城市地下建设作为地上建设的扩展,为解决土地资源的合理配置,优化城市整体布局,合理化城市建设提供了新的出路。采用管道故障检测机器人在地下管道中巡检,可以有效排除安全隐患,较少事故的发生率。其中,管道检测机器人的循迹问题非常重要,但管道内部三维数据的不充足以及重建方法的不完善,使机器人在管道中不能提前做出合理的预判,检测的准确率和效率较低。为了给机器人在管道内提供可靠的运动导航信息,实现对管道环境地图信息构建,首先需要测量管道内壁三维空间点云数据,再由获取的数据通过算法提取管道内部有效的结构参数信息。因此,针对以上两方面,提出了本文的研究思路,主要研究内容如下:(一)针对燃气管道这一特殊环境,设计并实现了基于激光笔成像点的管道三维测量装置,可以实现对管道内表面点三维坐标的测量与采集;(二)根据设计的测量装置,提出了三维视觉测量的初步算法,并通过相机标定和结构参数标定实验,测得目标点的三维世界坐标,与真实值进行对比,找寻出误差可能存在的原因,进一步改进算法,设计了三维视觉测量的优化算法,通过实验和对算法的编程设计,得到更接近真实值的目标点三维坐标,验证了改进优化后的三维视觉测量算法的准确性;(三)根据测量装置及三维视觉测量优化算法,测定机器人运动前方的管道内壁三维空间点云数据;设计了坐标系转换算法,求解出机器人坐标系与管道坐标系之间的最佳旋转平移矩阵;(四)划分出不同几何结构的燃气管道类型,针对每种管道各自的结构特征模型,建立管道表面方程,根据管道方程中需要识别的结构参数,分别设计对应的结构特征参数识别算法。对算法进行编程实现,并得出两种类型管道结构特征参数识别的实验结果,进而完成对管道的结构特征参数识别。本文系统的提出了管道机器人从获取管道内表面三维点数据到管道结构参数识别与重建的完整解决方案,渴望为机器人作业时提前获知前方管道结构参数及走向,并为构建具有详细参数的地下管网地图提供条件。