一种基于物联网的智能楼宇监控管理系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于物联网的智能楼宇监控管理系统，属于建筑领域。
【背景技术】
[0002]随机计算机技术和通信电子技术的飞速发展，加快了城市公共基础设施的高科技演变速度，再加上现代人们对生活和工作环境的要求日益提高，智能楼宇系统应运而生。智能楼宇系统是城市或地区科学技术和经济水平现代化程度综合体现的重要标志，是现代高科技与建筑的完美融合，是多学科、高新技术的有机集成。
[0003]然而，现有的智能楼宇系统智能化水平不高，主要依赖工作人员现场来控制和维护建筑设备；当建筑发生火灾时，没有清晰的路径指示，增加了人员伤亡率；传统的纸质地图由于时间和空间上的局限性不能满足人们的需求；未经许可的入侵人员会给楼宇带来潜在的威胁，巡逻人员由于情绪、疲劳、环境等因素影响不能精力高度集中持续工作24小时。
【发明内容】
[0004]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的智能楼宇监控管理系统。
[0005]本发明所采用的技术方案是:该系统包括建筑设备管理系统、消防联动报警系统、定位导航系统、安全防范系统四部分，建筑设备管理系统是基于智能传感器模块构建的树簇型网络，以智能传感器模块为核心实现对建筑设备的集中管理；消防联动报警系统主要是实现火灾逃生路径的指引，采用一种优化的A*算法进行搜索火灾逃生最优路径，并根据单片机技术对应急照明、火灾报警、语音播报、方向指示灯进行路径指引，尽可能减少伤亡率；定位导航系统是基于覆盖在楼层内的移动导航机器人完成的，当用户需要导航路线时，在移动导航机器人上的平板电脑上输入目的地，导航机器人用优化的DV-Hop定位算法计算出当前的位置信息，将虚拟场景信息直接插入到现实建筑环境中，并显示出方向标；安全防范系统是基于分布在不同区域的移动巡逻机器人实现的，巡逻机器人根据GPS/DR组合的导航技术按照规定的路线进行自由移动，当发现入侵人员后对其进行警告。
[0006]进一步地，所述建筑设备管理系统是基于智能传感器模块构建的树簇型网络实现对给排水、暖通空调、智能照明、供配电、电梯和扶梯五个子系统的监控管理的，智能传感器模块包括信息采集、信息处理、无线通信、电源管理和全球定位五个单元，通过温度传感器、湿度传感器、光照传感器进行信息采集，然后对采集到的信息进行模数转换处理便于传输，单个智能传感器模块的无线信号覆盖范围有限，为了实现更大范围的监控，将智能传感器模块组建成网络。星形拓扑结构控制简单，具有较强的故障诊断能力，所有节点只与信息中心通信，信息中心作为全功能设备需要更多的内存空间容纳网络中所有节点的信息；树形拓扑结构线路短，所需成本低，但路由节点对网络的影响较大。为了在不受单个节点约束的前提下，保证无线通信的可靠性，并且减少成本，我们采用树簇型网络，即将这两个拓扑结构分层结合，如图2所示，网络的内层是由路由节点和数据采集节点组成的内层星形结构，网络外层是由信息中心和路由节点组成的树形结构，其中数据采集节点和路由节点是由分布在楼层的的多个智能传感器模块扮演的，将建筑根据楼层划分为不同的区域，将这个区域内的某个智能传感器模块默认为路由节点将收集的信息传递给信息中心，当这个路由节点发生故障，临近的智能传感器模块会取代其路由的角色，这样无线传感器的区域分支不会受单个节点的约束。
[0007]进一步地，所述消防联动报警系统是基于一种优化的A*算法实现的，以单片机芯片TICC2530为核心将应急照明、火灾报警、基于ZigBee的智能组网、语音播报、方向指示灯等集成在了联动系统中，实现火灾逃生路径的指引功能。优化的A*算法是对A*算法的一种改进，A*算法是一种较好的搜索路径方法，与传统的Dijkstra搜索算法相比，具有较强的方向性，在一个空间范围内，初始位置到目标位置的路径可能有多条，A*算法的实质是对这些路径进行评估，根据估计代价决定最优路径，但是用于建筑火灾逃生路径搜索，其灵活性较差，起始点、目标点或障碍物中任一元素改变，都必须重构最优路径，影响搜索效率。为了克服这个缺点，优化的A*算法先将建筑区域按照楼层及空间布局特点分为不同的区域，在小区域内采用A*算法计算区域最优逃生路径。当火灾发生时，智能传感器模块中的温度传感器、湿度传感器、烟雾探测器将楼层和走廊的温度、湿度、烟雾实时传递给信息处理中心，如果出现异常情况，信息处理中心根据优化的A*算法计算出最优逃生路径后，然后通过ZigBee智能组网发送给单片机芯片TICC2530，单片机将命令发送给所控制的相应应急照明、火灾报警、语音播报和方向指示灯等设备进行逃生路线的指引。
[0008]进一步地，所述定位导航系统是基于覆盖在楼层内的移动导航机器人实现的，其定位算法采用是优化的DV-Hop算法。传统的DV-Hop (Distance Vector-Hop)的基本思想是根据目标节点到参考节点跳段数与参考节点每跳平均距离定位，一个目标节点至少需要3个参考节点才能进行定位，此算法对硬件要求较低且计算量小，但在获得平均每跳距离的计算过程中，节点之间的信息通信量过大，并且采集到的接收信号强度可能由于环境、待测对象等不确定因素产生较大的定位误差，为了提高目标节点的定位精度，我们对此算法进行优化处理，提出了优化的DV-Hop定位算法，首先根据建筑面积大小及定位精度要求，将参考节点布置在建筑楼层、走廊等适当位置，目标节点集成在移动导航机器人的智能芯片上，然后信息中心搜索目标节点所在区域内的参考节点的位置信息，根据信号强弱进行排序，接着读取信号较强的参考节点的位置信息，最后根据DV-Hop定位算法对目标节点进行位置的估算。
[0009]进一步地，所述的用户与移动导航机器人之间的交互是根据增强现实技术实现的，当用户需要导航路线时，在移动导航机器人上的平板电脑上输入目的地，导航机器人用自身的摄像头捕捉建筑当前的场景，结合优化的DV-Hop定位算法得到的位置信息，展现出增强现实版的建筑场景信息，用户可以通过手势指点让三维的虚假建筑场景根据自身的需求进行旋转和改变大小，简单明了地定位自己所在的位置，此外，平板电脑还可以将虚拟场景信息直接插入到现实建筑环境中，并显示出方向标，用户只需要跟着方向标所指的方向随着移动导航机器人前进就可以到达目的地，此技术能够让用户在与移动导航机器人上的平板电脑能够有效的交流。
[0010]进一步地，所示虚拟场景的绘制是结合基于图形和基于图像两者绘制方法实现的，目前虚拟场景的绘制主要包括基于图形和基于图像两种虚拟现实的绘制方法，但前者是通过建立3D几何模型实现的，其虚拟空间是根据虚拟场景和视点之间的关系构建的，现场不够逼真，开发周期长；后者的虚拟空间是以图片采集点为唯一视点，用数码相机采集建筑内部各角度的场景图像，然后通过图像拼接技术实现虚拟场景的显示，虽然生成速度快、计算量小，但是对图片质量的要求较高，图片从收集到拼接、融合的处理对技术的要求比较高，为此，我们将两者方法结合起来构建建筑虚拟的全景图，此方法的虚拟空间是在虚拟场景与视点之间的关系和图片采集点的基础上构建的，首先构建简化的3D几何模型，然后收集具能突出场景特点的照片与3D几何模型进行整合，排除了不必要的场景信息的干扰，此方法简单易行，不是将空间场景的信息完全表达出来，既缩短了开发的周期，又使虚拟场景的立体感增强。
[0011]进一步地，所述安全防范系统是基于分布在不同区域的移动巡逻机器人实现的，巡逻机器人根据GPS/DR组合的导航技术按照规定的路线进行自由移动，当发现移动目标时，移动巡逻机器人根据模式识别技术将捕捉到的人脸图像与自身的图像数据库进行匹配，如果没有搜索到当前移动目标头像的存储记录就将其默认为入侵人员，除非信息中心的工作人员特别发送一个允许其进入建筑物某区域的权限，对于入侵人员，移动巡逻机器人通过麦克风等设备先进行语音提醒，如果对方不服从就将发出警报通知值班人员。其中GPS/DR组合的导航技术具有很强的互补性，全球定位系统GPS能够实时提供高精度的位置和时间信息，但在城市高层建筑、山体、林荫道等可能使GPS定位的无线信号暂时中断，导致很大的随机误差；而航位推算系统DR是典型地独立定位技术，在短时间内能够保持较高的精度，且有效性不受外界影响，但该方法仅能确定相对位置，且误差将随推算过程而累加，GPS可以为移动巡逻机器人提供定位的初始值并进行误差校正，DR可补偿部分定位中的随机误差。
[0012]—种基于物联网的智能楼宇监控管理系统具有以下优点:传感器网络可靠，不受有线制布线