摘要:
本文探討了多傳感器融合技術(shù)在消防機(jī)器人中的應(yīng)用,旨在提升消防機(jī)器人在火災(zāi)環(huán)境中的感知、定位和導(dǎo)航能力。通過(guò)對(duì)多傳感器融合的理論分析與系統(tǒng)設(shè)計(jì),結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,驗(yàn)證了多傳感器融合技術(shù)的有效性和優(yōu)勢(shì)。研究表明,多傳感器融合技術(shù)可以有效增強(qiáng)消防機(jī)器人在火災(zāi)場(chǎng)景下的環(huán)境感知能力,提高其在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)對(duì)和決策水平。
關(guān)鍵詞:多傳感器融合;消防機(jī)器人;火災(zāi)環(huán)境感知;路徑規(guī)劃;數(shù)據(jù)融合
作者簡(jiǎn)介:
史飛飛(1981— ),女,漢族,河南洛陽(yáng)人,博士研究生,講師,研究方向:工業(yè)機(jī)器人技術(shù)。
引言
消防機(jī)器人在火災(zāi)救援中具有重要的作用,能夠代替人類在危險(xiǎn)環(huán)境中進(jìn)行偵察、火源定位和救援等任務(wù)。在火災(zāi)場(chǎng)景中,由于高溫、有毒氣體、濃煙等因素的存在,環(huán)境條件非常復(fù)雜且危險(xiǎn),給消防人員的生命安全帶來(lái)了巨大威脅。消防機(jī)器人通過(guò)自動(dòng)化操作,可以在危險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間作業(yè),執(zhí)行火源探測(cè)、滅火和人員搜救等任務(wù),從而減少人員直接參與的風(fēng)險(xiǎn)。然而,傳統(tǒng)的消防機(jī)器人主要依賴單一類型的傳感器,如溫度傳感器、激光雷達(dá)或視覺(jué)傳感器。這些單一傳感器各自存在一定的局限性,如溫度傳感器雖然能夠檢測(cè)火源的溫度分布,但無(wú)法提供視覺(jué)上的詳細(xì)信息;激光雷達(dá)在濃煙環(huán)境中可能受煙霧顆粒的影響而導(dǎo)致檢測(cè)精度下降;視覺(jué)傳感器則在煙霧遮擋或光線不足的情況下難以有效工作。因此,單一傳感器在復(fù)雜的火災(zāi)環(huán)境中存在信息獲取不完全、受環(huán)境干擾較大等問(wèn)題,這給消防機(jī)器人的有效性帶來(lái)了挑戰(zhàn),限制了其在實(shí)際火災(zāi)救援中的應(yīng)用效果。為了解決上述問(wèn)題,多傳感器融合技術(shù)得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。
一、多傳感器融合技術(shù)的重要作用
多傳感器融合技術(shù)通過(guò)綜合多種傳感器的信息,提升了環(huán)境感知的全面性和系統(tǒng)魯棒性。通過(guò)融合溫度、紅外、視覺(jué)、激光雷達(dá)等多種傳感器的數(shù)據(jù),消防機(jī)器人能夠形成對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的全面了解,彌補(bǔ)單一傳感器的不足。例如,視覺(jué)傳感器可以提供火源的圖像信息,而溫度傳感器能夠檢測(cè)火源的溫度,紅外傳感器可以在可見(jiàn)光受限的情況下感知熱源位置。通過(guò)這些傳感器數(shù)據(jù)的融合,消防機(jī)器人可以更好地識(shí)別火源的確切位置、火勢(shì)發(fā)展方向以及救援路徑上的障礙物,從而制定更加有效的救援策略。
多傳感器融合不僅提升了對(duì)環(huán)境感知的精度,還增強(qiáng)了消防機(jī)器人的系統(tǒng)魯棒性。在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng),如果某一傳感器因環(huán)境干擾而失效,其他傳感器的信息可以作為補(bǔ)充,確保系統(tǒng)在極端條件下依然能夠保持較高的可靠性。這種多重冗余的設(shè)計(jì),使得機(jī)器人在面對(duì)高溫、濃煙和不確定因素時(shí),依然能夠正常工作,提升了其在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的適應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行成功率。因此,研究多傳感器融合技術(shù)在消防機(jī)器人中的應(yīng)用,不僅可以有效提高機(jī)器人在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的工作效率,還可以為消防救援工作提供技術(shù)支持與保障。通過(guò)這種技術(shù)的應(yīng)用,未來(lái)的消防機(jī)器人將更加智能化,成為消防救援工作中的重要工具,為減少人員傷亡和降低財(cái)產(chǎn)損失提供重要的技術(shù)支撐。
二、多傳感器融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)
(一)傳感器類型與系統(tǒng)架構(gòu)
消防機(jī)器人中廣泛應(yīng)用多種類型的傳感器,包括溫度傳感器、氣體傳感器、紅外傳感器、視覺(jué)傳感器、激光雷達(dá)及超聲波傳感器等。這些傳感器協(xié)同工作,為機(jī)器人提供多層次的環(huán)境信息,以確保其在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)有效的感知和決策。傳感器模塊:負(fù)責(zé)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行采集,包括溫度、煙霧濃度、圖像等多種環(huán)境數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集與處理模塊:對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,以確保數(shù)據(jù)的有效性和可靠性。數(shù)據(jù)融合模塊:采用多種融合算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析??刂婆c決策模塊:根據(jù)數(shù)據(jù)融合結(jié)果生成控制指令,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)行為。
(二)數(shù)據(jù)融合方法
多傳感器數(shù)據(jù)融合的核心在于有效整合來(lái)自不同傳感器的信息,提升系統(tǒng)的感知能力。以下幾種數(shù)據(jù)融合方法在消防機(jī)器人中得到了應(yīng)用。卡爾曼濾波:適用于對(duì)線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì),是處理傳感器噪聲及不確定性的重要工具。在消防機(jī)器人中,卡爾曼濾波用于實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)和位置跟蹤,尤其適用于火源定位和移動(dòng)跟蹤。貝葉斯推理:用于多傳感器信息的概率融合,通過(guò)估計(jì)環(huán)境的先驗(yàn)和后驗(yàn)概率,提升感知精度。消防機(jī)器人可以利用貝葉斯推理對(duì)環(huán)境中火源的位置進(jìn)行不確定性評(píng)估,從而制定最佳行動(dòng)路徑。深度學(xué)習(xí):深度學(xué)習(xí)被用于圖像數(shù)據(jù)的特征提取與融合,特別是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)從視覺(jué)傳感器中提取環(huán)境特征,以識(shí)別火源、障礙物及人員的位置。
三、多傳感器融合在消防機(jī)器人中的應(yīng)用
(一)火災(zāi)環(huán)境感知與定位
火災(zāi)環(huán)境感知是消防機(jī)器人開(kāi)展救援工作的基礎(chǔ),也是保證機(jī)器人能夠有效執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵因素。在復(fù)雜多變的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)中,僅依賴單一傳感器的信息無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確的火源定位,因此需要多種傳感器的協(xié)同工作。通過(guò)結(jié)合溫度傳感器、紅外傳感器及視覺(jué)傳感器,消防機(jī)器人能夠獲得火源的多重信息,利用數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行綜合判斷,從而實(shí)現(xiàn)火源的準(zhǔn)確定位。例如,溫度傳感器可以檢測(cè)到環(huán)境中的溫度變化,為火源的初步位置判斷提供數(shù)據(jù)支持;紅外傳感器能夠在濃煙和黑暗中感知熱源,進(jìn)一步提高火源位置的探測(cè)能力;視覺(jué)傳感器通過(guò)圖像分析來(lái)確認(rèn)火源的具體形狀和大小,確保對(duì)火情的全面了解。結(jié)合不同傳感器的數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行處理,可以顯著提高火源定位的可靠性和準(zhǔn)確性。此外,這種融合數(shù)據(jù)的方式還能有效地降低單一傳感器受環(huán)境干擾的影響,使消防機(jī)器人能夠在復(fù)雜的火災(zāi)環(huán)境中更加穩(wěn)定地工作,提高整體救援行動(dòng)的效率和安全性。
(二)障礙物檢測(cè)與路徑規(guī)劃
在火災(zāi)救援中,消防機(jī)器人需要在復(fù)雜的火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)中自由移動(dòng),避開(kāi)障礙物并盡快到達(dá)火源位置?;馂?zāi)現(xiàn)場(chǎng)往往充滿各種障礙物,包括倒塌的建筑物、散落的家具、濃煙和高溫等,這些復(fù)雜環(huán)境給機(jī)器人的移動(dòng)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。為了能夠準(zhǔn)確感知周圍的障礙物并有效規(guī)避,消防機(jī)器人通常采用多傳感器融合技術(shù),通過(guò)融合激光雷達(dá)、超聲波傳感器及視覺(jué)傳感器的數(shù)據(jù),來(lái)精確檢測(cè)并識(shí)別周圍的障礙物。
激光雷達(dá)可以提供高精度的距離信息,通過(guò)掃描周圍環(huán)境生成三維點(diǎn)云圖,幫助機(jī)器人精準(zhǔn)測(cè)量與障礙物之間的距離,并形成環(huán)境地圖。視覺(jué)傳感器用于識(shí)別障礙物的類型和形狀,特別是在面對(duì)復(fù)雜障礙物(如人或不規(guī)則形狀的物體)時(shí),視覺(jué)傳感器能提供更多的環(huán)境細(xì)節(jié)信息。超聲波傳感器在近距離障礙物檢測(cè)中起到補(bǔ)充作用,特別是對(duì)于激光雷達(dá)難以感知到的小型障礙物,超聲波傳感器能夠提供可靠的探測(cè)數(shù)據(jù)。這些傳感器的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行處理,得到全面且可靠的環(huán)境感知信息。
利用融合后的環(huán)境信息,消防機(jī)器人可以采用路徑規(guī)劃算法,如A算法或RRT(快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù))算法,生成安全、快捷的運(yùn)動(dòng)路徑。A算法以其高效的路徑搜索能力著稱,適用于尋找從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑,而RRT算法擅長(zhǎng)在未知和動(dòng)態(tài)環(huán)境中快速生成可行路徑,適合火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)這種復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境。通過(guò)這些路徑規(guī)劃算法的應(yīng)用,消防機(jī)器人能夠在避開(kāi)障礙物的同時(shí),確保以最短的時(shí)間到達(dá)目標(biāo)區(qū)域,從而提高救援行動(dòng)的效率和安全性。這種障礙物檢測(cè)與路徑規(guī)劃相結(jié)合的能力,使消防機(jī)器人在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)能夠更為自主地行動(dòng),有效執(zhí)行復(fù)雜救援任務(wù)。
(三)人員搜救與環(huán)境監(jiān)測(cè)
在火災(zāi)救援中,消防機(jī)器人的另一項(xiàng)重要任務(wù)是搜救被困人員和全面監(jiān)測(cè)火災(zāi)環(huán)境,以確保救援工作的有效性和人員安全。在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng),常常伴隨著濃煙、光線不足和高溫等不利條件,這對(duì)搜救工作提出了極大的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜的環(huán)境,消防機(jī)器人使用多傳感器融合技術(shù)進(jìn)行人員搜救和環(huán)境監(jiān)測(cè),通過(guò)不同類型的傳感器的協(xié)同工作來(lái)獲取環(huán)境中的全面信息。
視覺(jué)傳感器與紅外傳感器的融合在人員搜救中發(fā)揮著重要作用。視覺(jué)傳感器在正常光照條件下能夠提供清晰的環(huán)境圖像。在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng),由于濃煙的遮擋和光線的影響,其效果可能受到限制。紅外傳感器能夠檢測(cè)人體發(fā)出的熱輻射,即使在完全黑暗或者被濃煙遮擋的情況下,也可以探測(cè)到人體的熱信號(hào),從而精確定位被困人員的位置。這種多傳感器融合的方式,能夠確保機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下,仍能有效識(shí)別和定位受困人員,顯著提高搜救的成功率。
在人員搜救過(guò)程中,環(huán)境的全面監(jiān)測(cè)也尤為關(guān)鍵?;馂?zāi)現(xiàn)場(chǎng)不僅有火焰和高溫,還有多種有毒氣體,這些氣體的濃度如果超過(guò)一定標(biāo)準(zhǔn),對(duì)消防員的安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此,消防機(jī)器人配備了氣體傳感器,用于實(shí)時(shí)檢測(cè)有毒氣體的濃度。例如,CO(一氧化碳)和CO2(二氧化碳)等氣體的濃度可以通過(guò)氣體傳感器實(shí)時(shí)反饋給機(jī)器人系統(tǒng),以評(píng)估現(xiàn)場(chǎng)的危險(xiǎn)程度。通過(guò)這些信息,救援人員可以更好地制定救援策略,確保人員安全。
多傳感器融合技術(shù)不僅大幅提升了消防機(jī)器人的環(huán)境監(jiān)測(cè)能力,還提高了人員搜救的成功率。在火災(zāi)救援中,單一傳感器往往受限于其探測(cè)能力和受干擾程度,而通過(guò)將視覺(jué)、紅外和氣體傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,機(jī)器人可以對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行更精確的全面感知。這種融合策略使得消防機(jī)器人能夠更為準(zhǔn)確地評(píng)估環(huán)境狀況,制定搜救路徑,并快速找到被困人員,從而最大限度地減少火災(zāi)影響。這種多傳感器融合的人員搜救與環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),為火災(zāi)救援提供了更加可靠和智能化的技術(shù)支持,使消防機(jī)器人能夠在災(zāi)害中發(fā)揮更為重要的作用。
四、性能評(píng)價(jià)與未來(lái)發(fā)展方向
(一)多傳感器融合系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)
多傳感器融合系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行。實(shí)時(shí)性:消防機(jī)器人在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)需要快速感知和反應(yīng),多傳感器數(shù)據(jù)的融合過(guò)程必須滿足實(shí)時(shí)性要求。在實(shí)驗(yàn)中,通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理流程,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了較高的實(shí)時(shí)性能,確保機(jī)器人能夠及時(shí)應(yīng)對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的變化。準(zhǔn)確性:多傳感器融合可以提高機(jī)器人對(duì)火源定位和障礙物檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在火災(zāi)環(huán)境模擬實(shí)驗(yàn)中,多傳感器融合系統(tǒng)的定位誤差明顯小于單一傳感器系統(tǒng),這證明了融合技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。魯棒性:火災(zāi)環(huán)境通常伴隨著高溫、濃煙及信號(hào)干擾等復(fù)雜因素。通過(guò)多傳感器的相互補(bǔ)充,系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知具有更高的魯棒性,能夠在某些傳感器失效的情況下依然保持有效工作。
(二)未來(lái)發(fā)展方向
多傳感器融合技術(shù)在消防機(jī)器人中的應(yīng)用前景廣闊,在實(shí)際應(yīng)用中也面臨許多挑戰(zhàn),未來(lái)的研究可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展。提升傳感器性能:現(xiàn)有的傳感器在高溫和強(qiáng)干擾條件下的性能有待提升,未來(lái)需要開(kāi)發(fā)更加耐用、抗干擾的傳感器,以應(yīng)對(duì)火災(zāi)環(huán)境的極端條件。優(yōu)化智能融合算法:現(xiàn)有的數(shù)據(jù)融合算法在實(shí)時(shí)性和復(fù)雜度上仍有改進(jìn)空間。未來(lái)可以結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自適應(yīng)濾波等新興技術(shù),進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)融合過(guò)程,提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性。提升機(jī)器人自主性:未來(lái)的消防機(jī)器人應(yīng)具備更高的自主性,能夠在無(wú)人干預(yù)的情況下完成火災(zāi)環(huán)境的評(píng)估和行動(dòng)決策。通過(guò)深度學(xué)習(xí)與多傳感器融合技術(shù)的結(jié)合,提升機(jī)器人對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解能力和自主行動(dòng)能力。協(xié)同作業(yè)與群體智能:在未來(lái)的消防救援工作中,不同類型的機(jī)器人可以通過(guò)多傳感器融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)協(xié)同作業(yè)。例如,空中無(wú)人機(jī)與地面消防機(jī)器人之間的信息共享與協(xié)同,可以覆蓋更廣的感知范圍,提高救援效率。
結(jié)語(yǔ)
本文研究了多傳感器融合技術(shù)在消防機(jī)器人中的應(yīng)用,通過(guò)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)融合方法的分析,驗(yàn)證了多傳感器融合在提升消防機(jī)器人環(huán)境感知、定位和路徑規(guī)劃能力方面的有效性。多傳感器融合不僅使消防機(jī)器人能夠在復(fù)雜火災(zāi)場(chǎng)景中獲得更為精確的環(huán)境信息,還提升了其應(yīng)對(duì)緊急情況的自適應(yīng)能力。未來(lái),通過(guò)對(duì)傳感器性能、融合算法及機(jī)器人自主性的進(jìn)一步優(yōu)化,多傳感器融合技術(shù)將在智能消防系統(tǒng)中發(fā)揮更大作用,推動(dòng)消防機(jī)器人向更智能、更可靠的方向發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
程虎.基于多源信息融合的消防機(jī)器人火災(zāi)感知系統(tǒng)研究.齊魯工業(yè)大學(xué),2023.
王勇,胡斌,康渴楠,等.智能傳感器在消防裝備中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析.中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2022,32(S1):184-188.
孫婷婷.船舶機(jī)艙消防機(jī)器人自動(dòng)避障系統(tǒng)的設(shè)計(jì).信息技術(shù),2017(03):155-157+163.
張楊,劉國(guó)成.基于聚類算法的軌道交通履帶式消防機(jī)器人的應(yīng)用.現(xiàn)代信息科技,2023,7(20):62-65+74.
吳斐然,蔣莉蓉.消防機(jī)器人采購(gòu)應(yīng)關(guān)注哪些性能?.政府采購(gòu)信息報(bào),2023-10-23(011).
曹志杰.一種自動(dòng)化巡防的消防機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì).起重運(yùn)輸機(jī)械,2023(15):56-61.
周迎,陸強(qiáng)明.人工智能技術(shù)在消防裝備中的應(yīng)用.集成電路應(yīng)用,2023,40(08):110-111.
黃淵,劉弘毅.多模消防機(jī)器人在應(yīng)急領(lǐng)域的設(shè)計(jì)和應(yīng)用.消防界(電子版),2023,9(01):37-39.