管片姿态检测和吊运方法和系统、管片吊运装置和工控机与流程

1.本公开涉及隧道掘进机技术领域，特别涉及一种管片姿态检测和吊运方法和系统、管片吊运装置和工控机。

背景技术：

2.盾构法隧道施工普遍采用预制盾构管片对隧道进行支护成形，盾构管片是隧道的最内层屏障，承担着抵抗土层压力、地下水压力以及一些特殊荷载的作用。相关技术隧道内的管片吊运依赖人工操作，由于盾构管片吊运操作流程繁琐，隧道内空间狭小环境复杂，盾构管片吊运距离较长，作业人员视野受限，盾构管片吊运当前存在工作效率较低，对工人操作水平和经验要求较高等问题，同时在人工观察作业期间存在较大的安全隐患。

技术实现要素：

3.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种管片姿态检测和吊运方法和系统、管片吊运装置和工控机，可以实现管片自动运输和管片摆放姿态自动检测，提高管片吊运智能化水平。
4.根据本公开的一个方面，提供一种管片姿态检测和吊运方法，包括：
5.获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息；
6.根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；
7.在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
8.在本公开的一些实施例中，所述管片姿态检测和吊运方法还包括：
9.在管片吊运过程中，对管片吊运立体空间进行实时展示和监控。
10.在本公开的一些实施例中，所述对管片吊运立体空间进行实时展示和监控包括：
11.在管片吊运过程中，通过激光雷达实时获取管片吊运路线点云数据；
12.判断管片吊运路线是否发生障碍物侵线，其中，障碍物侵线包括人员、物体或车辆进入作业空间；
13.在发生障碍物侵线的情况下，重新规划吊运路线。
14.在本公开的一些实施例中，所述规划管片吊运路线包括：
15.根据管片吊运空间实时点云数据、待吊运管片的位置信息和管片运输小车上卸载点的位置信息，按照预定规则规划管片吊运路线，其中，预定规则包括安全规则、节能规则和效率规则中的至少一种规则。
16.在本公开的一些实施例中，所述根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件包括：
17.通过判断管片卸载点是否被占用、管片姿态是否能够被抓取、管片质量是否符合要求、吊运空间是否存在不可规避路障中的至少一项来待吊运管片是否符合吊运条件。
18.在本公开的一些实施例中，所述获取待吊运管片的管片质量信息包括：
19.通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据；
20.将空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型；
21.根据管片点云数据确定管片质量信息。
22.在本公开的一些实施例中，所述获取待吊运管片的管片姿态信息包括：
23.将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息和管片定位结构类型；
24.根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息。
25.在本公开的一些实施例中，在待吊运管片符合吊运条件的情况下，所述管片姿态检测和吊运方法还包括：
26.通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取；规划管片吊运路线，控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
27.在本公开的一些实施例中，所述控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取包括：
28.根据管片定位结构位置信息，控制管片吊运装置移动至待吊运管片正上方，其中，所述管片定位结构为管片定位圆孔；
29.控制管片吊运装置打开夹爪机构，控制管片吊运装置的定位销与管片定位结构对齐，将待吊运管片抓起。
30.在本公开的一些实施例中，所述通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据包括：
31.通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置进行复位；
32.通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的原始空间点云数据；
33.对原始空间点云数据进行过滤处理。
34.在本公开的一些实施例中，所根据管片点云数据确定管片质量信息包括：
35.通过管片点云数据进行圆柱体拟合，获取管片圆柱体模型参数，其中，管片圆柱体模型参数包括管片半径和管片轴线方向向量；
36.根据管片轴线方向向量和管片半径，获取管片表面曲率；
37.根据管片曲率，搜索管片曲面范围内的点云数据，查曲面缺陷特征，并过滤管片固有注浆圆孔和定位孔信息，其中，曲面缺陷特征包括曲面孔洞特征、曲面缺失特征和曲面凸起特征；
38.根据曲面缺陷特征的大小判断管片质量是否符合相关要求，其中，管片质量包括管片表面破损和管片表面平整性。
39.在本公开的一些实施例中，所述管片定位结构为管片定位圆孔，所述将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息包括：
40.将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位圆孔点云数据；
41.对管片定位圆孔点云数据进行均值处理，获取管片定位圆孔的圆心空间坐标。
42.在本公开的一些实施例中，所述根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息包括：
43.根据管片点云数据、管片支持结构台高度信息和管片厚度信息，计算获得管片吊运区中管片的垛数和垛高信息；
44.根据片圆柱体几何参数信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件。
45.在本公开的一些实施例中，所述根据片圆柱体轴线法向量信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件包括：
46.根据管片定位圆孔的圆心空间坐标信息、和管片圆柱体轴线法向量信息，确定管片的中心空间坐标及管片水平摆放角度；
47.根据管片轴线法向量获取管片与地面的垂直角度，判断管片是否能够被吊具抓取；
48.根据管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，判断管片抓取线路是否存在障碍物。
49.根据本公开的另一方面，提供一种工控机，包括：
50.管片姿态检测模块，被配置为获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息；
51.管片吊运模块，被配置为根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
52.在本公开的一些实施例中，所述工控机用于执行实现如上述任一实施例所述的管片姿态检测和吊运方法的操作。
53.根据本公开的另一方面，提供一种工控机，包括：
54.存储器，用于存储指令；
55.处理器，用于执行所述指令，使得所述工控机执行实现如上述任一实施例所述的管片姿态检测和吊运方法的操作。
56.根据本公开的另一方面，提供一种管片吊运装置，包括激光雷达和如上述任一实施例所述的工控机。
57.根据本公开的另一方面，提供一种管片姿态检测和吊运系统，包括管片吊运控制系统和如上述任一实施例所述的管片吊运装置。
58.根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的管片姿态检测和吊运方法。
59.本公开可以实现管片自动运输和管片摆放姿态自动检测，提高管片吊运智能化水平。
附图说明
60.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
61.图1为本公开管片吊运装置一些实施例的示意图。
62.图2为本公开管片姿态检测和吊运方法一些实施例的示意图。
63.图3为本公开管片姿态检测和吊运方法另一些实施例的示意图。
64.图4为本公开管片结构一些实施例的示意图。
65.图5为本公开管片智能姿态检测方法一些实施例的示意图。
66.图6为本公开一些实施例中管片圆柱体几何特性的示意图。
67.图7为本公开一些实施例中管片摆放角度的示意图。
68.图8为本公开管片智能吊运方法一些实施例的示意图。
69.图9为本公开工控机一些实施例的示意图。
70.图10为本公开工控机另一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
71.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
72.除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
73.同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
74.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
75.在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
76.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
77.发明人通过研究发现：相关技术在管片拼装机上设置相机实现避障路径规划。
78.但是，相关技术使用相机及建立二维图像模型判断拼装路径上的障碍物，无法准确获取障碍物距离信息，而且图像模型对现场光照环境要求较高，传统方法的路径规划在复杂的拼装环境下适应性较差。
79.鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种管片姿态检测和吊运方法和系统、管片吊运装置和工控机，下面通过具体实施例对本公开进行说明。
80.图1为本公开管片吊运装置一些实施例的示意图。如图1所示，本公开管片智能吊运装置包括激光雷达1、工控机2、警示装置3。
81.激光雷达1，可以为面阵激光雷达，面阵激光雷达安装在管片吊运装置运行前后两
个方向，激光雷达1，用于获取管片吊运作业空间的点云数据。
82.在本公开的一些实施例中，管片吊运装置前后两个位置各安装一个面阵激光雷达1，激光雷达1安装时窗口表面与水平地面平行。
83.警示装置3安装在管片吊运装置上，用于提供声音和灯光警示。
84.工控机2放置在管片吊运电气控制柜中，通过以太网与面阵激光雷达连接获取面阵激光雷达扫描到的管片吊运空间点云数据。
85.在本公开的一些实施例中，工控机2安装在管片吊运装置顶部的控制柜中。
86.在本公开的一些实施例中，激光雷达与工控机之间通过千兆以太网连接，使用标准rj45以太网接口。
87.在本公开的一些实施例中，工控机2通过以太网接入管片吊运控制系统，实现管片吊运运动控制。
88.在本公开的一些实施例中，工控机2，被配置为通过管片吊运控制系统将管片吊运装置移动到管片吊运预置位置，开启激光雷达采集管片待吊运区空间点云数据，再通过以太网将数据传输到工控机，工控机经过数据处理后获取管片位置和管片吊运行驶路线，通过以太网向管片吊运控制系统传输控制指令，完成管片吊运自动化作业。
89.根据本公开的另一方面，提供一种管片姿态检测和吊运系统，包括管片吊运控制系统和如上述任一实施例(例如图1实施例)所述的管片吊运装置。
90.在本公开的一些实施例中，工控机2，被配置为执行本公开管片姿态检测和吊运方法，其中，本公开管片姿态检测和吊运方法包括本公开管片智能姿态检测方法和本公开管片智能吊运方法。
91.在本公开的一些实施例中，本公开管片智能姿态检测方法部署到工控机2中。工控机2，被配置为接收获取到的管片待吊运区空间点云数据，经过数据处理自动检测出管片并计算获取管片摆放姿态信息和管片定位结构空间坐标，根据智能识别的管片类别和管片质量综合判断管片是否符合吊运要求。
92.在本公开的一些实施例中，本公开管片智能吊运方法部署到工控机2中。工控机2，被配置为获取管片吊运空间实时点云数据，结合待吊运管片的位置信息和管片运输小车上卸载点位置信息，根据安全、节能、效率等原则自动规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置自动移动到目标位置，实现管片吊运自动化，同时在管片运输过程中处理行进路线点云数据实现管片调运安全防护并在上位机等设备中动态展示吊运空间实时三维画面。
93.在本公开上述实施例的的管片吊运中，如图1所示，在管片运输小车5和管片待吊运区4中间设置管片吊运装置预置位置，启动管片6吊运作业后，管片吊运装置首先行驶至管片吊运装置预置位置，然后启动激光雷达扫描工作流程，获取管片待吊运区的实时空间点云数据。
94.在本公开的一些实施例中，工控机2，可以被配置为获取到管片待吊运区空间点云数据后，首先，通过直通滤波算法过滤噪声数据，通过体素滤波对空间点云数据进行稀疏化处理，得到处理后的空间点云数据；其次，将采集到的空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型；再次，将预测得到的管片点云数据输入到预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结
构位置信息及类型，根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，计算出管片位置和摆放姿态信息；最后，根据管片点云数据获取管片表面破损和管片表面平整性等信息获取管片质量，根据获取到的管片摆放姿态和定位结构位置信息、管片运输小车卸载点位置信息、管片吊运空间点云数据、管片质量信息判断是否符合吊运条件，如果不符合吊运条件，通过警示装置发出灯光和声音报警，如果符合吊运条件，按照安全、效率、节能等原则，自动规划出管片吊运行进路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的行进路线自动完成管片吊运；同时，在管片吊运过程中实时采集并处理管片行进路线点云数据，并在上位机、手持终端等设备上实时查看吊运空间画面，如果发生侵线等异常，根据实际情况实时调整规划行进路线自动避障或者中止管片吊运流程，实现管片吊运智能化作业。
95.本公开上述实施例可以快速精准的从作业空间获取管片姿态、管片类型、管片质量、管片定位结构位置信息，按照安全、效率、节能等原则自动实时规划管片吊运路线，实现管片的智能定位和自动吊运，提高管片吊运的效率，同时能够实时查看吊运空间实时立体画面，有效解决了管片吊运运输准确、稳定、安全、可靠问题，大幅降低了现场专业操作人员劳动强度。
96.针对相关技术使用相机及建立二维图像模型判断拼装路径上的障碍物，无法准确获取障碍物距离信息，而且图像模型对现场光照环境要求较高，传统方法的路径规划在复杂的拼装环境下适应性较差的技术问题，本公开上述实施例基于激光三维点云的技术方案，对现场环境要求较低，能准确识别出障碍物三维信息，采用深度强化学习的路径规划算法能够适应较复杂场景。
97.下面通具体实施例对本公开管片姿态检测和吊运方法、以及本公开工控机的结构和功能进行说明。
98.图2为本公开管片姿态检测和吊运方法一些实施例的示意图。优选的，图2实施例可由本公开工控机或本公开管片智能吊运装置执行。如图2所示，图2实施例的方法可以包括步骤21-步骤23，其中：
99.步骤21，获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息。
100.在本公开的一些实施例中，步骤21中，所述获取待吊运管片的管片质量信息的步骤可以包括：通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据；将空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型；根据管片点云数据确定管片质量信息。
101.在本公开的一些实施例中，管片质量信息可以包括管片尺寸是否符合要求，管片曲面的平整度、管片曲面破损凸起、管片表面破损和管片表面平整性。
102.在本公开的一些实施例中，步骤21中，所述获取待吊运管片的管片姿态信息的步骤可以包括：将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息和管片定位结构类型；根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息。
103.在本公开的一些实施例中，所述根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息可以包括：通过获取到的管片点云数据进行圆柱体拟合，通过圆柱轴线法向量判断管片摆放的垂直倾斜角度，通过识别定位结构信息和管片法向量信息判断出管片曲面水平角度。
104.步骤22，根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件。
105.在本公开的一些实施例中，步骤22可以包括：通过判断管片卸载点是否被占用、管片姿态是否能够被抓取、管片质量是否符合要求、吊运空间无不可规避路障等条件来判断管片是都符合吊运条件。
106.步骤23，在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
107.图3为本公开管片姿态检测和吊运方法另一些实施例的示意图。优选的，图3实施例可由本公开工控机或本公开管片智能吊运装置执行。如图3所示，图3实施例的方法可以包括步骤100和步骤200，其中：
108.步骤100，管片智能姿态检测方法。
109.在本公开的一些实施例中，步骤100可以包括图2实施例的步骤21。
110.步骤200，管片智能吊运方法。
111.在本公开的一些实施例中，步骤200可以包括图2实施例的步骤22-步骤23。
112.本公开上述实施例为了建立可供参考的管片吊运空间坐标系，如图1所示，在管片待吊运区边界位置设置三维空间坐标系原点，管片吊运装置沿管片吊运区前进方向为x轴正向，视角朝向管片运输小车，左手方向为y轴正向，竖直向上为z轴正向；在管片运输小车和管片待吊运区中间设置管片吊运装置预置位置，启动管片吊运后，管片吊运装置自动运行至管片吊运装置预置位置，然后执行后续作业流程；根据激光雷达安装位置在管片吊运空间的坐标，将激光雷达采集的点云数据由激光雷达空间坐标转换成管片吊运空间坐标，然后进行数据计算处理。
113.在本公开的一些实施例中，设p＝(x,y,z)表示管片吊运空间坐标系中一个空间坐标点，pcd＝{p1,p2,
…
,pn}表示点云数据集合，seg＝{p1,p2,
…
,pn}表示管片点云数据集合。
114.图4为本公开管片结构一些实施例的示意图。如图4所示，管片包括两个管片定位圆孔6-1。
115.图5为本公开管片智能姿态检测方法一些实施例的示意图。优选的，图5实施例可由本公开工控机或本公开管片智能吊运装置执行。如图5所示，本公开管片智能姿态检测方法(例如图2实施例的步骤21或图3实施例的步骤100)可以包括步骤110-步骤170中的至少一个步骤，其中：
116.步骤110，盾构管片点云深度学习预测模型、盾构管片定位结构点云深度学习预测模型训练。
117.在本公开的一些实施例中，步骤110可以包括步骤111-步骤113中的至少一个步骤，其中：
118.步骤111，现场采集不同场景下的管片点云数据，根据管片类型使用标注工具制作管片训练数据集，根据管片定位结构使用标注工具制作管片定位结构训练数据集。
119.步骤112，设计点云残差多层感知器深度学习网络，导入(1)中标注的数据集分别训练盾构管片点云深度学习预测模型和盾构管片定位结构点云深度学习预测模型。
120.步骤113，将训练好的盾构管片点云深度学习预测模型、盾构管片定位结构点云深
度学习预测模型文件保存。
121.步骤120，管片吊运装置复位。启动管片吊运后，管片吊运控制系统将管片吊运装置复位行驶至管片吊运装置预置位置，抓举装置旋转复位至初始设置状态。
122.步骤130，管片吊运空间扫描。管片吊运装置复位完成后，管片吊运控制系统向工控机发出空间扫描指令，工控机开启激光雷达扫描管片待吊运区，获取管片待吊运区的高密度点云数据集pcd1，并通过以太网传输至工控机。
123.步骤140，原始点云数据过滤处理。
124.在本公开的一些实施例中，步骤140可以包括步骤141-步骤142中的至少一个步骤，其中：
125.步骤141，通过直通滤波方法，过滤管片吊运区作业空间外部的点云数据，去除干扰数据，减少待处理点云数据数量，生成过滤后的点云数据集pcd2。
126.步骤142，通过改进体素化网格方法实现下采样，体素滤波能够在不破坏点云本身几何结构基础上，实现点云数据稀疏化，提高点云数据处理速度。通过输入的点云数据pcd2创建一个三维体素栅格，然后在每个体素内，用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，该体素内所有点就用一个重心点最终表示，生成过滤后的稀疏点云数据集pcd3。
127.步骤150，盾构管片识别与质量检测。
128.在本公开的一些实施例中，步骤150可以包括步骤151-步骤153中的至少一个步骤，其中：
129.步骤151，将空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型。
130.在本公开的一些实施例中，步骤151可以包括：将过滤后的点云数据pcd3输入到s0中训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获得管片点云数据集{seg1,seg2,
…
,segn}，同时获得管片类型(标准管片、邻接管片、封顶管片)信息。
131.步骤152，通过管片点云数据进行圆柱体拟合，获取管片圆柱体模型参数。
132.在本公开的一些实施例中，管片圆柱体模型参数可以包括管片半径、管片轴线方向向量、轴线一点三维坐标等参数。
133.在本公开的一些实施例中，步骤152可以包括：将通过管片点云深度学习预测模型获得的管片点云seg采用改进随机采样一致性算法进行圆柱体拟合，从样本中随机抽选出一个样本子集，使用最小方差估计算法对这个子集计算圆柱体模型参数，然后计算所有样本与该圆柱体模型的偏差，再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较，当偏差小于阈值时，该样本点属于圆柱体模型内样本点，简称内点，否则为圆柱体模型外样本点，简称外点。记录下当前内点的个数，然后重复这一过程。每一次重复，都记录当前最佳的圆柱体模型参数，即内点的个数最多，此时对应内点个数为最佳内点数量。每次迭代的末尾，都会根据期望的误差率、最佳内点数量、总样本个数、当前迭代次数，计算一个迭代结束评判因子。迭代结束后，最佳模型参数就是最终的圆柱体模型参数估计值。通过上述算法获取管片圆柱体轴线方向向量(a,b,c)，圆柱体半径r等信息，如图6所示。图6为本公开一些实施例中管片圆柱体几何特性的示意图。
134.步骤153，将通过管片点云深度学习预测模型获得的管片点云seg采用改进的动态网格k邻域算法，建立点云空间拓扑关系，检测管片表面破损和管片表面平整性，判断管片
质量是否符合要求。
135.在本公开的一些实施例中，步骤153可以包括：根据步骤153获取的管片轴线方向向量和管片半径信息，获取管片表面曲率；根据改进的动态网格k邻域算法，与管片曲率结合，搜索管片曲面范围内的点云数据，查曲面缺陷特征，为检测管片破损和平整性提供依据，其中，曲面缺陷特征包括曲面孔洞特征、曲面缺失特征和曲面凸起特征；并过滤管片固有注浆圆孔和定位孔信息等信息；根据曲面缺陷特征的大小判断管片质量是否符合相关要求，其中，管片质量包括管片表面破损和管片表面平整性。
136.步骤160，定位圆孔目标检测。
137.在本公开的一些实施例中，步骤160可以包括步骤161-步骤162中的至少一个步骤，其中：
138.步骤161，将步骤150中获取到的管片点云数据输入到步骤110中训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获得管片定位圆孔点云数据。
139.在本公开的一些实施例中，定位圆孔点云数据是圆形边界点，拟合出的圆周上的三维坐标点数据信息。
140.步骤162，对管片定位圆孔点云数据进行均值处理，得到管片定位圆孔的圆心空间坐标p1、p2。
141.在本公开的一些实施例中，考虑圆形特性，均值处理是根据一个定位圆孔圆周上分别取任一轴方向最大和最小若干个点，获取均值，然后再计算两个均值点的中心点，过滤圆形拟合时干扰数据。
142.步骤170，管片姿态检测。
143.在本公开的一些实施例中，步骤170可以包括步骤171-步骤172中的至少一个步骤，其中：
144.步骤171，根据步骤150中获取的管片点云数据集{seg1,seg2,
…
,segn}，结合管片支撑结构台高度信息，管片厚度信息，计算获得管片吊运区中管片的垛数和垛高信息。同时根据拟合出的管片圆柱体轴线法向量几何参数信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件。
145.在本公开的一些实施例中，所述管片圆柱体轴线法向量几何参数信息可以为步骤152确定的、如图6所示的管片圆柱体轴线方向向量(a,b,c)，圆柱体半径r等信息。
146.在本公开的一些实施例中，步骤171中，所述根据获取的管片点云数据集、管片吊运区平台高度信息，管片厚度信息，计算获得管片吊运区中管片的垛数和垛高信息的步骤可以包括：根据获取到的管片点云数据集数量，能够知道管片堆垛的数量(管片堆垛智能获取最上面的管片点云数据，下面的管片被遮挡无法获取信息)；根据管片吊运区管片支撑结构台高度信息和表面管片点云数据的中心高度信息，两者之差获取堆垛的高度，根据管片厚度信息判断每个堆垛的厚度。
147.在本公开的一些实施例中，步骤171中，所述根据片圆柱体轴线法向量信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件的步骤可以包括：根据管片定位圆孔的圆心空间坐标信息、和管片圆柱体轴线法向量信息，确定管片的中心空间坐标及管片水平摆放角度；根据管片轴线法向量获取管片与地面的垂直角度，判断管片是否能够被吊具抓取；根据管片圆柱体点云数据信息，结
合管片吊运空间点云数据，判断管片抓取线路是否存在障碍物，防止管片垂直上方存在障碍物影响管片正常起升。
148.在本公开的一些实施例中，管片姿态主要包括管片与地面垂直倾角、管片水平方向摆放角度。
149.在本公开的一些实施例中，管片与地面垂直角度过大即管片倾斜角度较大时，管片曲面高度差过大，导致吊具无法抓取管片；管片水平角度摆放位置超过吊具旋转角度时，无法抓取。
150.步骤172，根据s5中获取到的管片定位圆孔圆心空间坐标信息，结合获得的管片圆柱体轴线法向量信息，根据公式(1)精确确定如图7所示的管片的中心空间坐标p0及管片水平摆放角度θ：
[0151][0152]
公式(1)中，p1和p2为定位孔空间坐标，如图7所示。图7为本公开一些实施例中管片摆放角度的示意图。
[0153]
在本公开的另一些实施例中，管片智能姿态检测技术可采用双目相机通过机器学习方法获取管片和管片定位结构信息，相比点云数据，图像识别获取到的位置信息精度较低且容易受到环境光照影响，无法完全获取较复杂几何结构部件信息。
[0154]
图8为本公开管片智能吊运方法一些实施例的示意图。优选的，图8实施例可由本公开工控机或本公开管片智能吊运装置执行。如图5所示，本公开管片智能吊运方法(例如图2实施例的步骤22-23或图3实施例的步骤200)可以包括步骤210-步骤240中的至少一个步骤，其中：
[0155]
本公开在进行路径规划之前要进行坐标转换，将点云数据从每个激光雷达独立坐标系转换为管片吊运空间坐标系，在管片吊运空间坐标系下处理点云数据获得管片吊运装置运动路径。
[0156]
步骤210，管片吊运路径规划模型训练。
[0157]
在本公开的一些实施例中，步骤210可以包括步骤211-步骤212中的至少一个步骤，其中：
[0158]
步骤211，设计深度强化学习改进dueling(决斗)深度q网络，用于管片吊运路径规划。初始化经验池和环境，根据安全、效率、节能等控制策略实现网络学习，自动规划路线和自动避障。状态s序列输入，获得对应动作的q值q(s,a)；选择对应q值最大的动作a'并执行；执行后环境发生改变，并能够获得环境的奖励r；利用奖励r更新q(s,a')不断进行学习直至获得较优网络模型。
[0159]
在本公开的一些实施例中，安全策略是指管片抓取、运输、释放时能够规避障碍物并保持安全距离；效率策略是指在满足安全的原则上寻最短运输路径；节能策略是指规划吊运路线时尽可能减少吊机起升等耗能动作。
[0160]
步骤212，将训练好的深度强化学习改进dueling深度q网络模型保存，获得管片吊运路径规划模型。
[0161]
步骤220，管片自动定位抓取。
[0162]
在本公开的一些实施例中，步骤220可以包括步骤221-步骤223中的至少一个步
骤，其中：
[0163]
步骤221，如果根据管片智能姿态检测方法判断管片摆放姿态不符合吊运条件或通过管片吊运路径规划模型判断无法满足管片吊运装置运行时，工控机向管片吊运装置控制系统发送指令，控制系统发出警报提示相关人员进行故障处理，同时中止本次管片吊运。如果管片符合吊运条件，根据采集的管片吊运空间的点云数据，自动计算出管片吊运安全作业空间，同时规划出最佳行驶路线，规避障碍物，实现管片吊运安全可靠。
[0164]
在本公开的一些实施例中，管片吊运路径规划模型判断无法满足管片吊运装置运行的条件可以包括：安全、效率、节能，当模型判断吊车无法安全将管片抓起(管片位置问题)、无法将管片安全释放(管片释放点被占用)、管片吊运障碍物无法规避时，无法满足管片吊运装置运行。
[0165]
步骤222，根据计算获取到的待抓取管片吊运中心空间坐标p0中x和y信息，通过管片吊运路径规划模型计算得出最佳行驶路线，工控机向管片吊运控制系统发送移动指令，管片吊运控制系统将管片吊机移动到待吊运管片正上方。
[0166]
步骤223，根据计算获取到的管片中心空间坐标p0中z坐标信息，管片吊运控制系统将吊具下放到待吊运管片上方90厘米处并打开管片吊具夹爪机构，根据计算获取到的管片圆柱体轴线法向量信息和管片定位圆孔位置信息(p1、p2和θ)旋转吊具，通过调整将管片吊具上定位梢与管片定位圆孔对齐后将管片抓起。
[0167]
步骤230，管片吊运路径规划。管片成功吊起后，上位机通过激光雷达获取吊运空间点云数据，结合管片运输小车卸载点位置信息，通过管片吊运路径规划模型自动规划管片吊运装置运行路线，自动避开管片吊运空间障碍物，根据安全、效率、节能等原则选择最优运行线路。
[0168]
在本公开的一些实施例中，步骤230可以包括：吊运路线自动规划时会根据安全、效率、节能等原则自动调整吊具的高度。
[0169]
步骤240，管片吊运安全防护与监控。管片吊运期间，上位机通过激光雷达实时获取管片吊运路线点云数据，判断管片吊运运行线路是否有障碍物侵线，发生侵线时通过管片吊运路径规划模型重新规划吊运路线，如果无法满足管片吊运条件，通过警示装置发出报警提示并中止管片吊运直至障碍物移除。同时，根据空间实时点云数据，建立管片吊运立体空间模型，并在上位机、手持终端等设备中实时展示。
[0170]
在本公开的一些实施例中，侵线指的是作业时人员、工程机械车辆、各种物体闯入作业空间。本公开上述实施例激光扫描时会判断相关物体是否对吊运路线进行阻碍，做出对应判断。
[0171]
在本公开的一些实施例中，步骤240中的管片吊运条件是指在吊运过程中，管片已被吊机抓取，只涉及到路径规划。管片吊运条件：吊运空间没有能够保证安全的吊运线路，无法规避障碍物。
[0172]
在本公开的另一些实施例中，管片吊运路径规划可采用传统算法和基本深度学习算法，但是这些算法鲁棒性较差，不能迅速响应复杂环境变化，收敛速度慢，实际场景应用效果较差。
[0173]
本公开上述实施例基于构建激光雷达点云深度强化学习模型，可以实现管片吊运路径自动规划。
[0174]
本公开上述实施例基于构建激光雷达点云深度学习模型，可以实现盾构管片摆放姿态检测。
[0175]
本公开上述实施例在管片吊运装置上设置激光雷达可以，实现管片吊运立体空间实时展示与安全监护。
[0176]
本公开上述实施例基于激光雷达点云数据处理，可以实现待吊运管片质量检测。
[0177]
本公开上述实施例的管片姿态检测和吊运方法，可自动、实时、全方位的扫描管片吊运空间物体点云数据，获取待吊运管片空间位置、管片类型、管片质量、管片摆放姿态、管片定位结构位置等信息，结合吊运空间点云数据自动规划管片吊运装置行驶路线，能够在管片吊运过程中根据获取到的行进路线点云数据实时防护和动态调整吊运路线，实时展示吊运空间立体画面，进而提高管片吊运效率、降低劳动强度，提高管片吊运智能化水平。
[0178]
本公开通过点云数据深度学习方法识别管片，本公开可以实现管片运输自动路径规划避障运行，而另一种相关技术中图像监控防护系统不能获取管片运输线路三维空间信息，依赖二维图像误判率较大且无法识别现场绳索等图像无法有效表示的物体障碍。
[0179]
针对另一种相关技术中，智能相机获取管片图像后需要人工标注确认盾构管片位置，然后经过数据处理计算出管片定位圆孔位置进行管片抓取的技术问题，本公开使用点云数据深度学习技术手段，直接处理点云数据识别管片并获取管片定位圆孔坐标信息。而本公开实施例可以实现管片自动定位，激光雷达采集点云数据受到现场环境干扰，可以实现管片吊运路径规划及自动防护。
[0180]
针对另一种相关技术采用图像识别方式获取管片形状信息，需要依赖盾构管片上预先设置的二维码信息获取管片具体类型，未能实现自动识别，管片运输在固定高度路线上运行的技术问题，本公开上述实施例可以实现管片吊运高度自动调整及自动避障防护。
[0181]
图9为本公开工控机一些实施例的示意图。如图9所示，本公开工控机(例如图1实施例的工控机2)可以包括管片姿态检测模块91和管片吊运模块92，其中：
[0182]
管片姿态检测模块91，被配置为获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息。
[0183]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据；将空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型；根据管片点云数据确定管片质量信息。
[0184]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为在通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据的情况下，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置进行复位；通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的原始空间点云数据；对原始空间点云数据进行过滤处理。
[0185]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为在根据管片点云数据确定管片质量信息的情况下，通过管片点云数据进行圆柱体拟合，获取管片圆柱体模型参数，其中，管片圆柱体模型参数包括管片半径和管片轴线方向向量；根据管片轴线方向向量和管片半径，获取管片表面曲率；根据管片曲率，搜索管片曲面范围内的点云数据，查曲面缺陷特征，并过滤管片固有注浆圆孔和定位孔信息，其中，曲面缺陷特征包括曲面孔洞特征、曲面缺失特征和曲面凸起特征；根据曲面缺陷特征的大小判断管片质量是否符合
相关要求，其中，管片质量包括管片表面破损和管片表面平整性。
[0186]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息和管片定位结构类型；根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息。
[0187]
在本公开的一些实施例中，所述管片定位结构为管片定位圆孔。
[0188]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为在将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息的情况下，将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位圆孔点云数据；对管片定位圆孔点云数据进行均值处理，获取管片定位圆孔的圆心空间坐标。
[0189]
在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为在根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息的情况下，根据管片点云数据、管片支持结构台高度信息和管片厚度信息，计算获得管片吊运区中管片的垛数和垛高信息；根据片圆柱体几何参数信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件。
[0190]
在本公开的一些实施例中，在本公开的一些实施例中，管片姿态检测模块91，可以被配置为在根据片圆柱体轴线法向量信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件的情况下，根据管片定位圆孔的圆心空间坐标信息、和管片圆柱体轴线法向量信息，确定管片的中心空间坐标及管片水平摆放角度；根据管片轴线法向量获取管片与地面的垂直角度，判断管片是否能够被吊具抓取；根据管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，判断管片抓取线路是否存在障碍物。
[0191]
管片吊运模块92，被配置为根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
[0192]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，可以被配置为在待吊运管片符合吊运条件的情况下，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取；规划管片吊运路线，控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
[0193]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，可以被配置为在控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取的情况下，根据管片定位结构位置信息，控制管片吊运装置移动至待吊运管片正上方，其中，所述管片定位结构为管片定位圆孔；控制管片吊运装置打开夹爪机构，控制管片吊运装置的定位销与管片定位结构对齐，将待吊运管片抓起。
[0194]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，可以被配置为通过判断管片卸载点是否被占用、管片姿态是否能够被抓取、管片质量是否符合要求、吊运空间是否存在不可规避路障中的至少一项来待吊运管片是否符合吊运条件。
[0195]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，可以被配置为在规划管片吊运路线的情况下，根据管片吊运空间实时点云数据、待吊运管片的位置信息和管片运输小车上卸载点的位置信息，按照预定规则规划管片吊运路线，其中，预定规则包括安全规则、节能规
则和效率规则中的至少一种规则。
[0196]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，还可以被配置为在管片吊运过程中，对管片吊运立体空间进行实时展示和监控。
[0197]
在本公开的一些实施例中，管片吊运模块92，可以被配置为在管片吊运过程中，通过激光雷达实时获取管片吊运路线点云数据；判断管片吊运路线是否发生障碍物侵线，其中，障碍物侵线包括人员、物体或车辆进入作业空间；在发生障碍物侵线的情况下，重新规划吊运路线。
[0198]
在本公开的一些实施例中，所述工控机可以用于执行实现如上述任一实施例(例如图2-图8任一实施例)所述的管片姿态检测和吊运方法的操作。
[0199]
本公开上述实施例工控机，可以实现管片智能吊运和管片姿态检测，致力于解决盾构管片吊运中管片自动吊运和管片姿态检测问题，改进了传统管片吊运依赖人工手动遥控操作的作业方式，可以自动运输管片，智能检测管片摆放姿态和管片质量，提高了管片吊运的工作效率和安全防护，改善了隧道掘进工作人员的工作流程，实现了管片吊运自动化和智能化。
[0200]
图10为本公开工控机另一些实施例的结构示意图。如图10所示，工控机包括存储器11和处理器12。
[0201]
存储器11用于存储指令，处理器12耦合到存储器11，处理器12被配置为基于存储器存储的指令执行实现上述实施例(例如图2-图8任一实施例)涉及的方法。
[0202]
如图10所示，该工控机还包括通信接口13，用于与其它设备进行信息交互。同时，该工控机还包括总线14，处理器12、通信接口13、以及存储器11通过总线14完成相互间的通信。
[0203]
存储器11可以包含高速ram存储器，也可还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器11也可以是存储器阵列。存储器11还可能被分块，并且块可按一定的规则组合成虚拟卷。
[0204]
此外，处理器12可以是一个中央处理器cpu，或者可以是专用集成电路asic，或是被配置成实施本公开实施例的一个或多个集成电路。
[0205]
根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图2-图8任一实施例)所述的管片姿态检测和吊运方法。
[0206]
本公开计算机可读存储介质可以实现为非瞬时性计算机可读存储介质。
[0207]
与相关技术相比，本公开采用基于深度强化学习的管片智能吊运系统，解决了相关技术中管片按照预先设置路线吊运问题，能够根据现场环境自动规划行驶路线同时在管片吊运中自动避开障碍物实现自动防护，完全实现管片吊运无人值守自动运行。本公开采用基于点云数据深度学习的管片智能姿态检测和管片定位结构智能识别技术，解决了相关管片识别技术中无法获取管片结构复杂三维特征信息问题，为实现管片自动吊运提供技术支撑。因此，本公开一种管片智能吊运系统及姿态检测方法实现管片自动化吊运，能够提高管片吊运效率，降低管片吊运能耗，改善施工作业人员的工作环境，为管片吊运智能化提供技术储备。
[0208]
在实际使用中，本公开管片智能姿态检测技术和管片智能吊运系统适用但不限于
管片生产、管片质量检验、管片运输、管片吊运、管片拼装等涉及到管片运用的各个领域；本公开管片智能吊运装置和激光雷达的组合方式可能根据使用场景进行改进，包括但不限于吊机组合、机械臂组合、移动机器人组合；管片形状和管片上定位结构可能会根据实际使用场景发生变化，本公开中管片识别算法能够对任意几何形状的管片、任意几何特征的定位结构、任意几何特征管片信息进行管片识别。
[0209]
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0210]
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0211]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0212]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0213]
在上面所描述的工控机、管片姿态检测模块和管片吊运模块可以实现为用于执行本技术所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(plc)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
[0214]
本领域普通技术人员可以理解本公开上述实施例方法的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，所述硬件可以实现为用于执行本技术所述方法的通用处理器、可编程逻辑控制器(plc)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
[0215]
至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
[0216]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种非瞬时性计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0217]
本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开
限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

技术特征：

1.一种管片姿态检测和吊运方法，包括：获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息；根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。2.根据权利要求1所述的管片姿态检测和吊运方法，还包括：在管片吊运过程中，对管片吊运立体空间进行实时展示和监控。3.根据权利要求2所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述对管片吊运立体空间进行实时展示和监控包括：在管片吊运过程中，通过激光雷达实时获取管片吊运路线点云数据；判断管片吊运路线是否发生障碍物侵线，其中，障碍物侵线包括人员、物体或车辆进入作业空间；在发生障碍物侵线的情况下，重新规划吊运路线。4.根据权利要求1-3中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述规划管片吊运路线包括：根据管片吊运空间实时点云数据、待吊运管片的位置信息和管片运输小车上卸载点的位置信息，按照预定规则规划管片吊运路线，其中，预定规则包括安全规则、节能规则和效率规则中的至少一种规则。5.根据权利要求1-3中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件包括：通过判断管片卸载点是否被占用、管片姿态是否能够被抓取、管片质量是否符合要求、吊运空间是否存在不可规避路障中的至少一项来待吊运管片是否符合吊运条件。6.根据权利要求1-3中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述获取待吊运管片的管片质量信息包括：通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据；将空间点云数据输入到预先训练好的盾构管片点云深度学习预测模型，获取管片点云数据以及管片类型；根据管片点云数据确定管片质量信息。7.根据权利要求6所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述获取待吊运管片的管片姿态信息包括：将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息和管片定位结构类型；根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息。8.根据权利要求7所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，在待吊运管片符合吊运条件的情况下，所述管片姿态检测和吊运方法还包括：通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取；规划管片吊运路线，控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。
9.根据权利要求8所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述控制管片吊运装置对待吊运管片进行自动定位抓取包括：根据管片定位结构位置信息，控制管片吊运装置移动至待吊运管片正上方，其中，所述管片定位结构为管片定位圆孔；控制管片吊运装置打开夹爪机构，控制管片吊运装置的定位销与管片定位结构对齐，将待吊运管片抓起。10.根据权利要求6所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的空间点云数据包括：通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置进行复位；通过管片吊运空间扫描，获取管片待吊运区的原始空间点云数据；对原始空间点云数据进行过滤处理。11.根据权利要求7所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所根据管片点云数据确定管片质量信息包括：通过管片点云数据进行圆柱体拟合，获取管片圆柱体模型参数，其中，管片圆柱体模型参数包括管片半径和管片轴线方向向量；根据管片轴线方向向量和管片半径，获取管片表面曲率；根据管片曲率，搜索管片曲面范围内的点云数据，查曲面缺陷特征，并过滤管片固有注浆圆孔和定位孔信息，其中，曲面缺陷特征包括曲面孔洞特征、曲面缺失特征和曲面凸起特征；根据曲面缺陷特征的大小判断管片质量是否符合相关要求，其中，管片质量包括管片表面破损和管片表面平整性。12.根据权利要求7所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述管片定位结构为管片定位圆孔，所述将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位结构位置信息包括：将管片点云数据输入预先训练好的盾构管片定位结构点云深度学习预测模型，获取管片定位圆孔点云数据；对管片定位圆孔点云数据进行均值处理，获取管片定位圆孔的圆心空间坐标。13.根据权利要求12所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述根据管片定位结构的位置信息和管片点云数据，确定管片位置信息和管片摆放姿态信息包括：根据管片点云数据、管片支持结构台高度信息和管片厚度信息，计算获得管片吊运区中管片的垛数和垛高信息；根据片圆柱体几何参数信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件。14.根据权利要求13所述的管片姿态检测和吊运方法，其中，所述根据片圆柱体轴线法向量信息和管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，计算得出管片的姿态来判断管片是否符合吊运条件包括：根据管片定位圆孔的圆心空间坐标信息、和管片圆柱体轴线法向量信息，确定管片的中心空间坐标及管片水平摆放角度；根据管片轴线法向量获取管片与地面的垂直角度，判断管片是否能够被吊具抓取；
根据管片圆柱体点云数据信息，结合管片吊运空间点云数据，判断管片抓取线路是否存在障碍物。15.一种工控机，包括：管片姿态检测模块，被配置为获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息；管片吊运模块，被配置为根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。16.根据权利要求15所述的工控机，所述工控机用于执行实现如权利要求1-14中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法的操作。17.一种工控机，包括：存储器，用于存储指令；处理器，用于执行所述指令，使得所述工控机执行实现如权利要求1-14中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法的操作。18.一种管片吊运装置，包括激光雷达和如权利要求15-17中任一项所述的工控机。19.一种管片姿态检测和吊运系统，包括管片吊运控制系统和如权利要求18所述的管片吊运装置。20.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-14中任一项所述的管片姿态检测和吊运方法。

技术总结

本公开涉及一种管片姿态检测和吊运方法和系统、管片吊运装置和工控机。该管片姿态检测和吊运方法包括：获取待吊运管片的管片质量信息和管片姿态信息；根据待吊运管片的管片姿态信息和管片质量信息，判断待吊运管片是否符合吊运条件；在待吊运管片符合吊运条件的情况下，规划管片吊运路线，通过管片吊运控制系统控制管片吊运装置按照规划的管片吊运路线完成管片吊运。本公开可以实现管片自动运输和管片摆放姿态自动检测，提高管片吊运智能化水平。平。平。