本發明涉及機器人，具體為bim與測量機器人協作智能測量方法、系統、設備和介質。

背景技術：

1、隨著建筑業的不斷發展，傳統測量機器人已經滿足不了當代工程行業的需求，在現有技術水平上會很大程度的限制了其性能和應用范圍。款實測實量機器人可能受到傳感器精度、數據處理算法或機械結構等方面的限制，導致測量結果的精度不足以滿足某些嚴格的建筑要求。機器人系統可能過于復雜，需要復雜的操作和維護流程，同時可能受到環境條件的影響，穩定性較差。某些老款實測實量機器人可能過于依賴特定的硬件或軟件，當這些組件出現故障或過時時，系統的性能可能會受到嚴重影響。由于技術水平和設計限制，老款實測實量機器人可能只適用于特定類型的建筑測量任務，無法滿足多樣化的需求。可能存在數據處理效率不高的問題，特別是針對大規模建筑項目或復雜結構的數據處理能力可能不足。老款實測實量機器人的制造成本可能較高，同時可能需要專業人員進行操作和維護，導致總體成本較高。在一些情況下，機器人的操作可能會涉及安全問題，例如與人員或其他設備的碰撞風險等。

2、這些缺點可能限制了老款實測實量機器人在實際應用中的效率和可靠性，需要通過技術改進或更新換代來解決。

技術實現思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發明。

2、因此，本發明解決的技術問題是：解決了傳統建筑測量中精度不足、效率低下、依賴人工操作的問題。傳統方法難以在復雜環境中實現精準的導航和測量，且在面對動態障礙物時缺乏有效的應對機制。此外，數據融合與一致性差、路徑規劃優化不足、故障檢測與系統恢復能力弱也是傳統測量方法中的關鍵問題。

3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：bim與測量機器人協作智能測量方法，包括機器人接收bim數據并采集傳感器實時數據，將實時數據與bim數據進行預處理。

4、融合實時數據與bim數據，將融合數據作為輸入通過遺傳算法與禁忌搜索構建導航模型。

5、導航模型輸出最優路徑，機器人沿最優路徑移動至目標位置，對目標進行測量。

6、融合實時數據與bim數據包括，采用擴展卡爾曼濾波器與粒子濾波器的聯合濾波策略進行數據融合。

7、構建導航模型包括，采用遺傳算法與禁忌搜索相結合的方式進行最優路徑規劃，在遺傳算法部分，引入輪盤賭選擇法、交叉映射和變異操作，提高路徑搜索的多樣性和全局優化能力。

8、在禁忌搜索部分，采用動態禁忌表調整搜索深度，優化搜索效率并提升路徑質量。

9、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述接收bim數據包括，接收建筑物的結構、尺寸和布局信息。

10、采集傳感器實時數據包括，通過機器人上所攜帶的idar、攝像頭、imu、gps、超聲波傳感器、接觸式傳感器、溫度傳感器和光學傳感器對機器人與周圍物體之間的關系和機器人自身物理量數據進行采集。

11、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述預處理包括，將bim數據與實時數據轉化為標準點云格式，通過統計分析方法與噪聲過濾算法判斷bim數據與實時數據中的缺失數據、無效數據部分，將無效數據部分刪除歸類為缺失數據部分，缺失數據部分通過插值算法與擴展卡爾曼濾波器數據融合方法進行填補，將轉化填補完的數據在同一坐標系下對齊并進行空間配準和時間同步。

12、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述融合實時數據與bim數據包括，將擴展卡爾曼濾波器與粒子濾波器通過聯合濾波策略進行結合，通過結合后的算法對預處理后的bim數據與實時數據進行數據融合。

13、輸出在時間bim與測量機器人協作智能測量方法、系統、設備和介質時刻的融合一致性誤差，根據輸出在時間時刻的融合一致性誤差檢查融合后的數據在空間、時間和屬性上是否保持一致。

14、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述構建導航模型包括，將融合后的環境數據與bim數據結合目標位置，生成多個初始路徑，每條路徑由起點到目標點的一個連續節點序列構成。

15、構建適應度函數對每條路徑優劣進行評估。

16、通過遺傳算法與禁忌搜索對路徑優劣度進行優化，通過遺傳算法對路徑進行優化包括，使用輪盤賭選擇法選擇適應度高的個體作為父代，將兩條父代路徑通過交叉映射交換部分路徑生成新路徑；生成的新路徑為子路徑，對子路徑進行變異操作。

17、變異操作包括，隨機選擇路徑中的節點，改變路徑中的節點順序增加種群的多樣性。

18、在每一代中，保留適應度最高的若干個體作為精英個體，精英個體無需交叉和變異操作，從保留的精英個體中根據實驗人員經驗選擇30%~50%的精英個體進行禁忌搜索。

19、禁忌搜索對路徑進行優化包括，通過交換路徑中的兩個節點順序來為每個精英個體生成鄰域解集，記錄最近訪問的鄰域解，將鄰域解加入禁忌表，動態調整禁忌搜索的深度，優化搜索效率和路徑質量。

20、對經過禁忌搜索優化后的精英個體重新計算適應度，當適應度提升，更新精英個體并進入下一代，當適應度未提升或下降，保留原始精英個體。

21、若經過禁忌搜索優化的個體表現優于原始版本，用優化后的個體替換原始個體。

22、將經過禁忌搜索優化的精英個體與新生成的子代個體組成新一代種群，繼續進行交叉、變異、精英保留、局部搜索操作，直至找到理想的最優路徑時停止。

23、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述沿最優路徑移動至目標位置包括，機器人根據得到的最優路徑進行移動，同時利用cnn結合激光雷達的數據實時識別障礙物類型，測量障礙物的位置和大小，將得到的實時識別障礙物類型與障礙物的位置和大小輸入障礙檢測函數。

24、通過障礙檢測函數的輸出對障礙物狀態進行判斷，根據判斷結果對機器人移動行為進行修正。

25、當障礙物可通行性的衡量值大于等于設定值時，閾值函數等于1，判斷障礙物可繞行，當判斷障礙物可繞行時，重新使用巡航模型進行路徑規劃。

26、當障礙物可通行性的衡量值小于設定值時，閾值函數等于0，判斷障礙物不可繞行，當障礙物不可繞行時，判斷不可繞行原因。

27、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量方法的一種優選方案，其中：所述判斷不可繞行原因包括，通過監測自身狀態得到的實時健康評分判斷機器人是否發生故障與故障程度。

28、當判斷機器人未發生故障時，判定機器人遇到無法繞行的障礙物，立即向操作員發送警報，等待指令。

29、當判斷機器人發生故障時，根據故障評分進行后續選擇，當故障評分小于等于80時機器人切換至恢復模式，嘗試自動修復問題，當故障評分大于80時，機器人停止任務，通知操作員進行人工干預。

30、自動修復包括，通過使用mlp結合傳感器數據進行故障檢測和診斷算法，識別故障源，根據診斷結果，自動執行恢復操作，恢復后通過傳感器數據進行狀態評估，并與標準狀態進行對比。

31、本發明的另外一個目的是提供bim與測量機器人協作智能測量系統，其能通過結合bim數據與傳感器實時數據的多源融合與智能導航算法，解決了目前的傳統建筑測量技術含有測量精度不足、依賴人工操作、路徑規劃不夠智能以及環境適應性較差的問題。

32、作為本發明所述的bim與測量機器人協作智能測量系統的一種優選方案，其中：包括數據采集處理模塊，數據融合與導航模型構建模塊，優化模型與目標測量模塊。所述數據采集處理模塊用于機器人接收bim數據并采集傳感器實時數據，將實時數據與bim數據進行預處理。所述數據融合與導航模型構建模塊用于融合實時數據與bim數據，將融合數據作為輸入通過遺傳算法與禁忌搜索構建導航模型。所述優化模型與目標測量模塊用于導航模型輸出最優路徑，機器人沿最優路徑移動至目標位置，對目標進行測量。

33、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序是實現bim與測量機器人協作智能測量方法的步驟。

34、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現bim與測量機器人協作智能測量方法的步驟。

35、本發明的有益效果：本發明提供的bim與測量機器人協作智能測量方法本發明通過結合bim數據與傳感器實時數據進行融合，顯著提高了測量精度，減少誤差，并確保結果的準確性。系統具備自動化導航與測量功能，減少人工操作，提高效率；通過故障檢測與恢復功能，增強了系統的魯棒性與穩定性。遺傳算法與禁忌搜索的應用優化了路徑規劃，提升導航效率。整體設計使系統在復雜環境中具備更強的適應性和安全性，具有廣泛的應用前景。