一种地下空间无人车载声震探测方法及系统

本发明涉及地下空间探测，特别是涉及一种地下空间无人车载声震探测方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、地下空间探测是地下工程建设、地质灾害排查、地下隐患识别的核心基础技术，目前，现有技术中已有相关无人车载探测方案，为无人化地下探测的硬件载体搭建提供了一定的技术基础。但现有无人探测技术仅实现了探测设备的无人化投送与基础数据采集，在核心的数据处理与成像反演算法层面仍存在一定技术缺陷，未形成系统化、高精度的声震数据反演成像体系。

3、具体而言，现有无人探测技术未对声震数据中的面波信息与体波信息进行协同挖掘利用，缺乏完善的数据预处理、多维度反演及联合约束成像机制，无法实现地下结构的多参数精准约束。传统反演方式多采用单一波场反演模式，仅能单独获取浅层速度结构或单一界面信息，无法兼顾地下介质速度特征、反射界面形态及异常体边界特征，反演结果约束性弱、容错率低，地下空间成像精度与可信度较差，难以精准识别复杂城市地下空间的结构形态、异常区域分布，无法满足高精度地下探测的工程需求。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种地下空间无人车载声震探测方法及系统，融合面波、体波双重反演优势并实现联合反演，提升复杂环境地下空间探测的成像精准度。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种地下空间无人车载声震探测方法，包括：

4、下发探测任务，以控制无人车行驶至预定检测点并采集声震数据；

5、将声震数据映射到τ-p域后进行相位一致性加权处理，将加权后的τ-p域数据进行f-k域滤波处理，得到去噪声震数据；

6、根据去噪声震数据提取频散曲线，依此反演得到波速模型；

7、对去噪声震数据进行重建，根据重建地震数据提取激振点-检测器组合对应的体波初至走时，并反演得到地下介质反射率模型；

8、将波速模型和体波初至走时作为约束量进行面-体波联合反演，结合地下介质反射率模型进行异常分区判定，得到地下空间结构成像结果。

9、作为可选择的实施方式，控制无人车行驶至预定检测点的过程中，根据无人车当前速度和障碍物相对速度，计算预测时间窗内的最小安全距离和碰撞时间；其中，最小安全距离为在预测时间窗内，无人车外接包络与障碍物外接包络之间的最小欧氏距离；

10、当最小安全距离小于安全距离阈值或碰撞时间小于时间阈值时，判定无人车与障碍物存在碰撞风险，控制执行减速或急停，同时保持全局目标点不变，基于当前局部轨迹代价函数重新生成绕行轨迹；其中，局部轨迹代价函数为，为轨迹终点到目标点距离，为轨迹与障碍物距离，

κ为曲率，δ

v为速度变化，

c1至

c4为权重系数；

11、选择最小且满足履带底盘速度、角速度和最小转弯半径约束的轨迹作为绕行轨迹。

12、作为可选择的实施方式，相位一致性加权处理过程包括：对τ-p域数据进行希尔伯特变换得到解析信号，并提取瞬时相位，在设定时间窗口内，计算各采样点相位向量的归一化叠加幅值，得到局部相位一致性系数，根据局部相位一致性系数确定权重系数，以此对τ-p域数据进行加权；

13、将加权后的τ-p域数据反变换至x-t域，得到相位一致性增强数据，以相位一致性增强数据为二维傅里叶变换输入，转换至f-k域，并依据设定的有效波速范围设计速度窗滤波器，最后经f-k反变换后得到去噪声震数据。

14、作为可选择的实施方式，对去噪声震数据进行重建的过程包括：将去噪声震数据表示为，其中，为随时间变化的等效震源子波，为地下介质反射系数序列，为残余噪声，*表示卷积运算；反射系数通过求解最小化目标函数得到，为时变子波构建卷积矩阵，和为正则化系数。

15、作为可选择的实施方式，反演得到波速模型的过程中，基于频散曲线构建多模态波速反演目标函数：

16、；

17、其中，表示从实测声震数据中提取得到的基阶观测频散曲线在第

i个有效频点处的相速度，表示高阶观测频散曲线在第i个有效频点处的相速度；表示根据当前候选速度模型正演计算得到的基阶理论频散曲线在第

i个频点处的相速度；表示根据当前候选速度模型正演计算得到的高阶理论频散曲线在第

i个频点处的相速度；

m和

n分别表示基阶观测频散曲线和高阶观测频散曲线所包含的有效频点数；和分别表示基阶观测频散曲线和高阶观测频散曲线的权重系数，。

18、作为可选择的实施方式，反演地下介质反射率模型的过程包括：

19、对候选反射位置，根据当前波速模型计算各道重建体波数据的理论到时，并对多道重建体波数据进行时移校正；计算局部时间窗内各道重建体波数据间的互相关系数，并作为叠加权重对重建体波数据进行加权叠加，得到增强体波数据；

20、根据增强体波数据，采用最小二乘逆时偏移反演反射率模型：

21、；

22、其中，为声震正演算子，为反射率模型，为增强体波数据；为正则化权重，为正则化算子；

23、在第次迭代中，模型梯度为：；按照更新反射率模型，为步长。

24、作为可选择的实施方式，面-体波联合反演的联合目标函数为：

25、；

26、其中，为观测面波相速度向量；为根据模型参数m正演计算得到的理论面波相速度向量；为体波观测初至走时向量，为根据模型参数m计算得到的体波理论初至走时向量；为所包含的有效观测相速度数据数量；为所包含的有效初至走时数据数量；

α、

β、

γ为权重系数。

27、作为可选择的实施方式，面-体波联合反演的过程中，利用泊松比约束纵波速度与横波速度的物理一致性，泊松比为σ，并限定。

28、作为可选择的实施方式，结合地下介质反射率模型进行异常分区判定的过程包括：

29、将待探测地下空间对应的地下介质计算域按照设定的水平网格间距和垂向网格间距离散为若干网格单元，并将背景速度模型、面-体波联合反演得到的速度模型以及地下介质反射率模型统一映射到所述网格单元中，计算各网格单元速度相对变化率，当速度降低比例超过预设阈值时，将该区域判定为速度降低区；

30、计算速度模型和反射率模型的空间梯度，当梯度幅值超过预设阈值并呈连续分布时，判定为反射界面突变区；

31、对反射振幅进行归一化处理，当局部振幅高于邻域平均值并超过预设倍数时，判定为振幅异常区；

32、当同一区域同时被判定为速度降低区、反射界面突变条件区以及振幅异常区时，判定为空洞或人工构筑物边界；

33、当某一区域被判定为速度降低区，但其外围边界与反射界面突变区的重合比例低于预设边界重合比例阈值时，将该区域判定为松散体或破碎带；

34、当某一区域被判定为反射界面突变区，且反射界面突变区呈连续分布，但该区域的速度降低比例未达到速度降低区的预设判定阈值时，将该区域判定为地下构筑物界面或岩土分层突变界面。

35、第二方面，本发明提供一种地下空间无人车载声震探测系统，用于实现第一方面所述的地下空间无人车载声震探测方法，包括：检测器投送无人车、激振设备投送无人车和控制系统；

36、所述控制系统被配置为：

37、下发探测任务，以控制检测器投送无人车、激振设备投送无人车行驶至预定检测点后，控制检测器投送无人车投放检测器，控制激振设备投送无人车采集声震数据；

38、将声震数据映射到τ-p域后进行相位一致性加权处理，将加权后的τ-p域数据进行f-k域滤波处理，得到去噪声震数据；

39、根据去噪声震数据提取频散曲线，依此反演得到波速模型；

40、对去噪声震数据进行重建，根据重建地震数据提取激振点-检测器组合对应的体波初至走时，并反演得到地下介质反射率模型；

41、将波速模型和体波初至走时作为约束量进行面-体波联合反演，结合地下介质反射率模型进行异常分区判定，得到地下空间结构成像结果。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

43、本发明提出一种地下空间无人车载声震探测方法及系统，同时利用声震数据中的体波信息及面波信息，构建了面-体波协同约束的联合反演机制，通过面波反演、体波反演以及联合反演对地下空间结构进行约束，得到可信度高的成像结果。其中，面波反演结果精准约束地下横波速度与浅层速度结构，保障浅层地质结构探测精度；体波反演结果精准约束地下反射界面与异常体边界，实现深层结构与异常区域的精准识别。同时通过泊松比约束与归一化联合目标函数实现模型迭代更新，弥补了单一反演方式容错率低、结构刻画不全面的缺陷，有效提升地下空间结构模型的可信度与精准度。

44、本发明充分挖掘声震数据价值，同时利用面波信息与体波信息开展多维度反演，突破了传统单一波场反演技术信息利用率低、约束维度单一的问题。通过去噪滤波、高频重建等精细化数据预处理手段，有效剔除环境噪声干扰、修复有效信号，提升原始声震数据的质量，为精准反演成像奠定数据基础，解决了传统探测数据杂乱、有效信息缺失导致的成像偏差问题。

45、本发明实现了从无人化数据采集、智能化数据处理到高精度联合反演成像的全流程自动化探测，无需人工干预数据处理与建模过程，大幅降低人工操作误差与人力成本，提升地下空间探测的作业效率与标准化程度，为城市地下工程施工、地质隐患排查、地下空间资源勘探提供高精度、高可靠的探测数据支撑，具备极高的工程应用价值与推广前景。

46、本发明采用无人车载作业模式，研发了无人化、自动化的探测设备，激振设备可激发宽频带信号，高灵敏度的无线声震检测器可采集到大量可靠声震数据，高性能的探测设备保证了采集数据的质量；检测器投送无人车与激振设备投送无人车先进的通信、感知功能，确保车与车之间、检测器与车之间以及车与远程控制系统之间的实时联系，同时可适应各种复杂环境，克服传统探测方法中设备布设对人工的依赖性，同时保证了复杂危险环境下探测人员的安全，实现了地下空间探测的非侵入式自动化作业，提升探测作业的安全性与场景适配能力，可适配城市建筑群密集区域、高危未知地下区域等各类复杂探测场景。

47、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。