一种履带式机器人清理森林余火的方法与流程

文档序号:15461445发布日期:2018-09-18 18:15阅读:838来源:国知局

本发明涉及一种履带式机器人清理森林余火的方法,属于森林余火清理技术领域。



背景技术:

森林火灾广义上讲:凡是失去人为控制,在林地内自由蔓延和扩展,对森林、森林生态系统和人类带来一定危害和损失的林火行为都称为森林火灾。狭义讲:森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。森林防火工作是中国防灾减灾工作的重要组成部分,是国家公共应急体系建设的重要内容,是社会稳定和人民安居乐业的重要保障,是加快林业发展,加强生态建设的基础和前提,事关森林资源和生态安全,事关人民群众生命财产安全,事关改革发展稳定的大局。森林火灾对森林的危害很大,所以林业部门对森林火灾的监测都很重视。由于森林火灾火势大,面积广,发现和监测相对容易。但火灾被扑灭后,因扑灭不彻底等各种原因,仍有可能会复燃,发生余火。余火一般温度较低,面积小,燃烧慢,采用一般对火灾进行监测的技术手段难于发现余火及不能够及时清理余火,仍然存在较大的余火安全隐患。森林火灾是森林的大敌,火灾后大量林木被烧毁,林火烧去复盖地面的植被,使土壤失去保护,引起水土流失,破坏生态平衡,给国家和人民造成巨大损失。要做好护林防火,必须研究森林火灾后余火的清理方法和技术。



技术实现要素:

本发明正是针对现有技术存在的不足,提供一种履带式机器人清理森林余火的方法,以解决背景技术问题,满足实际使用要求。

为解决上述问题,本发明所采取的技术方案如下:

一种履带式机器人清理森林余火的方法,所述履带式机器人装配有余火探测仪、红外检测系统、红外定位系统及余火清理装置,所述红外检测系统包括红外摄像机和成像光谱仪;

所述履带式机器人清理森林余火的方法操作如下:

步骤(1)发现与判断余火:

a:白天看烟,根据烟的态势和颜色通过红外检测系统可判断余火的种类和距离,烟团升起不浮动为远距离火,其距离在20km以上;烟团升高,顶部浮动为中等距离,15-20km;烟团向上一股股浮动为最近距离,5km以内;

b:根据烟雾的颜色判断火势和种类,白色断续的烟为弱火,黑色加白色的烟为一般火势,黄色很浓的烟为强火,红色很浓的烟为猛火;

c:此外,黑烟升起为上山火;白烟升起为下山火,黄烟升起为草塘火,烟色黑或深暗多数为树冠或,烟色发绿为地下火;

d:火光静止的为余火;

步骤(2)在步骤(1)的基础上,通过履带式机器人装配的红外定位系统对发现和判断出的余火位置进行精确定位;

步骤(3)采用余火探测仪对野外(森林)肉眼难以发现的无烟、失去火焰的地表及灰覆盖下余火,以及杂草下的隐燃火;

步骤(4)设置避火区:距离履带式机器人30m以内设置一个直径7.5cm的圆形避火区,先避开火区,避免地表余火漫延速度非常快,烧毁机器人或相关设备;

步骤(5)清理余火:由内向外,沿着火场边缘向已经定位的余火区推进,采用余火清理装置进行浇水清理,且清理一处标记一处;针对燃烧后的塔头或较大较粗的倒木,则对其进行锯断、深埋,隔绝空气,然后踏实。

作为上述技术方案的改进,所述红外定位系统包括红外线检测模块;所述红外线检测模块的光学系统将接收到热空气源的红外辐射能量聚焦在红外传感器上,当热空气源和接收系统发生相对移动时,接收到的能量发生变化,传感器输出一个变化的信号,这个信号经电路放大、滤波、判别处理后触发报警和指示;

音频检测模块;

以及电磁波检测模块;在该装置的前端设有可进行接收电磁波检测模块的天线设备,该天线设备针对固定测量范围的热空气源进行检测。

作为上述技术方案的改进,所述音频检测模块为声音采集模块,所述红外线检测模块的红外辐射范围为3~50μm。

作为上述技术方案的改进,所述电磁波检测模块对中心点的距离R进行检测的方法为:

R=v(t-Δt)/2

式中:—询问与回答脉冲之间的时间间隔;

—系统延迟

—电磁波在均匀介质中的传播速度。

作为上述技术方案的改进,所述电磁波检测模块对中心点的范围的方位进行检测的方法为:

采取类似全球卫星定位系统的方式,基于测量学中空间后方交会原理:雷达接收机分别在三个位置利用测距原理测出中心检测点到雷达接收机的大致距离 xi,yi,zi并分别记录三个位置的坐标R1,R2,R3,这样可以得到三个空间球,即可得联立方程组,三个空间球的交点就是中心检测点的位置坐标。

作为上述技术方案的改进,步骤(5)中所述标记的方法是采用竹子棍绑上黄色丝带插在余火旁边。

本发明与现有技术相比较,本发明的实施效果如下:

本发明所述方法通过对烟雾颜色、种类等的判断,划分了余火的区域及初步判断了余火火势,再通过电磁、红外、高清视频进行多级检测及定位,并同时开启热空气源识别系统辅助探测,后端有CCU控制中心,可将前方信息进行处理,并将检测视频显示在后端显示屏上,同时可将该视频存储并无线同步发射到指挥、分析部,最后进行有效的清理。

附图说明

图1为本发明所述电磁波检测模块定位原理示意图;

图2为本发明所述履带式机器人清理森林余火的方法中多驱动电路集成化框架图。

具体实施方式

下面将结合具体的实施例来说明本发明的内容。

如图1和图2所示,为本发明所述履带式机器人清理森林余火的方法中电磁波检测模块定位原理示意图和多驱动电路集成化框架图。

本发明所述的履带式机器人清理森林余火的方法,所述履带式机器人装配有余火探测仪、红外检测系统、红外定位系统及余火清理装置,所述红外检测系统包括红外摄像机和成像光谱仪;

所述履带式机器人清理森林余火的方法操作如下:

步骤(1)发现与判断余火:

a:白天看烟,根据烟的态势和颜色通过红外检测系统可判断余火的种类和距离,烟团升起不浮动为远距离火,其距离在20km以上;烟团升高,顶部浮动为中等距离,15-20km;烟团向上一股股浮动为最近距离,5km以内;

b:根据烟雾的颜色判断火势和种类,白色断续的烟为弱火,黑色加白色的烟为一般火势,黄色很浓的烟为强火,红色很浓的烟为猛火;

c:此外,黑烟升起为上山火;白烟升起为下山火,黄烟升起为草塘火,烟色黑或深暗多数为树冠或,烟色发绿为地下火;

d:火光静止的为余火;

步骤(2)在步骤(1)的基础上,通过履带式机器人装配的红外定位系统对发现和判断出的余火位置进行精确定位;

步骤(3)采用余火探测仪对野外(森林)肉眼难以发现的无烟、失去火焰的地表及灰覆盖下余火,以及杂草下的隐燃火;

步骤(4)设置避火区:距离履带式机器人30m以内设置一个直径7.5cm的圆形避火区,先避开火区,避免地表余火漫延速度非常快,烧毁机器人或相关设备;

步骤(5)清理余火:由内向外,沿着火场边缘向已经定位的余火区推进,采用余火清理装置进行浇水清理,且清理一处标记一处;针对燃烧后的塔头或较大较粗的倒木,则对其进行锯断、深埋,隔绝空气,然后踏实。

本发明所述方法通过对烟雾颜色、种类等的判断,划分了余火的区域及初步判断了余火火势,再通过电磁、红外、高清视频进行多级检测及定位,并同时开启热空气源识别系统辅助探测,后端有CCU控制中心,可将前方信息进行处理,并将检测视频显示在后端显示屏上,同时可将该视频存储并无线同步发射到指挥、分析部,最后进行有效的清理。

进一步改进地,如图1和图2所示:所述红外定位系统包括红外线检测模块;所述红外线检测模块的光学系统将接收到热空气源的红外辐射能量聚焦在红外传感器上,当热空气源和接收系统发生相对移动时,接收到的能量发生变化,传感器输出一个变化的信号,这个信号经电路放大、滤波、判别处理后触发报警和指示;

音频检测模块;

以及电磁波检测模块;在该装置的前端设有可进行接收电磁波检测模块的天线设备,该天线设备针对固定测量范围的热空气源进行检测。

具体地,,所述音频检测模块为声音采集模块,所述红外线检测模块的红外辐射范围为3~50μm。

进一步改进地,所述电磁波检测模块对中心点的距离R进行检测的方法为:

R=v(t-Δt)/2

式中:—询问与回答脉冲之间的时间间隔;

—系统延迟

—电磁波在均匀介质中的传播速度。

具体地,所述电磁波检测模块对中心点范围的方位进行检测的方法为:

采取类似全球卫星定位系统的方式,基于测量学中空间后方交会原理:雷达接收机分别在三个位置利用测距原理测出中心检测点到雷达接收机的大致距离xi,yi,zi并分别记录三个位置的坐标R1,R2,R3,这样可以得到三个空间球,即可得联立方程组,三个空间球的交点就是中心检测点的位置坐标。

其中,在理想情况下方程组得解是确定的,即三个球面交于目标点,但由于误差的存在,三个球面往往并不严格交于目标点,而是围绕在目标点周围形成一个由四个球面围成的曲面,可近似看作四面体,选取四面体内哪一个点来代表目标点是精确定位的首要问题。本发明采用了多种检测、定位手段,在前端集成了相应的传感器或接收装置,后端电路也必须相应集成化,使操作方便,便于定位(其具体框架图如下图2)。

本发明通过DSP芯片将视频、红外以及电磁波驱动集成并通过拨码选择方式进行驱动,在人工选择的情况下,CCU将自行分辨硬件功能并运行相应驱动同时将选择的功能图像进行输出。基于DSP核心的自动匹配器系统的电容调节、反射系数采集、人机接口三大功能模块,在电路上设计了电容位置检测和传感器驱动调节程序,实现对传感器电容参数的开环调节以及基于数字化匹配的闭环调节;完成了反射系数采集模块的模拟、数字滤波器设计和快速采集处理实现;为人机接口设计了基于中断和队列的按键查询和处理机制,实现了彩色LCD 显示功能。

在自动匹配系统中,主控芯片将采集到的反射系数信息引入自动匹配算法后,得到参数的改变值,然后将控制外围设备调节网络参数值,实现自动匹配的目的。;动匹配算法是实现匹配的核心,对于具有两个以上可调参数的匹配网络,自动匹配的算法基本上是采用基于多变量寻优的搜索算法;一般利用反射系数值,通过梯度搜寻使反射系数达到设定匹配条件下的反射系数阈值,实现自动匹配。

更具体地,步骤(5)中所述标记的方法是采用竹子棍绑上黄色丝带插在余火旁边。

以上内容是结合具体的实施例对本发明所作的详细说明,不能认定本发明具体实施仅限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明保护的范围。

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