智能巡检灭火机器人的设计方法研究与实现

智能巡检灭火机器人的设计方法研究与实现

Summary：灭火机器人在巡检模式下，四轮小车自主移动，安装于其上的可见光摄像头定时捕捉系统周围的图像，并通过基于RGB颜色的火焰特征算法识别是否有火灾的发生。为了防止误识别的发生，采用红外图像验证火焰的真实性；在灭火模式下，系统通过视觉定位火焰方位，通过超声模块和红外避障模块实现自动避障并靠近火焰。当距离小于设定阈值时，启动喷淋系统，实现火灾扑灭功能。实验表明，在室内环境下，融合可见光及红外图像的火焰识别算法可对火焰进行准确识别。关键字：可见光；红外图像；火焰特征；避障

引言本文提出了一种基于可见光和红外图像融合算法的智能灭火机器人。该系统由可见光摄像头、红外摄像头、超声测距模块以及四轮移动小车组成，其中可见光及红外摄像头经过校准，拍摄场景重合，采用树莓派作为其核心控制模块。在未发现火情的情况下，载有摄像头的小车按设计路线完成巡检工作，其上方的可见光摄像头则实时捕捉周围场景图像，并通过基于RGB颜色的火焰特征算法识别是否有火点产生。为了避免环境光线对识别算法产生的影响，一旦在图片中发现火点，则启动红外摄像头采集环境中的红外数据，当数据矩阵中的任何一个元素数值超过设定的温度阈值，则认为有起火点。根据起火点在图像中的位置，树莓派控制小车向起火点方向移动，其间通过安装于车辆前方的超声测距模块实现避障。当车辆与起火点距离足够近时，系统启动喷淋系统。基于RGB颜色的火焰识别算法该算法本质上是一种统计学中的抽样调查方法，其核心为找出火焰颜色中RGB分量的特征规律。根据相关Reference可知，可通过如下公式1的方法获取RGB各颜色分量的平均值Av。其中下标m取值R、G、B表示对应的颜色通道；k的取值为图片中像素点的个数，通常取值为图片高与宽的乘积（w*h）；P表示对应的像素点。根据统计信息可知，火焰中的RGB分量平均值有如下公式2所示的关系。除此之外，为了更加精准的对火焰区域进行识别，某些研究人员将如下公式3加入火焰识别算法中。将上述公式1～3作为条件，可以大致提取疑似火焰部分。红外温度检测采用基于颜色的火焰识别算法虽然计算上较为简单，但此方法易受光线干扰[2]，因此会有误识别的情况发生。为了弥补这一缺陷，系统中加入红外摄像模块作为功能补充。当可见光侦测到场景中的火焰后，会立即启动红外摄像头获取红外图像。对于本系统而言，采用MLX90640红外模块，可形成分辨率为32×24的红外图像，其中每一个像素点标记有指定位置的温度信息。MLX90640采用IIC总线与下位机相连，其工作流程可以分成3个部分：1、初始化；2、读取工作参数到控制及状态寄存器；3、测量实时数据并更新到RAM，自动更新状态寄存器。在本系统中，由于红外设备仅仅用于验证火焰是否存在，需要较高的测量精度，因此采用默认的2Hz刷新频率、像素交错模式以及16位测量精度来完成红外图像的获取。在使用时，系统会设定温度阈值，当温度数据矩阵中的最大数值超过设定的阈值时，即认为有真实火焰产生。平台运动控制当系统获取起火点的精确方位后，处理器即控制运动平台朝指定的方位运行[3]。为了保证平台始终朝用户方向移动，在移动过程中采用经典PID算法，使得用户图像始终位于屏幕中央。算法描述如下公式4。其中P，K表示比例因子，系统在工作过程中可以进行调整；E表示运动误差；Et表示当前误差，Et-1表示上一时刻的误差；adj表示调整因子。平台在运动过程中，一旦发现前方有障碍物，微处理器便可从超声波测距模块获取通知，从而实现避障功能[4]。同时，平台在运动的过程中，微处理器会记录平台运动的方向和距离，当用户使用完毕后，运动平台可根据运动轨迹，退回至初始位置[5]。实验结果如下图1所示为完成后的系统全貌。在实验过程中，灭火车左右两侧分别放置有点燃的蜡烛以及发光手电筒，当车辆在巡检的过程中首先发现电筒灯光后，便会进一步判断是否有真实起火点。若没有红外设备的辅助，当前系统将无法分辨真实火源与手电筒灯光。图1灭火车系统结论与展望本系统可用于实验室、仓库、厨房等场景，实现对火灾的自动报警及扑灭，降低了人工巡逻成本。在后期的使用过程中，本系统可以从如下几个方面进行更进一步的优化及改进：1、采用精度更高，作用范围更广的红外温度采集设备；2、采用软件插值的方法，将当前场景获取的32×24个红外温度数据进行扩展，以使其满足其他应用的需要，扩大其使用范围。Reference：[1]陈嘉卿,张冰,宋英磊.基于RGB统计颜色模型的火焰识别[J].江苏科技大学学报（自然科学版）,2017,31(2):178-184.DOI:10.3969/j.issn.1673-4807.2017.02.011.[2]王琳,李爱国,郝春雨.基于火焰图像跳动特征的火灾识别算法[C].2014.[3]高文,陈佩.智能无线充电循迹小车设计[J].控制系统与智能制造,2021,36(2):21-26.[4]张伟.基于语音控制的自主寻迹与避障智能小车设计[J].九江学院学报,2020,20:49-51.[5]耿兴华,李简文,郭飞.基于单片机的小球平衡控制系统实验设计[J].实验科学与技术,2021,19(1):20-23.基金项目：江汉大学基于嵌入式的