一种基于BIM模型的无人机地铁巡检方法及设备与流程

本技术涉及地铁巡检的，尤其是涉及一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法及设备。

背景技术：

1、随着地铁网络的快速扩张，且地铁存在通行效率高的优点，因而地铁成为了城市人口出行的优选方式之一；然而，地铁列车的高效通行极度依赖地铁隧道和轨道设施的完备性，且单趟列车承运的乘客众多，一旦地铁隧道或轨道设施存在故障，轻则影响列车通行效率，进而影响乘客的正常出行，重则造成重大人员伤亡事件，因此，对于地铁的日常巡检至关重要。

2、目前，针对地铁隧道和轨道设施安全性的检查主要采取在地铁停运期间人工巡检和在地铁线路上设置固定监测装置相结合的方式进行，然而，人工巡检容易出现因人员懈怠而漏检的问题，而设置大量固定监测装置的则存在设备成本和维护成本高的问题。

3、针对上述相关技术，发明人认为现有的地铁设施安全性检查方式存在效率较低的问题。

技术实现思路

1、为了提高地铁设施安全性检查的效率，本技术提供一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法及设备。

2、本技术的发明目的一采用如下技术方案实现：

3、一种基于bim模型的无人机地铁巡检方法，包括：

4、获取各地铁路段的绘测数据，基于各所述绘测数据生成地铁巡检bim模型；

5、获取巡检无人机的尺寸信息，基于所述尺寸信息和地铁巡检bim模型，生成各地铁路段对应的巡检路径信息；

6、获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，生成对应的巡检计划信息；

7、将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块。

8、通过采用上述技术方案，获取各地铁路段的绘测数据，以便判断各地铁路段的隧道、轨道和其他装置的物理结构的尺寸和位置信息，获取巡检无人机的尺寸信息，以便获知巡检无人机的机体尺寸；基于各地铁路段的绘测数据生成地铁巡检bim模型，并根据地铁巡检bim模型和巡检无人机的尺寸信息生成各地铁路段对应的巡检路径信息，以降低巡检无人机与地铁线路上的物品碰撞导致损毁的可能性，同时便于根据巡检无人机获取到的巡检数据与地铁巡检bim模型进行对比，判断隧道、轨道等是否存在变形沉降等现象；获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，以便根据风险因素信息确定可能对地铁隧道和轨道的安全产生影响因素的信息，并根据发车计划信息确定各地铁路段的列车运行密度，进而便于判断各地铁路段的巡检需求和可供巡检的时间，从而生成巡检计划信息，将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块，便于巡检无人机自动执行地铁路线的巡检任务，从而提高了地铁设施安全性检查的效率。

9、本技术在一较佳示例中：所述地铁隧道设置有若干监测点位，各监测点位均设置有监测棱镜；获取各地铁路段的绘测数据，基于各所述绘测数据生成地铁巡检bim模型的步骤中，包括：

10、基于各地铁路段的设计图纸生成地铁初始bim模型，基于地铁初始bim模型确定各监测棱镜初始位置信息；

11、通过全站仪获取各监测棱镜的监测位置信息，基于地铁初始bim模型和监测位置信息，生成地铁巡检bim模型。

12、通过采用上述技术方案，地铁隧道设置有若干监测点位，且监测点位设置有监测棱镜，便于通过全站仪获取监测棱镜的位置，以判断地铁隧道的变形情况；基于各地铁路段的设计图纸，生成地铁初始bim模型，以便用于与后续地铁巡检中获取的监测棱镜的监测位置信息进行对比，从而判断地铁隧道的变形情况；通过全站仪获取各监测棱镜的监测位置信息，通过各监测棱镜的监测位置信息对地铁初始bim模型进行修正，从而生成地铁巡检bim模型，以便提高地铁巡检bim模型与地铁隧道实际结构的一致性。

13、本技术在一较佳示例中：获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，生成对应的巡检计划信息的步骤中，包括：

14、基于预设的地面巡检周期，向巡检无人机发送地面巡检指令；

15、接收巡检无人机发出的地面巡检图像信息，将地面巡检图像信息输入地面风险匹配模型中，生成地面影响信息；

16、接收各列车发出的行驶平稳性信息，基于地面影响信息和行驶平稳性信息，生成风险因素信息。

17、通过采用上述技术方案，由于影响地铁隧道和轨道安全的因素主要包括地铁线路周边的施工、自然灾害等，而这些因素难以通过在地铁隧道内例行的巡检发现，因此需要结合地面巡检；基于预设的地面巡检周期，向巡检无人机发送地面巡检指令，以控制巡检无人机对地铁线路周边的地面情况进行巡检，并获取地面巡检图像信息；接收巡检无人机发出的地面巡检图像信息，将地面巡检图像信息输入至地面风险匹配模型中，分析地面巡检图像中对地铁隧道安全可能造成影响的因素，从而生成地面影响信息；接收各列车发出的行驶平稳性信息，以便获知各列车在日常运行过程中的行驶平稳性情况，判断地铁隧道当前的变形情况，以达到辅助地铁巡检工作的效果，基于地面影响信息和行驶平稳性信息生成风险因素信息，便于从地面安全影响因素和列车实际运行平稳性两个维度评估地铁隧道当前的安全性。

18、本技术在一较佳示例中：获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，生成对应的巡检计划信息的步骤中，还包括：

19、对风险因素信息中的各类项目设定量化分值，基于各地铁路段的风险因素信息计算对应的风险分值；

20、获取发车计划信息，基于发车计划信息计算各地铁路段的运载密度信息，根据运载密度信息确定对应的风险阈值等级；

21、将各地铁路段的风险分值与各等级的风险阈值进行对比，生成对应的巡检计划信息。

22、通过采用上述技术方案，对风险因素信息中的各类项目设定量化分值，便于后续对不同类型风险项目的危险程度进行量化和比较，基于各地铁路段的风险因素信息计算对应的风险分值；获取发车计划信息，以判断各地铁路段的各车次列车的车型和发车时间，从而计算各地铁路段的运载密度信息，由于地铁路段的运载密度越大，则发生安全事故时造成的损失越大，因此，根据不同地铁路段的运载密度信息确定对应的风险阈值等级，将各地铁路段的风险分值与不同等级的风险阈值进行对比，从而针对各地铁路段制定对应的巡检计划信息，以便根据各地铁路段不同的安全需求制定对应的巡检计划，从而提高了巡检计划制定的科学性。

23、本技术在一较佳示例中：将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块的步骤之后，还包括：

24、接收巡检无人机发出的地下巡检图像信息，将地下巡检图像信息输入至地下风险匹配模型，生成第一巡检信息；

25、接收巡检无人机发出的巡检位置信息，生成第二巡检信息，所述巡检位置信息是指巡检无人机监测到的各监测棱镜的实时位置信息；

26、基于第一巡检信息和第二巡检信息生成巡检回传报告，并发送至管理人员终端。

27、通过采用上述技术方案，巡检无人机开始在地铁隧道内自动执行地铁线路的巡检任务时，获取地下巡检图像信息，将地下巡检图像信息输入至地下风险匹配模型，以判断地下巡检图像中是否存在隧道墙体裂缝、滴水、落尘等风险现象，生成第一巡检信息；巡检无人机在自动执行地铁线路的巡检任务时，获取巡检位置信息，其中，巡检位置信息是指巡检无人机监测到的各监测棱镜的实时位置信息，基于巡检位置信息生成第二巡检信息，便于后续判断地铁隧道的变形情况；基于第一巡检信息和第二巡检信息，生成巡检回传报告，将巡检回传报告发送至管理人员终端，以便使管理人员及时获知针对地铁自动巡检的结果，便于管理人员及时判断地铁运行安全，以及记录待维修的项目。

28、本技术在一较佳示例中：所述地铁巡检bim模型包括避让位置坐标信息；将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块的步骤之后，还包括：

29、获取各列车的实时位置信息，基于发车计划信息确定各列车对应的行驶速度数据；

30、基于巡检无人机的当前位置信息、飞行速度数据和各避让位置坐标信息，计算避让时间，基于避让时间和安全系数计算避让预警时间；

31、基于列车的实时位置信息、行驶速度数据，以及巡检无人机的当前位置信息，计算碰撞风险时间；

32、当避让预警时间小于碰撞风险时间时，生成避让执行指令并发送至巡检无人机的巡检控制模块。

33、通过采用上述技术方案，地铁巡检bim模型包括避让位置信息，便于巡检无人机在需要对列车进行避让时导航到安全位置；获取各列车的实时位置信息，便于后续判断各列车与巡检无人机之间的距离，基于发车计划信息，以确定各列车的行驶速度，便于判断列车行驶至巡检无人机位置所需的时间为碰撞风险时间；基于巡检无人机的当前位置信息、飞行速度数据和最近避让位置坐标信息，计算避让时间，根据实际需求设置安全系数，基于避让时间和安全系数计算避让预警时间；其中，当避让预警时间小于碰撞风险时间时，则认为列车与巡检无人机的碰撞风险较大，生成避让执行指令并发送至巡检无人机的巡检控制模块，巡检无人机自动导航至避让位置对列车进行避让，便于降低巡检无人机与列车发生碰撞的可能性。

34、本技术的发明目的二采用如下技术方案实现：

35、一种基于bim模型的无人机地铁巡检设备，包括巡检无人机和uwb定位组件，所述巡检无人机设置有自动全站仪和摄像机，所述uwb定位组件包括定位模块和若干探测模块，所述定位模块固定连接于巡检无人机，地铁隧道内壁以及地铁隧道沿线地表均设置有所述探测模块，所述巡检无人机设置有巡检控制模块。

36、通过采用上述技术方案，巡检无人机用于搭载摄像头、自动全站仪和定位模块，其中摄像头用于拍摄地面巡检图像信息和地下巡检图像信息，自动全站仪用于获取各监测棱镜的巡检位置信息；探测模块用于探测定位模块的位置信息，定位模块固定连接于巡检无人机，以达到获取巡检无人机位置信息的功能；巡检无人机设置有巡检控制模块，以达到控制巡检无人机自动执行地铁巡检任务的功能。

37、本技术在一较佳示例中：所述巡检控制模块内置有基于bim模型的无人机地铁巡检系统，所述基于bim模型的无人机地铁巡检系统包括：

38、地铁巡检模型生成模块，用于获取各地铁路段的绘测数据，基于各所述绘测数据生成地铁巡检bim模型；

39、巡检路径生成模块，用于获取巡检无人机的尺寸信息，基于所述尺寸信息和地铁巡检bim模型，生成各地铁路段对应的巡检路径信息；

40、巡检计划生成模块，用于获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，生成对应的巡检计划信息；

41、自动巡检执行模块，用于将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块。

42、通过采用上述技术方案，获取各地铁路段的绘测数据，以便判断各地铁路段的隧道、轨道和其他装置的物理结构的尺寸和位置信息，获取巡检无人机的尺寸信息，以便获知巡检无人机的机体尺寸；基于各地铁路段的绘测数据生成地铁巡检bim模型，并根据地铁巡检bim模型和巡检无人机的尺寸信息生成各地铁路段对应的巡检路径信息，以降低巡检无人机与地铁线路上的物品碰撞导致损毁的可能性，同时便于根据巡检无人机获取到的巡检数据与地铁巡检bim模型进行对比，判断隧道、轨道等是否存在变形沉降等现象；获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，以便根据风险因素信息确定可能对地铁隧道和轨道的安全产生影响因素的信息，并根据发车计划信息确定各地铁路段的列车运行密度，进而便于判断各地铁路段的巡检需求和可供巡检的时间，从而生成巡检计划信息，将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块，便于巡检无人机自动执行地铁路线的巡检任务，从而提高了地铁设施安全性检查的效率。

43、本技术的发明目的三采用如下技术方案实现：

44、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于bim模型的无人机地铁巡检方法的步骤。

45、本技术的发明目的四采用如下技术方案实现：

46、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于bim模型的无人机地铁巡检的方法的步骤。

47、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

48、1. 获取各地铁路段的绘测数据，以便判断各地铁路段的隧道、轨道和其他装置的物理结构的尺寸和位置信息，获取巡检无人机的尺寸信息，以便获知巡检无人机的机体尺寸；基于各地铁路段的绘测数据生成地铁巡检bim模型，并根据地铁巡检bim模型和巡检无人机的尺寸信息生成各地铁路段对应的巡检路径信息，以降低巡检无人机与地铁线路上的物品碰撞导致损毁的可能性，同时便于根据巡检无人机获取到的巡检数据与地铁巡检bim模型进行对比，判断隧道、轨道等是否存在变形沉降等现象；获取各地铁路段的风险因素信息和发车计划信息，以便根据风险因素信息确定可能对地铁隧道和轨道的安全产生影响因素的信息，并根据发车计划信息确定各地铁路段的列车运行密度，进而便于判断各地铁路段的巡检需求和可供巡检的时间，从而生成巡检计划信息，将巡检计划信息发送至巡检无人机的巡检控制模块，便于巡检无人机自动执行地铁路线的巡检任务，从而提高了地铁设施安全性检查的效率。

49、2. 由于影响地铁隧道和轨道安全的因素主要包括地铁线路周边的施工、自然灾害等，而这些因素难以通过在地铁隧道内例行的巡检发现，因此需要结合地面巡检；基于预设的地面巡检周期，向巡检无人机发送地面巡检指令，以控制巡检无人机对地铁线路周边的地面情况进行巡检，并获取地面巡检图像信息；接收巡检无人机发出的地面巡检图像信息，将地面巡检图像信息输入至地面风险匹配模型中，分析地面巡检图像中对地铁隧道安全可能造成影响的因素，从而生成地面影响信息；接收各列车发出的行驶平稳性信息，以便获知各列车在日常运行过程中的行驶平稳性情况，判断地铁隧道当前的变形情况，以达到辅助地铁巡检工作的效果，基于地面影响信息和行驶平稳性信息生成风险因素信息，便于从地面安全影响因素和列车实际运行平稳性两个维度评估地铁隧道当前的安全性。

50、3. 对风险因素信息中的各类项目设定量化分值，便于后续对不同类型风险项目的危险程度进行量化和比较，基于各地铁路段的风险因素信息计算对应的风险分值；获取发车计划信息，以判断各地铁路段的各车次列车的车型和发车时间，从而计算各地铁路段的运载密度信息，由于地铁路段的运载密度越大，则发生安全事故时造成的损失越大，因此，根据不同地铁路段的运载密度信息确定对应的风险阈值等级，将各地铁路段的风险分值与不同等级的风险阈值进行对比，从而针对各地铁路段制定对应的巡检计划信息，以便根据各地铁路段不同的安全需求制定对应的巡检计划，从而提高了巡检计划制定的科学性。