(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211106955.6 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 湖南大学 地址 410082 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路1号 (72)发明人 曹然　袁钰瑾　褚鸿鹄　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张志梅 (51)Int.Cl. E21D 11/00(2006.01) E21F 17/18(2006.01) G06T 7/521(2017.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 隧道裂缝自动修复方法、 装置、 系统及可读 存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种隧道裂缝自动修复方法、 装置、 系统及可读存储介质， 应用于工程安全技 术。 其中， 方法包括利用搭载多类采集图像数据 及定位数据的传感器的无人机， 基于自主规划路 径在无光源无GPS的待测隧道的飞行过程中， 采 集多模态数据， 以构建三维隧道地图； 在三维隧 道地图构建过程中， 同时探测隧道表 面及隧道内 部的劣化特征， 基于三维隧道 地图和劣化特征生 成标识待修复区域位置信息的三维隧道云图； 利 用爬壁机器人基于三维隧道云图， 定位待测隧道 的各待修复裂缝， 并移动至目标待修复裂缝进行 负压吸附灌注， 从而可以安全、 高效、 有效修补隧 道裂缝， 有效提升隧道结构的稳定性和安全性。 权利要求书2页 说明书22页 附图7页 CN 115182747 A 2022.10.14 CN 115182747 A 1.一种隧道裂缝自动修复方法， 其特 征在于， 包括： 利用搭载多类采集图像数据及定位数据的传感器的无人机， 基于自主规划路径在无光 源无GPS的待测隧道的飞行 过程中， 采集多模态数据， 以构建三维隧道地图； 在所述三维隧道地图构建过程中， 同时探测隧道表面及隧道内部的劣化特征， 基于所 述三维隧道地图和所述劣化特 征生成标识待修复区域 位置信息的三维隧道云图； 利用爬壁机器人基于所述三维隧道云图， 定位所述待测隧道的各待修复裂缝， 并移动 至目标待修复裂缝进行负压吸附灌注。 2.根据权利要求1所述的隧道裂缝自动 修复方法， 其特征在于， 所述移动至目标待修复 裂缝进行负压吸附灌注， 包括： 预先按照第 一预设比例混合纳米二氧化硅和环氧树脂， 或按照第 二预设比例混合马来 酸酐、 石墨烯片层材料与环氧树脂， 生成复合环氧树脂； 在所述复合环氧树脂中加入聚乙烯 醇纤维或双壁 微胶囊材 料， 以改性所述复合环氧树脂； 在按照途径每个待修复裂缝的预设修复路径的行进过程中， 当移动至当前待修复裂缝 中， 所述爬壁机器人在负压环境下， 将改性后的复合环氧树脂灌注至所述当前待修复裂缝 中。 3.根据权利要求1所述的隧道裂缝自动 修复方法， 其特征在于， 所述利用搭载多类采集 图像数据及定位数据的传感器的无人机， 基于自主规划路径在无光源无GPS的待测隧道的 飞行过程中， 采集多模态数据， 以构建三维隧道地图， 包括： 根据无迹卡尔曼滤波， 对激光雷达的激光扫描数据、 超声波测距仪的测距数据和惯性 测量单元的测量数据的数据 处理结果， 结合红外图像采集设备所采集的图像数据， 生成三 维隧道地图并实时确定无 人机的位置； 基于三维隧道地图和所述待测隧道的隧道壁深度测量值， 按照将无人机朝着隧道曲轴 上的估计三 维点移动在所述待测隧道中逐步移动的方式， 结合无人机运动模型自动确定下 个时刻的飞行路径。 4.根据权利要求3所述的隧道裂缝自动 修复方法， 其特征在于， 所述根据 无迹卡尔曼滤 波， 对激光雷达的激光扫描数据、 超声波测距仪的测距数据和惯性测量单元 的测量数据的 数据处理结果， 结合红外图像采集设备所采集的图像数据， 生成三维 隧道地图并实时确定 无人机的位置， 包括： 根据对齐的所述激光扫描数据构建三维隧道地图； 根据所述无 人机在不同时刻的激光扫描数据， 确定所述无 人机的飞行速度； 基于各激光扫描数据和最新可用地图状态， 确定所述无人机在飞行区域的绝对位置信 息； 对所述无人机的飞行速度、 所述惯性测量单元的重力调整加速度和所述绝对位置信 息 进行融合。 5.根据权利要求3所述的隧道裂缝自动 修复方法， 其特征在于， 所述根据对齐的所述激 光扫描数据构建三维隧道地图之前， 还 包括： 在不同时刻的激光扫描数据的各个点之间建立对应关系； 对当前时刻的激光扫描数据的当前点， 通过最小化误差函数确定其对准激光扫描数据 的变换信息， 并将所述变换信息应用至所述对准激光扫描数据的每个点中， 直至满足激光权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115182747 A 2扫描点对齐条件。 6.根据权利要求1至5任意一项所述的隧道裂缝自动修复方法， 其特征在于， 所述利用 爬壁机器人基于所述 三维隧道云图， 定位所述待测隧道的各待修复裂缝， 包括： 预先基于所述爬壁机器人的位置不确定性使用粒子表示， 同时使用RRT对每个位置的 不确定性进行扩展， 使用粒子来表达由各种类型的地形构建的隧道环境中的不确定性传 播， 确定所述爬壁机器人的路径规划规则； 基于所述 三维隧道云图和所述路径规划规则， 生成所述爬壁机器人的爬壁路径； 在所述爬壁机器人按照所述爬壁路径行进过程中， 调用裂缝识别模型识别当前位置是 否存在待修复裂缝。 7.根据权利要求6所述的隧道裂缝自动 修复方法， 其特征在于， 所述调用裂缝识别模型 识别当前位置是否存在待修复裂缝之前， 还 包括： 预先基于将每个损失函数的信 息分别反映至网络中来更新权值的方式， 训练裂缝识别 模型； 所述裂缝识别模型包括输入层、 卷积层、 多个密集块和输出层； 每个密集块的输出特征 图同时输入下一个密集 块和所述输出层。 8.一种隧道裂缝自动修复装置， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于利用搭载多类采集图像数据及定位数据的传感器的无人机， 基于 自主规划路径在无光源无GPS的待测隧道的飞行过程中， 采集多模态数据， 以构建三 维隧道 地图； 初始定位模块， 用于在所述三维隧道地图构建过程中， 同时探测隧道表面及隧道内部 的劣化特征， 基于所述三 维隧道地图和所述劣化特征生成标识待修复区域位置信息的三 维 隧道云图； 注浆修复模块， 用于利用爬壁机器人基于所述三维隧道云图， 定位所述待测隧道的各 待修复裂缝， 并移动至目标待修复裂缝进行负压吸附灌注。 9.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质上存储有计算机程序， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述隧道裂缝自动修复方法的步骤。 10.一种隧道裂缝自动 修复系统， 其特征在于， 包括搭载多类采集图像数据及定位数据 的传感器的无 人机、 部署真空灌注仪器的爬壁机器人和电子设备； 所述电子设备包括处理器和存储器， 所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机 程序时实现如权利要求1至7任一项所述隧道裂缝自动修复方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115182747 A 3