隧道机器人火情探测与导航决策研究
本文关键词： 火情探测 图像处理 SVM-KNN 导航规划 RRT-PSO算法 出处：《西南科技大学》2017年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：应用于隧道环境的移动机器人,集人工智能、传感技术、信息处理、图像处理、无线通讯等专业技术为一体,它作为特种设备替代人员在隧道环境中进行作业,论文结合某研究所隧道机器人项目的具体需求,对隧道环境下的火情自动探测技术与定位火源后隧道机器人如何快速有效移动到火情事故点进行灭火救援操作的导航规划方法进行了研究。首先,论文通过分析火情发生各个阶段的特点,提出了一种基于视频图像的火情探测方法。该探测方法采用视觉传感器并配合火情探测器作为探头采集信息,采用基于LM优化的光谱抠图改进算法分割火焰或烟雾的疑似区域并提取该区域的7种特征,将图像特征信息和火情传感器信息融合后,通过SVM-KNN分类器实现火情的判别,并在准确识别火情后,通过视觉测距计算出火源的空间位置。其次,在确定目标地点后,通过激光雷达与视觉传感器信息融合进行隧道环境内的障碍物检测,然后采用改进的RRT算法和粒子群算法进行混合路径规划,以时间最短作为判断路径优劣的准则,最终得到一条从当前位置到目标火源位置的无碰撞最优或次优路径。论文通过采集多段火情视频和干扰视频进行算法实验验证,实验结果表明,火情平均识别率达到了项目的实际指标要求,同时调用VREP仿真平台,对隧道机器人与隧道环境进行建模并验证了导航规划方法的有效性。仿真结果表明,发现火情后,隧道机器人能在项目规定的时间限额内到达火情事故点。
[Abstract]:The mobile robot, which is used in tunnel environment, integrates artificial intelligence, sensing technology, information processing, image processing, wireless communication and so on. According to the specific needs of a tunnel robot project in a certain research institute, In this paper, the automatic fire detection technology in tunnel environment and the navigation planning method of how the tunnel robot moves quickly and effectively to fire suppression and rescue operations after locating the fire source is studied. Based on the analysis of the characteristics of each stage of the fire, a method of detecting the fire based on video image is proposed, which uses the visual sensor and the fire detector as the probe to collect the information. The improved spectral matting algorithm based on LM optimization is used to segment the suspected area of flame or smoke and extract the 7 features of the region. The image feature information is fused with the information of the fire sensor and the SVM-KNN classifier is used to distinguish the fire. After accurately identifying the fire, the location of the fire source is calculated by visual ranging. Secondly, after the target location is determined, the obstacle detection in the tunnel environment is carried out through the fusion of the information of the lidar and the vision sensor. Then the improved RRT algorithm and particle swarm optimization algorithm are used for hybrid path planning, and the shortest time is taken as the criterion to judge the path. Finally, a collision-free optimal or sub-optimal path from the current position to the target fire source location is obtained. The average fire recognition rate meets the actual requirements of the project. At the same time, the tunnel robot and tunnel environment are modeled by using VREP simulation platform, and the effectiveness of the navigation planning method is verified. The simulation results show that, after the fire is discovered, The tunnel robot can reach the fire accident point within the time limit specified by the project.
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41;TP242
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，本文编号：1500736
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