面向海底管道巡检的AUV三维自适应路径跟踪

针对面向海底管道巡检任务的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪控制问题进行研究。首先,在固定坐标系和机体坐标系下建立AUV的运动学模型,为设计适宜运动控制的三维路径跟踪控制器,建立流体坐标系,并在Serret-Frenet坐标系下建立AUV的路径跟踪误差模型;其次,将可变前视距离引入传统视线(LOS)制导策略,提出一种自适应LOS制导策略以提高制导精度,并基于此设计面向海底管道巡检的AUV三维路径跟踪控制器,使得AUV可有效跟踪设定的参数化路径;最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果验证了所提面向海底管道巡检的三维路径跟踪控制器的有效性。研究成果能够改善AUV的操纵性,可为面向海底管道巡检的无人水下航行器路径跟踪控制方法提供参考。

基于OpenCV的管道巡检水下机器人的设计与实现

本设计是基于OpenCV的管道巡检水下机器人的设计与实现,水下机器人通过所配备的OpenCV摄像头对水下管道进行探测,主要应用于对水下或海底管道的路线进行循迹,并且能够对外壁破损情况的检查以及清理附着的杂物。该设计的实现是应用OpenCV摄像头对所需巡检的管道进行探测,并将所探测到的图像反馈到STM32控制器中识别出管道的循迹路线,并通过驱动模块中的电机设计实现平稳的循迹以及转弯功能。最终通过水下机器人的循迹以及图像处理功能的设计将探测到管道外部轮廓的图像信息进行处理,突出外壁所存在的问题以及附着的杂物。本设计将水下机器人驱动模式与图像处理功能进行很好的结合与应用,从而实现对管道循迹的过程中管道外壁的收检测。

一种自主式小型浅水水下管道巡检机器人的研制与试验

针对浅水水域机器人的姿态平衡、运动控制、信息获取及工作环境多变等难题,文中研制了一款能够沿水下管道自主运动、检测管道上的吸附物、发出警报并对吸附物移除及回收的小型水下机器人。采用Arduino Mega 2560集成芯片作为核心控制器,开发了管道巡线、图形识别和回收装置驱动等模块的外围电路,制作了实物样机。实景试验表明:所研制的机器人能够完成460~530 mm深度水下管道的巡检作业。

无人机在油气管道巡检管理中的应用前景分析

目前,国内外对于无人机技术的发展研究不断增多,无人机的应用领域也在不断扩大。针对无人机在油气管道巡检管理中的应用,目前已经有了较为成熟的案例。该文将在目前无人机技术发展现状的基础上对无人机在油气管道巡检的应用进行分析,同时讨论了传统油气管道巡检模式与无人机巡检模式对比和油气管道无人机巡检系统构成,此外还分析了现有的以及将来可能实现的可用于油气管道巡检的无人机新兴技术,阐明了无人机在油气管道巡检管理中具有广阔的应用前景。

雨污管道巡检机器人嵌入式系统的设计与实现

城市雨污排水管道的巡检主要以人工为主,但由于地下管道环境错综复杂并存在有毒可燃气体,人员下井存在很大危险.虽然有部分巡检工作尝试采用巡检机器人代替人工,但这些机器人采用的有缆方式,存在巡检距离受限、操作繁琐、能耗高等问题,导致巡检效率低下,智能化程度低.针对上述问题以及巡检机器人的任务需求,设计并实现了一种更加安全可靠与智能的雨污管道巡检机器人嵌入式系统.该设计基于CCTV巡检方式,采用STM32作为主控芯片,搭载工业摄像头、传感器组等模块采集数据,并采用无线通信的方式与上位机进行连接,之后通过YOLOV5s自主判断所采集的视频流中是否存在淤积物堵塞问题.通过在广州市番禺区的实地试验,结果表明,嵌入式系统设计合理,管道巡检机器人能够实现各项功能与技术要求.

射频识别技术(RFID)在石油管道巡检中的应用

为了解决在石油管道巡检中的管理问题,采用了前沿的射频识别技术,集成iPico公司的射频识别阅读器和性能较好的工业标签,在石油管线上实现巡检管理,并且采用EVB编程技术基于PDA(Personal Digital Assistant)的WindowsCE操作平台,实现了便携的石油管道巡检车载应用系统。经过静态和动态中的车载试验,已经成功应用于石油管线巡检上,且带来良好的应用成效。

管道巡检机器人视觉系统实验教学平台设计

为加强机器人专业实验教学,提高人才培养质量,设计了一套基于管道巡检机器人的视觉系统实验教学平台。该实验平台由目标物的检测识别和目标物的定位测距两部分组成,涉及视觉系统的相机标定技术、深度学习技术、YOLO检测算法、单目定位测距技术等。实验结果表明,该视觉系统具有较强的淤积物检测识别能力和较高的淤积物检测精度。学生通过该平台不仅学习了管道机器人视觉系统的设计思路和方法,而且创新实践能力大大提高。

基于改进YOLOv2和迁移学习的管道巡检航拍图像第三方施工目标检测

针对传统目标检测算法应用在无人机航拍图像上第三方施工目标检测和违章占压建筑检测的数据集少、检测率低等问题,提出基于Aerial-YOLOv2和迁移学习的航拍图像目标检测算法。首先,利用结合数据增强的迁移学习策略训练的网络来扩大数据集规模,并利用K均值聚类分析得到符合所提数据集特点的锚点框数量和尺寸;其次,通过自适应对比度增强的方法对图像进行预处理;最后,提出改进卷积模块替代YOLOv2中的卷积块并结合特征融合的多尺度预测方式进行目标检测。用不同的算法和训练策略在无人机航拍图像上进行对比实验,实验结果表明,Aerial-YOLOv2算法结合多种训练策略后,其准确率、召回率分别能达到95%、91%,每张图像检测时间为14 ms。由此可知,该算法适用于无人机航拍图像第三方施工目标及违章占压建筑的智能检测。

“智慧管道巡检监控指挥集成平台”的设计与应用

介绍了设计、应用"智慧管道巡检监控指挥集成平台"的详细方案,该平台集输油管道巡检、监控、维修、养护、应急、评价于一体。通过该平台能快速提供真实准确的地下管道综合信息,为地下管道管理提供决策依据,可有效提高管道巡检效率及安全监管力度,加快事故处理速度,提升企业信息化水平。

管道巡检机器人目标识别与定位检测技术

针对目前管道巡检机器人对管道内部目标淤积物识别精度低的问题,设计了一个基于新的学习率更新策略的改进YOLO模型,该模型采用深度学习卷积网络来进行目标物图像学习训练;针对定位不准确的问题,设计了一个测距定位模型,实现了对目标物测距的精准定位.对新学习率更新策略下的YOLO模型、常数衰减学习率更新策略下的YOLO模型、指数衰减学习率更新策略下的YOLO模型及使用传统梯度下降法的YOLO模型等进行了对比训练测试,结果表明,基于新学习率更新策略下的YOLO模型的目标物检测准确率达到96.1%,测距定位模型的定位误差小于2 cm.

基于移动GIS的南疆天然气利民工程管道巡检系统设计与实现

设计的管道巡检系统由手持终端、无线服务网络、监控管理中心组成。在管道巡检工作中,巡检人员配置手持终端,手持终端将实时接收卫星发送的经度、纬度、时间等信息,且每隔3 min将定位信息及巡检时发现的事件状况信息通过GPRS无线服务网络发送给监控管理中心的数据库服务器中。监控管理中心的监控人员通过管道巡检系统平台对实时数据进行分析,对巡检工作及巡检事件进行处理,实现对巡检工作实时的管理。

无人机编队飞行在长输管道巡检方面的应用设计

针对燃气管道巡查的要求和特点,设计无人机编队飞行系统和无人机编队巡检系统,重点介绍了无人机编队的设计目标、任务规划、航迹规划、队形编排、管道巡检、多编队控制系统搭建,以及飞行巡检试验。

基于3G技术的油气管道巡检信息系统的研究与实现

介绍了一种基于3G技术研制而成的智能化油气管道巡检信息系统。该系统由手持移动巡检仪、无线传输网络以及中心平台管理子系统组成。本文结合某天然气输气管道巡检信息系统建设项目,具体介绍了巡检系统的工作原理、关键技术及主要功能。实践证明,基于3G技术的油气管道巡检信息系统在油气管道巡检管理的应用中取得了良好的效果。

石化管道巡检的多旋翼无人机云台的设计

针对石化管道巡检无人机所搭载的云台在强度刚度、结构稳定性等方面要求高的问题,设计了一种以多旋翼无人机为平台的三轴云台。根据工况要求设计了无人机的机体,同时对云台的结构组成、结构设计、材料选择、所受载荷等方面进行分析,运用UG NX软件的高级仿真模块建立了云台的有限元模型,解算该模型,分析静力学应力应变及动力学四阶模态振型。为验证设计,制作了云台样机,并挂载在无人机上进行测试。结果表明:该云台在强度刚度、减振性能上满足系统稳定性要求,设计合理可行。

基于Google Earth的天然气管道巡检监控系统研究

以Google Earth为时空数据可视化部件,结合Web Service、GPS定位、GPRS无线通信等技术,设计并实现天然气管道巡检监控系统,可准实时展示巡线员位置并与之短信互动,另包含任意时段巡检轨迹回放、巡检行为自动报警、违章事件报告与处理等功能,相较于传统和现代常用巡检监控系统,具有动态可视化、遥感影像底图更新快、软件实施成本低等特点,经过现场部署测试,达到了对巡线员有效监控与管理的目的。

嵌入式技术在长输原油管道巡检中的应用

以嵌入式技术为基础,将GIS技术嵌入到Android移动终端,采用GPRS无线数据传输功能,建立应用于移动终端的GIS服务,配合带有矢量化地图、影像地图和专题地图的终端数据采集软件和后台处理软件,重点解决了管道巡检工作中巡检人员位置远程监控困难、仪表数据采集上报慢、突发事件响应不及时等问题,为原油管道信息化建设提供指导性解决方案,对促进管道管理现代化和决策的科学化都具有重要意义。

基于Android的智能管道巡检系统的设计与实现

管道巡检是保证传输管道正常运行的一项重要工作,为了方便工作人员的巡检路线规划,采集有问题管道的信息并及时上报,本文设计并实现了基于百度地图API的Android智能管网巡检系统。系统会实时采集巡检员的轨迹信息,方便管理人员知道巡检人员的工作进度,并对巡检路线进行优化。

基于管道移动平台的管道巡检及监控管理研究和应用

管道巡检是保证管道安全、稳定运营的关键。本文以管道测绘数据(管道数据1:2000测图)为基础数据,从管理者和一线巡检人员的角度出发,创造性地集成了全球定位系统(GPS)、3G通信(TD-CDMA、CDMA)、地理信息系统(GIS)、基于基站的定位(LBS)、巡检终端设备和计算机网络通信技术的最新研究成果,提出搭建管道移动管理平台,提出了分散使用,集中管理的分对象现代化巡检管理工作;同时,利用新的移动平台变革了传统的巡检方式,积极探索出路线巡检管理的新思路,按照新的方式规范巡检工作流程,使管道巡检工作的完整性、管理的高效性、生产的安全性得到很好的保证,通过理论联系实际对系统的研究进行验证,为数字化巡检工作、巡检管理工作打下坚实的基础。

基于OpenMV的水下机器人管道巡检比赛策略研究

针对江苏省大学生机器人大赛水下机器人水中巡检项目,文章提出了基于OpenMV图像识别水下机器人以比赛可用的水下仿生机器人为载体,以STM32F103单片机为核心,结合OpenMV模块的OV7725感光元件,利用感光元件采集到的信号控制水下仿生机器人的游动速度、转弯等运动实现航道的巡迹,并能通过色块寻找实现检测黑点,在实验室测试和比赛中都取得良好的效果。

海底管道巡检船定位能力分析

针对作业于渤海等近海水域的海底管道巡检船,进行动力定位系统和锚泊定位系统的能力分析,分别给出两种不同定位系统适用的环境条件,以适用于不同的水深、环境条件及定位要求。其中,针对动力定位系统基于静平衡模型在给定外载荷的条件下进行计算分析,锚泊定位系统基于船体与锚泊系统的耦合模型在时域内进行计算分析。