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桥梁检测飞行爬壁机器人的运动控制研究

桥梁检测飞行爬壁机器人的运动控制研究

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作者：李杰重庆交通大学

学位级别：硕士

本文结合重庆智能机器人研究生联合培养基地项目(JDLHPYJD2021007),面向经济发展需要,针对复杂的桥梁环境,设计开发了兼顾飞行和爬壁的一种检测机器人。分析了机器人在不同工况下的姿态变换,建立了机器人的动力学模型,设计了机器人轨迹... 详细信息

本文结合重庆智能机器人研究生联合培养基地项目(JDLHPYJD2021007),面向经济发展需要,针对复杂的桥梁环境,设计开发了兼顾飞行和爬壁的一种检测机器人。分析了机器人在不同工况下的姿态变换,建立了机器人的动力学模型,设计了机器人轨迹跟踪控制系统,进行了满足设计准则的机器人总体设计方案设计,并设计了融合滤波算法进行桥梁裂纹检测实验研究。首先对国内外桥梁检测和爬壁机器人的发展现状进行文献综述,分析了爬壁机器人现阶段在桥梁检测方面面临的问题和挑战。根据飞行爬壁机器人的结构特点和运动特性,分析了机器人的姿态变换过程,建立了机器人包含移动机构和吸附机构的动力学模型。为提高飞行爬壁机器人的工作效率,设计了机器人轨迹跟踪控制系统,使机器人在满足安全吸附条件下稳定跟踪预设轨迹。通过机器人感知层的传感器获取机器人坐标、速度、航向角和吸附力加上预设参考轨迹作为控制器输入,两侧驱动轮以及吸附装置的旋翼转速作为控制器输出,控制机器人沿预设轨迹行驶。根据机器人的实际坐标、速度、航向角与预设轨迹之间的偏差,通过模糊控制器计算运动机构的输入量。为验证所设计的控制器效果,针对直线预设轨迹和圆形预设轨迹进行MATLAB/Simulink仿真分析。结果表明本文设计的轨迹跟踪控制系统能够快速地进行吸附力反馈调整并准确地进行轨迹跟踪。针对飞行爬壁机器人的结构特点和运动特性进行总体设计,设计包括主控模块、吸附模块、运动模块、环境感知模块。对各模块的硬件进行选型,并设计相应电路及软件控制方案。针对充满复杂噪声的桥梁图像,提出一种基于自适应加权均值滤波算法的桥梁裂缝图像滤波方法。该方法结合了灰度拉伸和自适应加权均值滤波的特点,利用灰度拉伸方法均衡化图像阴影和光照,并采用改进的均值滤波方法去除复杂噪声。同时,采用Otsu法和基于连通域滤波的二值化技术去除孤立噪声点,并结合裂缝骨架图进行裂缝面积、长度和宽度的定量分析。实验结果表明,所设计的融合滤波算法能有效去除噪声,提高裂缝检测精度。综上所述,本文建立了飞行爬壁机器人的动力学模型,研究了飞行爬壁机器人的轨迹跟踪控制方法,进行了机器人的总体方案设计,并针对桥梁图像的复杂特性提出了融合滤波算法。论文的研究工作为机器人的方案设计、运动控制研究和图像检测系统设计提供了参考。

关键词：飞行爬壁机器人姿态分析轨迹跟踪控制桥梁图像检测

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