파이프라인 접합 감지 기반의 파이프라인 관성 측정 마일리지 보정 방법

초록 파이프라인 측정 로봇(PMR)은 파이프라인 형태 측정 및 질병 감지를 위한 중요한 도구입니다. 댐 내부의 수평면에 있는 유연한 파이프라인은 내부 변형 모니터링에 사용되며, 이는 소구경, 바닥 표시 보조 없음, 그리고 더 높은 정확도 요구 사항이 특징입니다. 따라서 데이터 융합 알고리즘의 정확도를 향상시킬 필요가 있습니다. 본 논문에서는 파이프라인 접합 감지를 기반으로 하는 파이프라인 관성 측정 오도미터 보정 방법을 제안하며, 이는 파이프라인 접합 위치의 기준 모델을 설정하고, k-평균 클러스터링을 사용하여 측정 경로를 따라 파이프라인 접합 간격 위치를 감지하며, 감지된 위치와 기준 위치 사이의 차이를 기반으로 오도미터 데이터를 보정하고, IMU와 오도미터 데이터를 융합하고, 내부 일치 정확도를 평가합니다. 제안된 방법은 톈치 댐의 내부 파이프라인 측정 데이터를 사용하여 검증되었으며, 그 결과 이 논문에서 제안한 방법이 감지 보정 및 직접 융합이 없는 결과에 비해 평균 제곱근 오차(RMSE)를 약 46% 감소시킨다는 것을 보여줍니다. 따라서 이 방법은 좋은 결과와 실용적 응용을 가지고 있습니다.