、光、电信号受到屏蔽很难到达地面，目前一般采用极低频电磁波穿透管壁，实现管道机器人的定位，具体方法是在管道机器人内部放置极低频电磁发射线圈，管道外放置电磁接收装置用来对低频电磁信号的接收，实现管道机器人定位。在具体传感器布置方式上，目前主要流行两种定位方法，一是在管道交换站或管道某几个位置外侧放置低频电磁信号的接收装置，当管道机器人在管道内经过此位置时，接收装置会接收到管内发射的电磁信号，但是这种定位方式只能监测某时刻管道机器人经过与否，只能判断机器人所处的大概位置，当管道机器人被堵在管道某位置时，不能进行位置的精确定位，而且需要在管道沿线间隔的布置大量的传感器，器件成本上花费高。另一种监测方式，是管道内机器人内部电磁线圈发射低频的正弦波信号，管道机器人所处位置的管道外侧在管道轴线方向和径向方向产生不同形状的电磁强度信号，先是接收天线平行于管道接收轴向的电磁信号，判断管道机器人的大概位置，然后天线再垂直于管道，接收径向方向的电磁信号，实现管道机器人的定位，但是这种机械式方法不能自动快速实现管道机器人定位。在一些铺设的石油管道中，经常需要快速找到管道清堵机器人的堵塞位置，上述定位方法就显得无能为力。

技术实现要素：

鉴于现有技术所存在的上述不足，本发明的目的是要提供一种管道清堵机器人智能化的自动、快速定位方法，并且实现装置结构的简易及带来良好经济效益。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种管道清堵机器人自动快速定位系统，包括地下管道内机器人，内部装有一低频电磁螺线管天线发射装置，其特征在于，还包括磁电传感器速度和高度检测系统、磁电传感器信号接收系统、定位信号相关识别及定位显示系统，传感器速度和高度检测系统包括速度传感器、高度传感器、单片机和液晶显示装置度传感系统；磁电传感器信号接收系统包括磁电传感器线圈装置、信号放大电路和滤波电路；定位信号相关识别系统包括电源、无线信号收发电路、微控制器单元、FPGA信号处理单元、GPS定位系统、无线通信装置。

磁电传感器线圈装置由0.1mm的漆包线缠绕10000圈绕成，内加增强磁场信号的铁芯，在监测过程中垂直于水平地面放置。

一种管道清堵机器人自动快速定位方法，包括以下步骤：

A、管道清堵机器人自动化、快速定位监测时，磁电传感器系统由无人机或汽车等快速机械设备承载以一定的速度运行；

B、磁电传感器速度检测系统和高度检测系统进行计算出磁电传感器系统的运动速度和离管道的高度，根据磁电传感器的速度和相对于管道机器人垂直距离，可以计算推导出接收天线理论上接收电磁信号的包络波形 ；

C、磁电传感器信号接收系统经过磁电传感器采集外界低频电磁信号，当磁电传感器接收到的信号为管道机器人内部发射的低频电磁信号时，产生的信号和理论的包络波形高度相关，如果接收到的信号不是管道机器人内部发射的信号，与没有相关性；采用FPGA进行与的相关分析，来自动判断管道机器人的位置。

D、与相关时，通过单片机系统，根据GPS的定位信号，自动记录管道机器人在xoy平面上的坐标位置(x,y)。

步骤C中，确定磁电传感器在平面xoy上的位置的方法是通过求解和两信号的卷积运算，当采集到管道机器人内发射的磁信号时，和两信号的卷积和最大，否则卷积和较小，首先根据传感器检测的无人机的高度h和速度v，求出理论上传感器输出信号，然后通过离散化，取100个离散点，具体为

同样，对传感器经过信号调理后输出的信号进行离散化，得到

然后对和做卷积和计算

当为采集的管道机器人内发射出的磁信号时，其卷积和为最大；

根据实验结果，设定一阈值m，当卷积和大于m时，自动定位系统默认为采集到的信号即为管道机器人内部发射出的信号，此时传感器的位置即为管道机器人的正上方，当传感器远离管道机器人时，采集的信号和理论值相关性差，两者的卷积和较小,此时的卷积和小于m，当卷积较大系统判断传感器下方为管道机器人时，此时，单片机系统读取GPS的三维坐标信息,此时的坐标即为管道机器人在水平面的坐标信息。

步骤D中，确定管道机器人在xoy平面上的坐标位置(x,y)的方法采集的信号和理论值的卷积计算由FPGA系统进行计算，具体计算过程为在FPGA中构建100组卷积计算模板，每组计算模板大小为，该模板的卷积运算是由100个乘法器和99个加法器组成，每组的计算数据主要由FPGA的寄存器给出，通过垂直方向和水平方向实现流水计算，实现卷积计算，卷积计算结果传输到单片机STM32F107，由单片机根据设定的阈值进行比较，当卷积和大于设定阈值时，此时即为检测到管道机器人的位置，读取GPS的位置信息，记下此时的坐标位置，即可以求出管道机器人在平面的位置。

有益效果，由于采用了上述方案，可以实现对管道清堵机器人快速、自动化的定位：

1、在管道清堵机器人定位中，采用无人机等快速运动工具承载磁电传感器系统，可以快速寻找管道内被卡的管道清堵机器人，同时避免了不同地形对人员行走的障碍，实现管道清堵机器人的连续、快速定位；

2、采用速度检测系统检测磁电传感器运行的速度，同时高度传感器检测传感器到管道之间的距离。根据传感器和管道的相对高度和速度，在理论上计算出磁电传感器接收信号在Z方向上的电压理论波形，与传感器实际采集的信号进行相关分析，具体通过求解两函数卷积和，当两函数相关时，卷积和最大，应用中设定一阈值，当卷积和大于阈值时，即表明采集的信号为接收管道机器人内发射的磁信号转化而来的电压信号。采用此办法即可实现管道机器人自动、快速定位的目的，可以根据实际工况条件，调节相关阈值；

3、磁电传感器系统采用高通、低通、带通滤波、放大电路，有效的提高了磁电传感器采集信号的精度，抗干扰能力强、可靠性和开放性程度高、信息处理能力强。

本发明的优点：管道清堵机器人自动、快速定位方法能够快速、自动化的实现管道清堵机器人的定位。采用的低频电磁信号可以穿透管道壁，被管道外磁电传感器接收，实现管道机器人与外界的通信；采用无人机载磁电传感器，可以使磁电传感器快速沿管道行走，为快速寻找机器人提供了可能；速度传感器和高度传感器可以检测出磁电传感器行走的速度和离管道的高度，从而理论求得磁电传感器接收管道机器人内磁信号的信号波形；采用磁电传感器采集到的电压信号与互相关分析，通过求两函数的卷积和，实现管道清堵机器人的快速、自动化定位。采用的高通、低通、带通滤波放大电路，可以使控制系统读取传感器接收到的信号，滤除噪声干扰。

附图说明

图1 为本发明所述的管道清堵机器人自动快速定位系统的基本结构图。

图2 为管道机器人系统与磁电传感器的位置关系图。

图3 为本发明所述传感器速度与采集信号包络波形的关系图。

图4 为管道机器人磁电传感器自动、快速定位方法流程图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本次的具体实施是在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

图1为管道清堵机器人自动快速定位系统的基本结构图，它主要包括管内低频电磁发射系统和管外磁电传感器自动快速管道机器人定位系统两大部分。工作中，地下管道内机器人内部装有一低频电磁螺线管天线发射装置，采用2051单片机产生23.5H_Z的正弦低频信号，经过DAC转换芯片MAX541实现低频正弦信号数字量到模拟信号的转换，信号经过运算放大器LF353比例放大，输出电压接通到螺线管发射线圈，螺线管发射天线采用漆包线缠绕而成，所有电路系统由锂电池供电，集成并封装在管道机器人内部。管道机器人内向外发射电磁波的强度为

式中，为发射线圈的磁导率，为单位长度线圈的匝数，为磁信号发射线圈流过的电流，为线圈的长度，为在柱坐标下测试点到坐标中心的距离。

图2为管道机器人系统和管外磁电传感器的关系图，以管道机器人发射线圈中心为原点，建立坐标系，管道机器人在时间内行走的距离为，根据图2有

带入上式可以得到在磁电传感器中心点的磁场强度为

为管道离磁电传感器的高度，为传感器的速度，当上面各项参数都已经确定时，空间某点的磁场强度就已经确定。

在自动快速定位中，磁电传感器及定位系统由无人机或汽车灯快速行走的车辆工具载动。系统中安装有速度传感器SMB380和超声波高度传感器HC-SR04，速度传感器主要是测量磁电传感器行走的速度，超声波传感器主要测量磁电传感器相对于地面的高度，进而求出磁电传感器相对于管道中心的高度，根据管道机器人和磁电传感器之间的关系模型，求出磁电传感器输出电压的理论值

为传感器后续放大电路的电压放大倍数，传感器输出电压信号随时间的变化规律如3图所示。可以看出，随着传感器相对于管道机器人的速度的变化，传感器输出信号在时域内的信号宽度不同，随着传感器速度的增加，采集的电压信号在时域内呈压缩趋势。

当磁电传感器在工作中沿管道行走，实时采集空间中的磁信号。磁电传感器由0.1mm的漆包线缠绕10000圈绕成，内加增强磁场信号的铁芯，在监测过程中垂直于水平地面放置。磁电传感器输出信号传输到调理电路，经过巴特沃斯低通滤波器，双T带通滤波器和切比雪夫高通滤波器滤波，同时经过运算放大器放大，调理为合适的信号，然后传输到FPGA系统，与理论信号进行卷积求和，进而分析两者的相关性，达到自动定位的目的。当磁电传感器在管道机器人上方行走时，采集到的信号与理论信号形状上相似，即两者信号呈高度相关。

具体进行自动化识别定位过程中，通过求解和两信号的卷积运算，当采集到管道机器人内发射的磁信号时，和两信号的卷积和最大，否则卷积和较小，实验中首先根据传感器检测的无人机的高度h和速度v，求出理论上传感器输出信号，然后通过离散化，取100个离散点，具体为

同样，对传感器经过信号调理后输出的信号进行离散化，得到

然后对和做卷积和计算

当为采集的管道机器人内发射出的磁信号时，其卷积和为最大。在应用中，根据实验结果,设定一阈值m，当卷积和大于m时，自动定位系统默认为采集到的信号即为管道机器人内部发射出的信号，此时传感器的位置即为管道机器人的正上方，当传感器远离管道机器人时，采集的信号和理论值相关性差，两者的卷积和较小,此时的卷积和小于m。当卷积较大系统判断传感器下方为管道机器人时，此时，单片机系统读取GPS的三维坐标信息,此时的坐标即为管道机器人在水平面的坐标信息。

采集的信号和理论值的卷积计算由FPGA系统进行计算，具体计算过程为在FPGA中构建100组卷积计算模板，每组计算模板大小为，该模板的卷积运算是由100个乘法器和99个加法器组成，每组的计算数据主要由FPGA的寄存器给出，通过垂直方向和水平方向实现流水计算，实现卷积计算。卷积计算结果传输到单片机STM32F107，由单片机根据设定的阈值进行比较，当卷积和大于设定阈值时，此时即为检测到管道机器人的位置，读取GPS的位置信息，记下此时的坐标位置，即可以求出管道机器人在平面的位置。

图4为管道机器人自动定位系统流程图，具体定位过程为：首选对系统进行初始化设置，其次，在检测过程中运用系统的速度传感器和高度传感器检测检测装置的速度和高度值。根据理论分析的大小及图像，并均匀选取图像中100个离散点存储到FPGA寄存器中。在检测过程中，系统通过磁传感器进行信号检测，获得检测信号并存储到FPGA寄存器，与进行卷积计算。卷积和的结果传输到单片机与预先设定的阈值进行比较，当卷积和结果大于阈值时，即判定检测的信号来源于管道机器人，此时系统通过GPS系统读取管道机器人的坐标信息，并通过单片机存储到系统的存储单元，然后通过无线数传系统将定位信息传输到检测中心，生成位置报告，便于后期的管道维护和维修。