一种基于激光雷达和红外热成像仪的隧道内火源定位方法与流程

本发明涉及隧道三维建模领域，尤其涉及一种基于激光雷达和红外热成像仪的隧道内火源定位方法。

背景技术：

激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的距离信息。热成像摄像机可以将热源信号转变为电信号，将三维空间中的点以二维的形式存储在图片对象中，其每个像素点保存实时的温度信息。在一个三维空间中的每个点都有一个对应的图像上的二维坐标点。在隧道内发生火灾事故时，由于浓烟大，视频信号将无法提供有效的火灾现场信息，因此需要其他手段提供着火点信息供消防员进入现场内灭火。

技术实现要素：

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于激光雷达和红外热成像仪的隧道内火源定位方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于激光雷达和红外热成像仪的隧道内火源定位方法，所述方法应用智能车设备实现，所述智能车设备搭载激光雷达、热成像摄像机和定位模块，所述方法包括：

步骤1、将智能车置于隧道入口居中位置，启动信息采集程序，信息采集程序以当前车辆位置作为世界坐标原点；

步骤2、控制智能车前进，惯性导航模块实时计算出车辆的前进轨迹，同时激光雷达、热成像摄像机分别获得断面的距离信息和热成像摄像图像信息；将激光雷达扫描获得的每一个点的三维信息(x，y，z)对应到热成像摄像机图像坐标系(u，v)下，并将此点的温度信息t，以及图像坐标点信息u，v附加在该点上；

步骤3、使用定位模块的回传数据将每次扫描的断面的坐标转换到实际坐标，图像信息不变。

步骤4、智能车走完隧道，获取大量的点云信息，将点云信息写入文件，回传至上位机，上位机软件进行图片处理，进行火点的定位。

进一步地，所述步骤二中，将激光雷达扫描获得的每一个点的三维信息(x，y，z)对应到热成像摄像机图像坐标系(u，v)下的方法为：根据摄像机的成像原理，在摄像机成像过程中，定义三种坐标，世界坐标系(x，y，z)，相机坐标系(xc，yc，zc)，图像坐标系(u，v)；通过激光雷达，获取世界坐标系；定义摄像机的镜头原点为世界坐标系，则世界坐标系与图像坐标系重合，相机坐标系的具体坐标可通过摄像头与雷达的相对位置确定，继而完成相机坐标系与图像坐标系的转换。

进一步地，所述步骤3中，每次扫描的断面的坐标转换到实际坐标的方法为：使用惯性导航的回传数据将每次扫描的断面的坐标转换为实际坐标，设通过惯性导航定位到小车相对于原点的坐标为(x0，y0，z0)，则可求出、智能车相对于坐标原点的平移矩阵t，通过惯性导航中的陀螺仪数据可以计算智能车的姿态角，由于整个系统可以看作刚体，因此可以计算出激光雷达的姿态角；计算出智能车相对于原点坐标的旋转矩阵r，可以计算出激光雷达获取的点相对于原点的坐标p’，设激光雷达获取的相对于雷达原点的坐标为p(xw，yw，zw)，有p’＝rp+t。

进一步地，所述步骤4中，上位机软件进行图片处理，具体为输出包含温度信息得三维图像，并在三维图像上选取温度高的点，根据该点坐标对火点进行定位。

进一步地，所述定位模块为惯性导航模块、wifi定位模块或标签点定位模块。

进一步地，所述智能车上设置有一个激光雷达和两台热成像摄像机，所述激光雷达设置在智能车前方并突出智能车车体，两个热成像摄像机分别设置在智能车两侧；智能车上搭载嵌入式板，所述嵌入式板通过usb线连接热成像摄像机，所述激光雷达通过交换机与嵌入式板相连。

本发明公开了一种基于激光雷达和红外热成像仪的隧道内火源定位方法，使用激光雷达和普通法摄像机实现了隧道的三维重建，图像定位准确，扫描范围大，可获取每个三维点的坐标，温度信息，实现了火源的定位。

附图说明

图1为本发明中智能车中各模块的连接示意图。

图2为本发明的方法的流程图。

图3为世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明中实用设备包括：激光雷达，热成像摄像机两台，嵌入式板一个，惯性导航模块一个，上位机软件，交换机一台，充电锂电池一个，智能车一台。

如图1显示，激光雷达可以扫描垂直于前进方向的一个面的270度范围内(步进0.25度)的距离信息，热成像摄像机可以识别物体的温度信息。智能车用于搭载设备，其电机控制口连接到嵌入式板的gpio口，可被嵌入式板控制；锂电池置于智能车车身中，用于设备供电，交换机置于智能车车身上，用于雷达与嵌入式板的通信；嵌入式板通过rj45连接到交换机，两个热成像摄像机分别放置于智能车的两侧，且用usb线连接到嵌入式板；激光雷达通过rj45接入交换机，置于车身前方并适当突出，确保其扫描范围不被车身遮挡；惯性导航模块通过rs232连接到嵌入式板；上位机通过wifi连接到嵌入式板。

利用上述工具对隧道进行三维测量，如图2所示，三维信息测量步骤如下：

步骤1.将车辆置于隧道入口居中的位置，使用上位机软件启动嵌入式板的三维信息采集程序，程序以当前车辆位置作为坐标原点。

步骤2.控制智能车以适当速度前进，惯性导航实时计算出车辆的前进轨迹，热成像摄像头和激光雷达分别传回数据到嵌入式板。雷达的每次扫描获得一个断面的距离信息，嵌入式板将激光雷达的每一个点的三维信息(x，y，z)对应到摄像机图像坐标系(u，v)下，将此点的温度信息t，以及图像坐标点信息u，v附加在该点上。下面就该方法进行详细介绍。

根据摄像机的成像原理，在摄像机成像过程中，可以定义三种坐标，世界坐标系(x，y，z)，相机坐标系(xc，yc，zc)，图像坐标系(u，v)，三种坐标系的关系见图3。通过激光雷达，我们可以获取世界坐标系，为了方便起见，我们定义摄像机的镜头原点为世界坐标系，则世界坐标系与图像坐标系重合，相机坐标系下的点的具体坐标可通过摄像头与雷达的相对位置确定，相机坐标系与图像坐标系的转换矩阵可通过matlab的cameracalibrator模块求出。由此，在相机视野范围内的每一个三维坐标点都能转换到图像上的对应得一点。

步骤3.每次扫描的断面点的坐标是相对于雷达的坐标，因此需要使用惯性导航的回传数据将每次扫描的断面的坐标转换为实际坐标，设通过惯性导航定位到小车相对于原点的坐标为(x0，y0，z0)，则可求出、智能车相对于坐标原点的平移矩阵t，通过惯性导航中的陀螺仪数据可以计算智能车的姿态角，由于整个系统可以看作刚体，因此可以计算出激光雷达的姿态角，进一步计算出智能车相对于原点坐标的旋转矩阵r，进一步，可以计算出激光雷达获取的点相对于原点的坐标p’，设激光雷达获取的相对于雷达原点的坐标为p(xw，yw，zw)，有p’＝rp+t。这里还可以使用四元数进行坐标转换运算。坐标点转换后每个点的图像信息不变。这里可以使用多种坐标定位方式，惯性导航是比较容易实现的一种定位方式，还可以结合wifi基站定位，标签点定位的方式获取车辆相对于出发点的具体坐标。

步骤4.智能车走完隧道，获取大量的点云信息，将点云信息写入文件，回传置上位机，上位机软件进行图片处理，输出包含温度信息得三维图像。消防人员可通过对温度高的区域进行判断，在三维图像上选取温度高的点，上位机软件显示出该点的具体坐标，帮助消防员实现火点的定位。

上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。