用于桥梁检测的无人机绕梁巡航检测方法与流程

本发明属于无人机桥梁检测领域，特别涉及一种用于桥梁检测的无人机绕梁巡航检测方法。

背景技术：

近年来，无人机桥梁检测技术逐渐进入市场，成为一种较为高效和安全的桥梁检测方式，传统的无人机检测一般由两名专业技术人员分别控制机身运动、检测摄像两部分进行飞行和数据采集，采集数据实时显示在地面站监控屏幕上，检测人员根据监控判断是否存在病害。

现有的无人机桥梁检测方式仍存在以下不足：第一，无人机的桥梁检测过程由无人机操纵人员控制，在检测视野盲区部分时，操纵人员需要不停更换位置，而在一些地形复杂的环境中，操纵人员位置将难以更换，造成检测效率的下降；第二，无人机操控人员在控制无人机对桥梁进行检测时，难以保证无人机距离检测面相对位置的恒定，使图像拍摄质量参差不齐，造成对桥梁缺陷检测的误判断；第三，受无人机操控人员水平及检测环境等因素的影响，无人机桥检过程中极易出现坠机事故。

由于桥梁立柱是桥梁的主要支撑结构，在桥梁检测中对桥梁立柱的检测维护尤其重要，由于现有无人机检测存在的不足，难以保证检测数据的全面和准确性，不利于及时发现及消除立柱病害。

技术实现要素：

根据以上现有技术的不足，本发明提供一种用于桥梁检测的无人机绕梁巡航检测方法，可对桥梁立柱进行全自动精准检测，消除检测盲区，保证检测数据的全面和准确。

本发明所述的用于桥梁检测的无人机绕梁巡航检测方法，包括以下步骤：步骤s1：根据桥梁原始数据以及无人机拍摄数据建立桥梁的三维坐标模型图；步骤s2：根据三维坐标模型图规划无人机的巡航检测路径，将桥梁立柱总长分为桥梁立柱底部区域、桥梁立柱中间区域和桥梁立柱顶端区域；桥梁立柱底部区域和桥梁立柱顶部区域采用等距离平面环绕巡航路径；桥梁立柱中间区域采用螺旋式巡航路径；步骤s3：将巡航检测路径通过无线传输模块传送给无人机，无人机按照巡航检测路径执行检测，通过搭载数据采集模块采集桥梁立柱数据；步骤s4：无人机通过无线传输模块将采集数据回传至地面信息处理系统，地面信息处理系统对采集数据进行处理，找出桥梁缺陷及所在位置。

利用桥梁原始数据和无人机拍摄数据建立桥梁的三维坐标模型图，提高了模型图的准确性和精确性，桥梁立柱底部区域和桥梁立柱顶部区域采用等距离平面环绕巡航路径，消除了底部和顶部的检测盲区，桥梁立柱中间区域采用螺旋式巡航路径，保证数据采集的准确性。

所述的步骤s2，包括以下分步骤：步骤s21：将桥梁立柱总长设为h，桥梁立柱底端区域高度设为hb，桥梁立柱顶端区域高度设为ht，桥梁立柱中间区域高度设为hm；

hm＝h-ht-hb；

ht＝hb；

步骤s22：桥梁立柱底端区域，围绕其表面采用等距离db平面环绕巡航路径；步骤s23：桥梁立柱顶端区域，围绕其表面采用等距离dt平面环绕巡航路径；步骤s24：桥梁立柱中间区域，围绕其表面，采用螺旋式巡航路径，该桥梁立柱中间区域沿高度方向划分为i等份，每一高度区域对应的螺距为pi，距检测表面距离为di，螺旋角为αk：

1)沿高度方向，当桥梁立柱横截面直径不发生变化时，

pi＝pi-1，di＝di-1，i≥1；

2)沿高度方向，当桥梁立柱横截面直径发生变化时，

pi＝∫cosαkdl；

其中，p0表示初始螺距；d0表示初始距离，取1m～15m；di取1m～15m；l表示无人机在当前单元巡航一周所经过的距离；rj表示桥梁立柱横截面半径；θv表示无人机有效检测角度范围。巡航路径根据桥梁立柱横截面调整，特别是当横截面发生变化时，巡航路径螺距、螺旋角、直径均发生相应改变，保证无人机距离检测面的相对位置，从而保证检测面拍摄的准确性，准确比对桥梁立柱存在的缺陷。

无人机在进行螺旋式巡航路径检测时，θv＝(70％～90％)θ；无人机在进行等直径巡航路径检测时，θv＝θ；其中，θ无人机摄像广角拍摄范围；θv为无人机有效检测角度范围。即为避免环境因素及系统误差因素等对无人机检测路径造成的偏移，无人机检测范围的重叠区域占拍摄广角范围θ的10％～30％为佳。

所述的桥梁立柱中间区域高度桥梁立柱底端长度hb与顶端ht长度相同，

所述的db＝dt。

所述的db或dt取1m～15m，m为长度单位。

所述的无人机设有三向视觉定位模块，三向视觉定位模块第一向安装于无人机前部，用于定位并反馈无人机距桥梁立柱的相对位置；第二向安装于无人机上部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距桥底或桥台的相对位置；第三向安装于无人机下部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距地面或水平面的相对位置。通过三向视觉定位模块，无人机执行检测过程中能够自动避障，有效避免了坠机的发生。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：

1、本发明通过建立桥梁立柱巡航检测路径，可直接应用于桥梁立柱的全自动精准检测，解决了传统桥梁检测对检测人员要求高，检测效果不理想的问题，拍摄精度和准确度大幅提高。

2、本发明的绕梁巡航检测方式极大的提高了无人机的检测效率，同时消除了检测盲区。

3、本发明有效降低了传统无人机检测的高坠机率，同时降低了桥梁检测的成本，具有良好的经济效益。

附图说明

图1为本发明绕梁巡航检测方法步骤流程图；

图2为本发明实施例的巡航检测路径正视示意图；

图3为本发明实施例的螺旋式巡航检测路径俯视剖视图；

图4为本发明实施例的局部螺旋式巡航检测路径分析示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例做进一步描述。

本发明用于桥梁检测的无人机绕梁巡航检测方法，根据图1流程，包括以下步骤：

步骤s1：根据桥梁原始数据以及无人机拍摄数据建立桥梁的三维坐标模型图，利用无人机拍摄数据对桥梁原始模型图进行优化和修正，从而得到更加准确和精确地图形。

步骤s2：根据三维坐标模型图规划无人机的巡航检测路径，将桥梁立柱总长分为桥梁立柱底部区域、桥梁立柱中间区域和桥梁立柱顶端区域；桥梁立柱底部区域和桥梁立柱顶部区域采用等距离平面环绕巡航路径；桥梁立柱中间区域采用螺旋式巡航路径。桥梁立柱底部区域和桥梁立柱顶部区域采用等距离平面环绕巡航路径，消除了底部和顶部的检测盲区，桥梁立柱中间区域采用螺旋式巡航路径，拍摄质量高，保证了数据采集的准确性。

步骤s3：将巡航检测路径通过无线传输模块传送给无人机，无人机按照巡航检测路径执行检测，通过搭载数据采集模块采集桥梁立柱数据。

步骤s4：无人机通过无线传输模块将采集数据回传至地面信息处理系统，地面信息处理系统对采集数据进行处理，找出桥梁缺陷及所在位置。

步骤s2中，如图2、图3所示，巡航检测路径规划具体包括以下步骤：

步骤s21：将桥梁立柱总长设为h，桥梁立柱底端区域高度设为hb，桥梁立柱顶端区域高度设为ht，桥梁立柱中间区域高度设为hm；

hm＝h-ht-hb；

ht＝hb；

桥梁立柱中间区域高度

桥梁立柱底端长度hb与顶端ht长度相同，

步骤s22：桥梁立柱底端区域，围绕其表面采用等距离db平面环绕巡航路径2-1。

步骤s23：桥梁立柱顶端区域，围绕其表面采用等距离dt平面环绕巡航路径2-3。

步骤s22和s23中，db和dt可以相等也可以不相等，优选db＝dt，且db或dt取值为1m～15m。

步骤s24：桥梁立柱中间区域，围绕其表面，采用螺旋式巡航路径2-2。该di桥梁立柱中间区域沿高度方向划分为i等份，每一高度区域对应的螺距为pi，距检测表面距离为，螺旋角为αk：

1)沿高度方向，当桥梁立柱横截面直径不发生变化时，

pi＝pi-1，di＝di-1，i≥1；

3)沿高度方向，当桥梁立柱横截面直径发生变化时，

pi＝∫cosαkdl；

di取1m～15m；或di＝d0。

其中，p0表示初始螺距；d0表示初始距离，取1m～15m；l表示无人机在当前单元巡航一周所经过的距离；rj表示桥梁立柱横截面半径；θv表示无人机有效检测角度范围。巡航路径根据桥梁立柱横截面调整，特别是当横截面发生变化时，巡航路径螺距、螺旋角、直径均发生相应改变，保证无人机距离检测面的相对位置，从而保证检测面拍摄的准确性，准确比对桥梁立柱存在的缺陷。

如图3所示，桥梁立柱横截面为矩形截面3-1，其巡航检测俯视路径为3-2，矩形截面3-1的长度为b，宽度为a，其rj为等效圆半径，可采用周长等效圆半径或面积等效圆半径。

周长等效圆半径＝(a+b)/π；

di取1m～15m。

无人机在进行螺旋式巡航路径检测时，θv＝(70％～90％)θ；无人机在进行等直径巡航路径检测时，θv＝θ；其中，θ无人机摄像广角拍摄范围；θv为无人机有效检测角度范围。即为避免环境因素及系统误差因素等对无人机检测路径造成的偏移，无人机检测范围的重叠区域占拍摄广角范围θ的10％～30％为佳，不重叠区域为70％～90％。

如图4所示，选取局部区域，对螺旋式巡航检测路径的检测范围进行分析，该视图包括了上下相邻两螺旋的检测范围，其中，4-2为相邻两螺旋的巡航检测路径，4-1为下螺旋路径摄像机广角θ的检测范围，4-3为上螺旋路径摄像机广角θ的检测范围为，4-1和4-3的检测重叠区域即为两相邻螺旋路径冗余检测范围4-4。

无人机还设有三向视觉定位模块，三向视觉定位模块第一向安装于无人机前部，用于定位并反馈无人机距桥梁立柱的相对位置；第二向安装于无人机上部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距桥底或桥台的相对位置；第三向安装于无人机下部，用于在无人机巡航检测过程中定位并反馈无人机距地面或水平面的相对位置。通过三向视觉定位模块，无人机执行检测过程中能够自动避障，有效避免了坠机的发生。

本发明通过建立桥梁立柱巡航检测路径，可直接应用于桥梁立柱的全自动精准检测，解决了传统桥梁检测对检测人员要求高，检测效果不理想的问题，拍摄精度和准确度大幅提高；采用平面环绕巡航路径和螺旋式巡航路径相结合的方式，消除了检测盲区，提高检测效率；无人机搭载三向视觉定位模块，有效规避检测过程中的障碍物，有效降低了传统无人机检测的高坠机率，降低检测成本，具有良好的经济效益。