采用管道机器人定期检测输送管线的状态对于确保管道安全可靠运行意义重大。受限于机器人的结构尺寸和功耗，常用精度较低的微小型三维测量传感器为机器人提供环境及导航信息。针对低精度三维传感器得到的点云数据质量不佳、难以可靠分辨障碍物的问题，提出了一种基于时间序列及邻域分析的点云处理方法。利用障碍物点云与噪声点云在时间序列分布和空间分布方面的特性有效去除噪声，并通过拟合管道内壁实现管道内障碍物检测。测试结果表明，所提方法的检测精度提升了约30个百分点，检测时间小于1 s，满足管道机器人的应用需求。

针对管道内壁缺陷深度检测的问题,建立了一种基于电涡流主动热激励的红外热成像管道缺陷深度检测方法。阐述了红外热成像管道缺陷深度检测的机理,针对埋地管道检测对热激励的特殊要求,设计了参数可调控的电涡流热激励实验装置,按照管道内壁形状制作了检测试件,通过基于电涡流的主动热激励实验,分析了谐振频率、提离高度、输入电功率这3个重要参数对热激励效率的影响,并得出它们的优化值。在此基础上,对预先设计带有不同深度缺陷的检测试件进行主动热激励,并获取其红外热图像,通过分析热图像数据发现,缺陷与非缺陷区域间灰度均值的差值随缺陷深度的变化而变化,一在定条件下二者呈单值对应关系,且具有较好的线性度。利用这一规律,通过实验数据拟合建立了槽形缺陷和圆形缺陷的深度检测模型,实验测试显示所建立的模型具有一定的检测精度。研究结果表明:在优化的电涡流主动热激励条件下,可以通过红外热图像计算出缺陷深度,所提出的基于电涡流主动热激励的红外热成像管道缺陷深度检测方法具有可行性。

针对智能水下机器人(AUV)的海底管道自动识别与跟踪问题，从仿真环境构建、图像处理、管道识别及环境建模等数据层次进行了分析，搭建了一套完整的水下管道识别与跟踪系统。在管道识别过程中，针对传统的Hough直线拟合的缺点，提出了基于特征聚类的伪假区域的去除和峰值点邻域逆向处理的改进Hough变换。并利用所搭建的三维仿真环境，对直管和弯管在线进行了多次检测和跟踪试验。仿真实验结果表明通过管道识别和环境映射，本套系统能有效完成水下管道自主检测和跟踪。

提出一种改进的基于激光投射成像法的管道内壁障碍物检测算法。通过激光特征分析与比较法结合提取激光圆环轨迹，利用 Otsu算法滤波，最小二乘法确定圆环参数，最后通过离线计算，在线查表方式获得障碍物高度。算法对管道图像亮度无特殊要求，克服了原系统观察与检测不能实时同步的问题。 MATLAB运算结果表明：算法的准确性，实时性和鲁棒性相对原设计有了很大的提升。每帧平均运算时间小于 0.5 s；计算的障碍物高度误差范围± 2 mm；算法适用于绝大部分场景的管道图片。

开发了适于测量空间微细管道局部几何性质的传感器及其检测系统.在管道机器人潜入式检测过程中曲率传感器可适应管道的几何形状发生弯曲,同时内部的光路也将发生变化.根据激光束在PSD光敏面上的照射位置和传感器结构参数,确定管道曲率传感器上设立的活动标架沿轴线的转动速率,得到两个相邻活动标架之间的位置关系.结合初始活动标架方位、传感器结构,运用递推算法计算管道中心线局部几何性质参数.实验结果表明,测量相对误差小于4%,适合测量φ10～φ13mm、曲率半径大于100mm的管道几何性质.

为了使管道机器人能够适应管径为400～650 mm的管道,介绍了3种适应不同管径的常用调节机构.分析了每种调节机构的力学特性,给出了计算结果,比较研究了各种调节机构的优缺点.针对工程需要,选用了滚珠丝杠螺母副调节机构,滚珠丝杠上的筒式压力传感器保证驱动轮和管道内壁间的压力始终处于稳定的范围,使管道机器人具有充裕并且稳定的牵引力,牵引力的实验表明该调节机构具有1404 N的牵引力输出.该调节机构能很好地适应管径为400～650 mm?墓艿?

阐述光纤布拉格光栅温度应力传感器 的工作原理及光栅中心波长的移动探测解调原理,分析光纤布拉格光栅传感器在油气管道 监测系统中的应用和前景。