本發(fā)明涉及頂管施工，具體為一種頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置。

背景技術(shù)：

1、頂管施工就是非開(kāi)挖施工方法，是一種不開(kāi)挖或者少開(kāi)挖的管道埋設(shè)施工技術(shù)，頂管法施工就是在工作坑內(nèi)借助于頂進(jìn)設(shè)備產(chǎn)生的頂力，克服管道與周圍土壤的摩擦力，將管道按設(shè)計(jì)的坡度頂入土中，并將土方運(yùn)走，一節(jié)管子完成頂入土層之后，再下第二節(jié)管子繼續(xù)頂進(jìn)，其原理是借助于主頂油缸及管道間、中繼間等推力，把工具管或掘進(jìn)機(jī)從工作坑內(nèi)穿過(guò)土層一直推進(jìn)到接收坑內(nèi)吊起，管道緊隨工具管或掘進(jìn)機(jī)后，埋設(shè)在兩坑之間，在頂管施工過(guò)程當(dāng)中，需要對(duì)掘進(jìn)設(shè)備進(jìn)行定位給與導(dǎo)航，從而保證掘進(jìn)的角度不會(huì)出現(xiàn)偏移。

2、在現(xiàn)有頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置使用過(guò)程當(dāng)中仍存在一些問(wèn)題，傳統(tǒng)的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)依賴于imu數(shù)據(jù)，但imu存在累積誤差，長(zhǎng)時(shí)間使用會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航精度下降，傳統(tǒng)imu存在漂移和累積誤差，而量子imu的高精度可以顯著減少這些誤差，提供更穩(wěn)定的姿態(tài)和位置估計(jì)，因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供了一種頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問(wèn)題

2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置，解決了傳統(tǒng)的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)依賴于i?mu數(shù)據(jù)，但i?mu存在累積誤差，長(zhǎng)時(shí)間使用會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航精度下降，傳統(tǒng)i?mu存在漂移和累積誤差，而量子i?mu的高精度可以顯著減少這些誤差，提供更穩(wěn)定的姿態(tài)和位置估計(jì)的問(wèn)題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置，包括：

5、協(xié)同工作框架、數(shù)據(jù)采集與傳輸結(jié)構(gòu)、計(jì)算與處理結(jié)構(gòu)、控制與執(zhí)行結(jié)構(gòu)、環(huán)境感知與監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)、安全保障結(jié)構(gòu)和人機(jī)交互與遠(yuǎn)程監(jiān)控結(jié)構(gòu)；

6、所述數(shù)據(jù)采集與傳輸結(jié)構(gòu)包括傳感器網(wǎng)絡(luò)，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)包括激光雷達(dá)；

7、所述計(jì)算與處理結(jié)構(gòu)包括基于量子傳感的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)導(dǎo)航系統(tǒng)，所述基于量子傳感的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)包括軟件系統(tǒng)，量子導(dǎo)航算法，處理i?mu數(shù)據(jù)，進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)、位置計(jì)算和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，數(shù)據(jù)融合與濾波算法，融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)，進(jìn)行濾波和誤差補(bǔ)償，所述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)導(dǎo)航系統(tǒng)包括軟件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取有用的特征信息，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與推理，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并在施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，自適應(yīng)導(dǎo)航算法，根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出，自動(dòng)調(diào)整導(dǎo)航參數(shù)和施工參數(shù)，量子慣性測(cè)量單元利用量子效應(yīng)來(lái)測(cè)量加速度和角速度，其精度比傳統(tǒng)mems或光纖i?mu高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，量子imu能夠提供亞微弧度級(jí)別的角速度和亞微米級(jí)別的加速度測(cè)量精度，量子imu的測(cè)量不依賴于機(jī)械部件或光學(xué)器件的物理特性，因此其漂移特性遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)i?mu，這使得量子i?mu在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)能夠保持更高的精度和穩(wěn)定性，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境感知系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同的施工環(huán)境，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不同類型障礙物的特征，并在施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別障礙物，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)頂管機(jī)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)、周圍環(huán)境的變化等，這可以幫助系統(tǒng)提前做出決策，提高導(dǎo)航和控制的安全性和效率；

8、所述導(dǎo)航與控制系統(tǒng)接收來(lái)自量子傳感慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)自適應(yīng)導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航數(shù)據(jù)和控制指令，控制頂管機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向、速度和推力，實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航和施工控制；

9、所述環(huán)境感知與監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)包括環(huán)境感知系統(tǒng)，利用激光雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭等設(shè)備，實(shí)時(shí)感知頂管機(jī)周圍的環(huán)境，構(gòu)建施工區(qū)域的三維地圖，檢測(cè)和識(shí)別障礙物。

10、優(yōu)選的，所述人機(jī)交互與遠(yuǎn)程監(jiān)控結(jié)構(gòu)包括可視化與監(jiān)控界面和遠(yuǎn)程控制與指揮中心，所述可視化與監(jiān)控界面提供施工狀態(tài)的可視化展示和實(shí)時(shí)監(jiān)控，顯示頂管機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)和施工參數(shù)，所述遠(yuǎn)程控制與指揮中心實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制，支持遠(yuǎn)程專家指導(dǎo)和決策，提供施工數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程訪問(wèn)和管理。

11、優(yōu)選的，所述安全保障結(jié)構(gòu)包括冗余與備份系統(tǒng)，設(shè)計(jì)冗余系統(tǒng)和備份機(jī)制，確保在系統(tǒng)故障時(shí)能夠安全停機(jī)或切換到備用系統(tǒng)，監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，檢測(cè)和診斷故障。

12、優(yōu)選的，所述協(xié)同框架將基于量子傳感的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)導(dǎo)航系統(tǒng)有效整合并應(yīng)用于頂管施工中，需要設(shè)計(jì)一個(gè)協(xié)同工作框架，使兩者能夠優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)高精度、高可靠性和高適應(yīng)性的導(dǎo)航與控制，以下是詳細(xì)的協(xié)同工作方案：

13、s1.數(shù)據(jù)采集與傳輸，量子傳感慣性導(dǎo)航系統(tǒng)利用量子imu采集高精度的加速度、角速度等慣性數(shù)據(jù)，傳感器校準(zhǔn)系統(tǒng)對(duì)imu數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)校準(zhǔn)，消除偏差和噪聲，激光雷達(dá)等傳感器網(wǎng)絡(luò)提供環(huán)境感知數(shù)據(jù)，用于姿態(tài)估計(jì)和位置計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)自適應(yīng)導(dǎo)航系統(tǒng)，采集傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括激光雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量輸入；

14、s2.數(shù)據(jù)處理與融合，量子導(dǎo)航算法處理i?mu數(shù)據(jù)，進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)、位置計(jì)算和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，利用數(shù)據(jù)融合與濾波算法，融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)，進(jìn)行濾波和誤差補(bǔ)償，輸出高精度的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推理，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，在施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果；

15、s3.模型推理，機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)；

16、s4.導(dǎo)航指令生成，融合導(dǎo)航數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，生成導(dǎo)航指令和控制參數(shù)；

17、s5.導(dǎo)航與控制，將量子導(dǎo)航數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，形成最終的導(dǎo)航指令和控制參數(shù)，控制頂管機(jī)的運(yùn)動(dòng)方向、速度和推力，實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航和施工控制；

18、s6.環(huán)境感知，利用激光雷達(dá)等設(shè)備感知環(huán)境，構(gòu)建三維地圖，檢測(cè)障礙物；

19、s7.安全保障，監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，冗余與備份系統(tǒng)保障安全，將這兩種系統(tǒng)與卡爾曼濾波算法相結(jié)合，可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，卡爾曼濾波用于融合量子i?mu和傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提供高精度的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，量子i?mu提供高精度的慣性測(cè)量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型則用于環(huán)境感知、自適應(yīng)調(diào)整和預(yù)測(cè)，提高系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和智能化水平。

20、優(yōu)選的，所述協(xié)同框架還包括協(xié)同算法，數(shù)據(jù)融合算法，卡爾曼濾波，融合量子imu數(shù)據(jù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)，提高導(dǎo)航精度，其算法公式如下：

21、

22、其中，為狀態(tài)估計(jì)，pk為協(xié)方差矩陣，kk為卡爾曼增益，zk為觀測(cè)值，卡爾曼濾波能夠有效融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)，消除傳感器噪聲和偏差，提高導(dǎo)航數(shù)據(jù)的精度，該算法能夠?qū)崟r(shí)處理數(shù)據(jù)，快速更新系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)，滿足頂管施工對(duì)實(shí)時(shí)導(dǎo)航和控制的要求，卡爾曼濾波對(duì)系統(tǒng)噪聲和模型不確定性具有一定的魯棒性，即使在復(fù)雜施工環(huán)境下也能提供可靠的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，通過(guò)調(diào)整卡爾曼濾波器的參數(shù)，可以適應(yīng)不同的施工環(huán)境和傳感器配置，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

23、(三)有益效果

24、本發(fā)明提供了一種頂管施工用定位與導(dǎo)航裝置。具備以下有益效果：

25、1、本發(fā)明中，卡爾曼濾波能夠有效融合來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)，消除傳感器噪聲和偏差，提高導(dǎo)航數(shù)據(jù)的精度，該算法能夠?qū)崟r(shí)處理數(shù)據(jù)，快速更新系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)，滿足頂管施工對(duì)實(shí)時(shí)導(dǎo)航和控制的要求，卡爾曼濾波對(duì)系統(tǒng)噪聲和模型不確定性具有一定的魯棒性，即使在復(fù)雜施工環(huán)境下也能提供可靠的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，通過(guò)調(diào)整卡爾曼濾波器的參數(shù)，可以適應(yīng)不同的施工環(huán)境和傳感器配置，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

26、2、本發(fā)明中，量子慣性測(cè)量單元利用量子效應(yīng)來(lái)測(cè)量加速度和角速度，其精度比傳統(tǒng)mems或光纖imu高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，量子i?mu能夠提供亞微弧度級(jí)別的角速度和亞微米級(jí)別的加速度測(cè)量精度，量子imu的測(cè)量不依賴于機(jī)械部件或光學(xué)器件的物理特性，因此其漂移特性遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)i?mu，這使得量子i?mu在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)能夠保持更高的精度和穩(wěn)定性。

27、3、本發(fā)明中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境感知系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同的施工環(huán)境，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不同類型障礙物的特征，并在施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別障礙物，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)頂管機(jī)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)、周圍環(huán)境的變化等，這可以幫助系統(tǒng)提前做出決策，提高導(dǎo)航和控制的安全性和效率。

28、4、本發(fā)明中，將這兩種系統(tǒng)與卡爾曼濾波算法相結(jié)合，可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，卡爾曼濾波用于融合量子i?mu和傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提供高精度的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，量子i?mu提供高精度的慣性測(cè)量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型則用于環(huán)境感知、自適應(yīng)調(diào)整和預(yù)測(cè)，提高系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和智能化水平。