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申请/专利权人：成都运达科技股份有限公司;西南交通大学

摘要：本发明涉及智能机器人技术领域，公开了一种地铁或列车车底关键部件自适应巡检方法，包括如下步骤：步骤1、识别被巡检地铁或列车的车型，判断所述被巡检地铁或列车的车型是否存在数据记录，若是，则进入步骤3，否则，进入步骤2；步骤2、获取被巡检地铁或列车的车型的数据条目以及巡检过程中图像采集的最佳距离；步骤3、通过巡检装置对被巡检地铁或列车进行巡检，并在巡检过程中通过调整所述巡检装置的升降平台使图像采集机构与所述被巡检地铁或列车的车底保持最佳距离。本发明还公开了一种地铁或列车车底关键部件自适应巡检装置。本发明所公开的自适应巡检方法和装置，能够自适应不同地铁或列车车底结构，实现精准清晰的捕获车底图像信息。

主权项：1.一种地铁或列车车底关键部件自适应巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、识别被巡检地铁或列车的车型，判断所述被巡检地铁或列车的车型是否存在数据记录，所述数据记录包括巡检过程中图像采集的最佳距离，若是，则进入步骤3，否则，进入步骤2；步骤2、获取被巡检地铁或列车的车型的数据条目以及巡检过程中图像采集的最佳距离；步骤3、通过巡检装置对被巡检地铁或列车进行巡检，并在巡检过程中通过调整所述巡检装置的升降平台使图像采集机构与所述被巡检地铁或列车的车底保持最佳距离，同时对所述被巡检地铁或列车的车底进行图像采集得到原始图像；步骤3中，在巡检过程中通过调整所述巡检装置的升降平台使图像采集机构与所述被巡检地铁或列车的车底保持最佳距离具体步骤为：预测所述图像采集机构到被巡检地铁或列车的前方的底盘之间的高度，超前升高或者降低所述升降平台的高度，具体为：假设图像采集机构的成像焦段区间为[A1，A2]，求取插值曲线Sx＝Skx的一阶导数其中，Skx代表的是激光测距阵列到车底距离，Skx的一阶导数为速度，k代表每节车厢的采样点数量，x代表的是里程信息，遍历xn，xn代表第n个时刻采样的里程信息，找到满足的x的点集，记为X0，其中为升降平台所能提供的最快升降速度，对所有的xi∈X0，选取若干j个属于以i为中心、δ为半径的邻域，i表示采样点的序号，在满足A1y0-y1A2情况下，调整y0、δ，并对以i为中心，δ为半径的邻域内的点重新进行三次样条插值，使得y0指代激光测距阵列到车底盘的距离，则线扫摄像头到车底盘的距离为y0-y1，y1表示竖直方向上线扫摄像头和测距模块的距离；步骤4、对所述原始图像进行处理，以得到清晰的被巡检地铁或列车的车底的图像。

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