自主移动自动探测灭火的消防机器人及控制方法与流程

本发明涉及一种消防机器人，特别是一种自主移动自动探测灭火的消防机器人及控制方法。

背景技术：

火灾是指在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害。在各种灾害中，火灾是最经常、最普遍地威胁公众安全和社会发展的主要灾害之一。最常发生火灾的地方之一就是厂房，而厂房发生火灾大概有以下几个方面的原因：

1、数量问题，数量多了，有一定的火灾概率；

2、厂房中生产具有一定的火灾危险性，这包括生产工艺，生产的原料和产品等；

3、厂房在管理中没有遵守消防方面的规定；

4、厂房的消防设施不符合消防要求；

5、存在违反工艺操作等违法事项。

因此如果避免厂房发生火灾以降低公众财产安全及人身安全尤为重要，但目前对于厂房的火灾检测及场地的巡逻均通过人为或者巡逻机器人进行检测：一般人为的检测由于人为因素(如：偷懒、忘记等原因)最终没有及时发现而影响救火的最佳时机，同时一旦人为发现着火时，着火时间已经过去了一段时间，且火势自己已经很难控制，故必须报警让消防人员进行灭火，但消防人员的到来也需要一定时间，故导致火情控制效果不佳而影响灭火效果，而目前的巡逻机器人一般采用单独的导航系统进行巡逻，或多或少存在一些导航问题而最终影响巡逻效果，例如：惯性导航，其存在定位误差随时间而增大，系统长期精度差的缺点，而磁导航方法的可变性和可维护性差，不太灵活，因此如何设计一款能够自动巡逻，自动灭火、又能够提高导航精度的厂房消防设备尤为重要。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决上述现有技术的不足而提供一种自主移动自动探测灭火的消防机器人及控制方法，其能够使机器人在规定的时间内自动启动巡逻操作，一旦发现火灾进行自主灭火的优点，起到最短时间灭火的效果，同时在导航过程中的组合导航系统同时使用惯性导航和激光导航，并以惯导系统为主，再由经济型的激光导航作为校准手段，使惯性导航和激光导航的优势互补，以获得比单独使用其中任一系统时更高的导航性能。

为了实现上述目的，本发明所设计的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人，包括机器人本体，在机器人本体上设有移动底盘和图像视频采集模块，所述移动底盘上前、后、左、右共设有车轮，所述机器人本体内设有控制系统，所述控制系统包括灭火系统、惯性导航模块、激光导航模块、核心控制器、数据储存模块、供电模块、传感器单元、视频处理模块、运动控制单元和智能仪表，所述的核心控制器分别与灭火系统、惯性导航模块、激光导航模块、数据储存模块、传感器单元、视频处理模块和运动控制单元连接；所述供电模块与各个模块连接用于给各个模块提供电能；

其中，所述惯性导航模块，包括微机电系统陀螺仪和三轴磁力计，用于以机器人当前位置和所述当前的偏移角度为基准，对机器人采用惯性导航方式进行导航；

所述激光导航模块，包括激光器，利用激光的准确性和不发散性对机器人所处的位置进行精确定位来指导机器人行走进行导航；

所述运动控制单元，包括与车轮一一对应连接的车轮转向马达、在每一个车轮转向马达上连接有一个编码器，所述车轮转向马达用于驱动车轮前进，所述编码器用于计算马达旋转的距离；

所述数据储存模块，用于储存数据；

所述图像视频采集模块，用于实时采集机器人运行过程中的图像信息，并发送给视频处理模块；

所述视频处理模块用于将采集的图像信息进行处理后转换成核心控制器能够接收的信号；

所述传感器单元，包括温度传感器、烟雾传感器和紫外线检测器，用于感知周围环境，实时检测消防机器人所处环境情况，执行相应的安全措施；

所述灭火系统，包括水炮、进水管路、增压装置和流量检测装置，所述进水管路的一端与水炮连接，另一端连接有供水管，所述增压装置设于供水管和进水管路的连接处，且所述增压装置的控制端以及流量检测装置与核心控制器连接；

所述核心控制器，通过利用惯性导航和激光导航输出的速度和位置的差值作为量测值，然后经卡尔曼滤波，对惯性导航系统的误差进行分析，得出精确的数据再对惯性导航系统进行校正得到精确的导航路径，然后按照路径进行自主巡逻，并通过温度传感器、烟雾传感器和紫外线检测器实时检测现场环境，一旦检测到有火花进行自动断电，检测火灾立即进行火灾位置定位并启动灭火系统自动灭火。

作为优选，为了提高优化效果，在激光导航模块的激光器上连接有第一局部卡尔曼滤波器，在惯性导航模块的微机电系统陀螺仪上连接有第二局部卡尔曼滤波器，且所述第一局部卡尔曼滤波器和第二局部卡尔曼滤波器之间连接有主卡尔曼滤波器，且所述的主卡尔曼滤波器与核心控制器连接。

为了提高机器人的工作时效，在核心控制器上还连接有电量检测装置、磁场感应装置和充电检测装置，所述的充电检测装置和电量检测装置均与供电模块连接，在机器人本体上连接有与供电模块连接的充电端口。

本发明还公开了一种自主移动自动探测灭火的消防机器人的控制方法，包括采用上述所述的自主移动自动探测灭火的消防机器人，其具体包括以下步骤：

a)启动机器人，机器人本体工作；先由机器人本体利用激光器、微机电系统陀螺仪和三轴磁力计在检测环境中巡逻一周；

b)并利用滤波器进行数据融合，建立机器人自身及环境建模；

c)构建全局路径规划；

d)控制机器人本体沿着全局规划的路径进行巡逻；并实时检测现场的温度、火花以及火灾情况；当火花情况大于设定范围时，立即跳转到步骤e)；当火花情况正常，判断温度情况是否正常，当温度大于设定值时；立即跳转到步骤f)；当火花、温度、烟雾情况均正常，此时判断路径是否到达目的地；是，导航结束，否，跳转到步骤g)；

e)立即切断智能仪表，控制现场的控制柜断开电源；

f)检测当前的烟雾浓度情况；当烟雾浓度情况大于阀值时；自动启动图像视频采集模块搜索火灾位置，并拍照对图片进行计算确定火灾中心，然后控制灭火系统中的水炮工作，对准灭火点进行灭火；

g)感知当前环境，并判断是否有障碍物，是，跳转到步骤h)；否，继续跳转到步骤d)，继续沿路径巡逻；

h)判断该障碍物是否静止：是，跳转到步骤i)；否，控制运动控制单元(11)移动障碍进行躲避，并重新按照全局规划的路径进行行走；

i)进入当前局部路径规划，并检索系统中是否有别的规划路径，是，则沿着新路径行走，并按照步骤d)实时检测现场环境；否，则重新进行全局路径规划。

为了提高优化效果，在通过滤波器进行数据融合的方法是将标准的卡尔曼滤波器分成对应于不同传感器的多个子滤波器，每个子滤波器并行工作，并通过主滤波器进行信息综合，产生滤波结果并传输给核心控制器。

为了提高机器人的工作时效，在预先需要检测的环境位置处，均匀分布有一个以上的自动充电装置，在每一个自动充电装置上设有磁场发生器，在巡逻过程中，若检测到机器人本体的电量少于一定时，通过触发磁场感应装置工作搜索附近的磁场发生器，并进行路径规划，以最快的速度到达自动充电装置进行充电，充电结束后，返回到上次的检测点位置继续按照路径进行巡逻。

本发明得到的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人及控制方法，其能够使机器人在规定的时间内自动启动巡逻操作，一旦发现火灾进行自主灭火，起到最短时间灭火的效果，同时在导航过程中的组合导航系统同时使用惯性导航和激光导航，并以惯导系统为主，再由经济型的激光导航作为校准手段，使惯性导航和激光导航的优势互补，以获得比单独使用其中任一系统时更高的导航性能。

附图说明

图1是实施例1所提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人的结构示意图；

图2是实施例1中消防机器人控制部分的结构连接示意图；

图3是实施例1中惯性导航与激光导航的硬件结构示意图；

图4是实施例1中滤波优化结构示意图；

图5是实施例1所提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人控制方法的上半部分流程示意图；

图6是实施例1所提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人控制方法的下半部分流程示意图；

图7是实施例2中消防机器人控制部分的结构连接示意图；

图8是实施例2所提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人的结构示意图。

图中：机器人本体1、移动底盘2、车轮2-1、图像视频采集模块3、灭火系统4、惯性导航模块5、激光导航模块6、核心控制器7、数据储存模块8、传感器单元9、视频处理模块10、运动控制单元11、车轮转向马达11-1、编码器11-2、烟雾传感器12、紫外线检测器13、水炮14、进水管路15、增压装置16、电量检测装置17、第一局部卡尔曼滤波器18、第二局部卡尔曼滤波器19、主卡尔曼滤波器20、微机电系统陀螺仪21、三轴磁力计22、激光器23、磁场感应装置24、充电端口25、充电检测装置26、智能仪表27、流量检测装置28、温度传感器29。

具体实时方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

实施例1：

如图1、图2所示，本实施例提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人，包括机器人本体1，在机器人本体1上设有移动底盘2和图像视频采集模块3，所述移动底盘2上前、后、左、右共设有车轮2-1，所述机器人本体1内设有控制系统，所述控制系统包括灭火系统4、惯性导航模块5、激光导航模块6、核心控制器7、数据储存模块8、供电模块8、传感器单元9、视频处理模块10、运动控制单元11和智能仪表27，所述的核心控制器7分别与灭火系统4、惯性导航模块5、激光导航模块6、数据储存模块8、传感器单元9、视频处理模块10和运动控制单元11连接；所述供电模块8与各个模块连接用于给各个模块提供电能；

其中，所述惯性导航模块5，包括微机电系统陀螺仪21和三轴磁力计22，用于以机器人当前位置和所述当前的偏移角度为基准，对机器人采用惯性导航方式进行导航；

所述激光导航模块6，包括激光器23，利用激光的准确性和不发散性对机器人所处的位置进行精确定位来指导机器人行走进行导航；

所述运动控制单元11，包括与车轮2-1一一对应连接的车轮转向马达11-1、在每一个车轮转向马达11-1上连接有一个编码器11-2，所述车轮转向马达11-1用于驱动车轮前进，所述编码器11-2用于计算马达旋转的距离；

所述数据储存模块8，用于储存数据；

所述图像视频采集模块3，用于实时采集机器人运行过程中的图像信息，并发送给视频处理模块10；

所述视频处理模块10用于将采集的图像信息进行处理后转换成核心控制器7能够接收的信号；

所述传感器单元9，包括温度传感器29、烟雾传感器12和紫外线检测器13，用于感知周围环境，实时检测消防机器人所处环境情况，执行相应的安全措施；

所述灭火系统4，包括水炮14、进水管路15、增压装置16和流量检测装置28，所述进水管路15的一端与水炮14连接，另一端连接有供水管16，所述增压装置6设于供水管16和进水管路15的连接处，且所述增压装置16的控制端与核心控制器7连接；所述核心控制器7通过利用惯性导航和激光导航输出的速度和位置的差值作为量测值，然后经卡尔曼滤波，对惯性导航系统的误差进行分析，得出精确的数据再对惯性导航系统进行校正得到精确的导航路径，然后按照路径进行自主巡逻，并通过温度传感器29、烟雾传感器12和紫外线检测器13实时检测现场环境，一旦检测到有火花进行自动断电，检测火灾立即进行火灾位置定位并启动灭火系统4自动灭火。

在本实施例中灭火装置利用紫外线探测，并应用自动控制及通讯技术实现对早期火灾自动跟踪定位、灭火。当系统一旦收到现场火灾信号，信号分析处理后，立即驱动灭火系统4，水炮14进行水平垂直扫描，锁定着火点并将炮口准确瞄准火源，启动增压装置16进行增压并射水灭火，再将现场火灾信号、水压流量的数据反馈到控制系统进行分析后自动补偿调整，当现场火灾扑灭，火灾信号消失，系统自动复位。

作为优选，为了提高优化效果，在激光导航模块6的激光器23上连接有第一局部卡尔曼滤波器18，在惯性导航模块5的微机电系统陀螺仪21上连接有第二局部卡尔曼滤波器19，且所述第一局部卡尔曼滤波器18和第二局部卡尔曼滤波器19之间连接有主卡尔曼滤波器20，且所述的主卡尔曼滤波器20与核心控制器7连接。

如图5、图6所示，本实施例还公开了一种自主移动自动探测灭火的消防机器人的控制方法，包括采用上述所述的自主移动自动探测灭火的消防机器人，其具体包括以下步骤：

a)启动机器人，机器人本体1工作；先由机器人本体1利用激光器23微机电系统陀螺仪21和三轴磁力计22在检测环境中巡逻一周；

b)并利用滤波器进行数据融合，建立机器人自身及环境建模；

c)构建全局路径规划；

d)控制机器人本体1沿着全局规划的路径进行巡逻；并实时检测现场的温度、火花以及火灾情况；当火花情况大于设定范围时，立即跳转到步骤e)；当火花情况正常，判断温度情况是否正常，当温度大于设定值时；立即跳转到步骤f)；当火花、温度、烟雾情况均正常，此时判断路径是否到达目的地；是，导航结束，否，跳转到步骤g)；

e)立即切断智能仪表27，控制现场的控制柜断开电源；

f)检测当前的烟雾浓度情况；当烟雾浓度情况大于阀值时；自动启动图像视频采集模块3搜索火灾位置，并拍照对图片进行计算确定火灾中心，然后控制灭火系统4中的水炮14工作，对准灭火点进行灭火；

g)感知当前环境，并判断是否有障碍物，是，跳转到步骤h)；否，继续跳转到步骤d)，继续沿路径巡逻；

h)判断该障碍物是否静止：是，跳转到步骤i)；否，控制运动控制单元(11)移动障碍进行躲避，并重新按照全局规划的路径进行行走；

i)进入当前局部路径规划，并检索系统中是否有别的规划路径，是，则沿着新路径行走，并按照步骤d)实时检测现场环境；否，则重新进行全局路径规划。

在本实施例中所述的核心控制器7为stm32型号。工作时，将本产品投放于市场，然后将智能仪表与控制柜实现无线连接，一旦检测到火花，立即触发智能仪表27无线控制控制柜将其切断电源，从而避免火灾的发生。

为了提高优化效果，在通过滤波器进行数据融合的方法是将标准的卡尔曼滤波器分成对应于不同传感器的多个子滤波器，每个子滤波器并行工作，并通过主滤波器进行信息综合，产生滤波结果。具体过程参考如下：①把整个系统的信息适当地分配到各局部滤波器中；②各局部滤波器单独工作，将分配后的信息与量测信息融合，进行时间修正和观测量修正，完成局部滤波器的信息更新；③把修正后的局部信息融合成一个新的全局状态估计。

在本实施例中，上述信息融合以组合导航系统中惯导系统输出的导航参数xl的误差为滤波器主要状态，滤波器估值的主要部分就是导航参数误差估值然后去校正xl。

利用导航卡尔曼滤波器将惯导系统和激光导航系统各自计算的激光导航参数(分别用xl和xn表示)进行比较，其差值就包含了惯导与激光某些导航参数误差δxl和其他导航系统的误差δxn，即

xl-xn＝(x+δxl)-(x+δxn)＝δxl-δxn

其中系统输出误差定义为系统输出值减去真值(如惯导输出δxl＝xl-x)；然后滤波器将这种差值作为量测值，经过滤波计算，得到滤波器状态(包括δxl和|δxn在内的各种误差状态)的估值；然后用导航参数误差的估值去校正输出的导航参数，得到组合导航系统的导航参数估值(即经过校正后的系统导航参数值)，即：

定义的估计误差(即经过校正后的系统导航参数误差)为

则

式中即组合导航系统的导航参数的估计误差就是惯导系统导航参数误差估值的估计误差的负值，最终实现最佳优化滤波效果。

实施例2：

如图7、图8所示，本实施例提供的一种自主移动自动探测灭火的消防机器人，为了提高机器人的工作时效，在核心控制器7上还连接有电量检测装置17、磁场感应装置24和充电检测装置26，所述的充电检测装置26和电量检测装置17均与供电模块8连接，在机器人本体1上连接有与供电模块8连接的充电端口25。

同时本实施例还公开了一种自主移动自动探测灭火的消防机器人的控制方法，在预先需要检测的环境位置处，均匀分布有一个以上的自动充电装置28，在每一个自动充电装置上设有磁场发生器(图中未表示)，在巡逻过程中，若检测到机器人本体1的电量少于一定时，通过触发磁场感应装置24工作搜索附近的磁场发生器，并进行路径规划，以最快的速度到达自动充电装置进行充电，充电结束后，返回到上次的检测点位置继续按照路径进行巡逻。