基于移動機器人的室內火災預警點探測與定位的方法研究

，，

(武漢理工大學 機電工程學院，武漢 430070)

基于移動機器人的室內火災預警點探測與定位的方法研究

張釧釧，陳國良，李曉龍

(武漢理工大學機電工程學院，武漢430070)

火災探測技術已成為對火災進行預防的重要手段之一，目前常用的固定式火災探測裝置不能自主的探測和定位到火警點，對火災發生初期的預防和滅火有一定的局限性；論文針對該問題，在分析火災探測技術的基礎上，提出一種多位姿仿人鼻的火災探測裝置，并制備出樣機，同時嘗試將其與可移動機器人結合來實現對室內火警點的探測和定位；基于不同的煙霧情況制定出不同的探測準則，根據該準則進行路徑軌跡仿真，經過仿真結果可以看到移動機器人最終定位到火警點的位置；可移動的火災探測裝置在探測和定位到火警點的過程中，若所在空間中由拐角或家具死角導致煙霧擴散有聚集死角的情況存在，會對探測和定位過程造成很大的影響，仿真實驗中的移動機器人在探測和定位火警點中的軌跡可以看出死角的存在雖然影響了對火警點的探測，但最終還是能夠探測和定位到火警點，其路徑軌跡表現出很好的一致性和連續性。

火災探測；移動機器人；目標定位

0 引言

火災安全問題越來越成為人們所關注的焦點,人們已由過去被動接受火災，開始轉變為主動探測與預防火災。火災的發生和發展是一個極其復雜的過程，存在著豐富的特征信息?；馂奶綔y的基本方法是利用傳感技術探測火災特征信息，運用相關的特征提取與融合算法實現對火災的預測。火災探測的研究主要集中在兩個方面: 一是火災發生時的物理特征及其探測方法; 二是基于物理特征的探測信息，火警的預測算法[1]。目前，火災發生時所表現的物理特征分為：溫度、火焰、煙霧等，其對應的火災探測方法有感溫、感光、感煙等探測方法。

但是目前的這些火災探測裝置都難以實現本課題火災發生前通過煙霧探測的方法來提前得知火災情況，并定位到火警點的目的。其原因主要在于:

1) 一般的感煙探測器固定在建筑頂部，在大空間室內環境，煙霧上升至一定高度會被周圍的空氣冷卻，停留空中不再上升，使得傳統的感煙探測器失去了作用。

2)現有的感煙火災探測器為非自主式工作方式，僅能探測到煙霧并進行報警。不能通過煙霧的變化來自主的定位到火警點。

總之，普通型感煙火災探測器易受固定式、非自動式、空間高度、氣流等復雜條件的限制，有時達不到極早期火災探測報警的要求。

1 火災早期的煙霧擴散模型

火警點的煙霧擴散有各種形式，其擴散服從熱導定律，本論文的前提條件是室內空曠無對流的環境中進行煙霧探測和定位的，不考慮空氣流動對煙霧擴散的影響。此情況下煙霧通常多以高斯分布為基本擴散模型[26]。高斯分布又名正態分布，其分布函數為：

(1)

假設只有一個火警點時，其煙霧強度滿足如下的高斯分布[1]。

C=C0+S*e-r2/b

(2)

式中，C為煙霧強度；C0為該區域內煙霧強度的背景值；S為火警點處煙霧強度；b為高斯分布參數；r為煙霧探測點與火警點的距離。

1)濃度背景值C0：煙霧濃度背景值為在沒有其他煙霧源時，當地自然條件下產生的煙霧濃度值。本論文中的自然條件不考慮風俗熱量等環境因素對煙霧擴散的影響。故，根據所在場地的具體背景而言，簡單起見，分析時將其取值為0。

2)高斯分布模型參數b：平面區域內計算已知點源的高斯分布模型參數b時，直接利用點源和某個相應的受影響點之間的關系，即它們相距的距離和各自的煙霧強度來計算?？赏ㄟ^實驗獲得多個 不同距離對應的煙霧濃度，并將實驗結果代入式(2)，根據極大似然估計法獲得b的極大似然估計值。

由上述的煙霧擴散模型函數可知：煙霧的濃度隨著與火警點之間的距離變換而發生變化的，其具體擴散示意圖如圖1所示。

圖1 煙霧與火警點的距離梯度圖

由圖1可知，

r1gt;r2gt;r3gt;r4

(3)

與火警點的距離相對應的煙霧濃度關系為：

c1lt;c2lt;c3lt;c4

(4)

將公式(3)中的不同值帶入到式(2)中，會得到相應的濃度值，由上述可知，隨著r的增大，相應點的煙霧強度以非線性方式減小，根據這樣的煙霧擴散模型，可通過實時監測煙霧強度來不斷趨近于火警點。

2 火災探測裝置的原理及機構設計

由煙霧的分布情況可知，當煙霧探測裝置處于火警點制造的煙霧范圍內，可通過測量裝置所在位置周圍的煙霧強度，定位到煙源的方向。

煙霧探測時，單一的傳感器無法對煙霧源進行定位[2]。分析人類感知與定位煙霧的過程可知，當人初步感知到煙霧的瞬間，會通過鼻腔的縮放加大煙霧的吸入量以強化對煙霧的判斷，接著會下意識地尋找煙源，在看不見煙霧的情況下，將扭動其頸部改變鼻子的方位，通過多次的試探性感知以實現對煙源的定位。

本論文基于人類鼻子感知與定位煙源的過程設計一種多位姿調整的仿人鼻煙霧探測裝置，該裝置采用類似于人鼻的雙煙道結構，具有類似于人鼻方位調整的轉動與俯仰自由度，以及模擬人鼻腔縮張的雙煙道張合自由度，可實現對鼻子運動的模擬。

圖2為雙煙管道平面結構示意圖，采用螺旋副結構實現雙煙管道的張合自由度。簡單分析其運動如下：圖中，與雙煙管道水平位置3為螺旋滑塊起始位置，管道距離螺旋軸為b。螺旋滑塊的起始位置3到位置1的距離為l；Φ3為左鼻煙管道擺動角，Φ4為右鼻煙管擺動角，則在起始位置3時:

Φ3=Φ4=0

(5)

當螺旋滑塊從位置3運動到任意位置1時：

(6)

圖中a為螺旋滑塊移動的距離，因每轉一圈移動m，當轉n圈時移動的距離為a，則：

a=nm

(7)

由此可通過螺旋副的移動距離來實現左右鼻煙管道需要旋轉的角度Φ3、Φ4。

圖2 雙煙道張合結構示意圖

通過上述張合自由度結構示意圖所設計的結構，可完美的實現雙煙管道的各自旋轉，不斷改變其夾角，直至達到二者測量值重合的位置。

制備該裝置樣機如圖3所示。樣機以絲桿步進電機驅動張合自由度的螺旋副，以實現雙鼻管道的張合；采用步進電機驅動頸部扭轉自由度，以實現仿人鼻的整體水平扭轉；由步進電機驅動來實現鼻煙管道仰俯自由度，仿照人通過控制頭部的仰俯帶動鼻子的仰俯運動，以使探測器處于較為理想的煙霧吸入方位。

圖3 火災探測裝置實物圖

樣機中3個步進電機為11HS04系列兩相混合式步進電機，步距角度：1.8°，其主要特性：高精度、低轉動慣量、體積小，廣泛用于各種自動化設備。絲桿電機選用的是42 HS系列的兩相混合式絲桿步進電機，步距角度為1.8°，精度為±5%，能使樣機實現上面所設計的運動要求。

煙霧傳感器選擇MQ-2的煙霧探測傳感器，其探測范圍100 ppm～10 000 ppm。 MQ-2型煙霧傳感器屬于二氧化錫導體氣敏材料，當與煙霧接觸時，就會引起表面電導率的變化。利用這一點就可以獲得煙霧的信息，煙霧濃度越大，電導率越大，輸出電阻越低?？赏ㄟ^模擬電壓輸出值來反映出相對位置的煙霧濃度。

采用ZQ520-02PM型微泵吸入煙霧。微泵吸附能力為4～5 L/min，可實現快速靈敏的測量效果，其與煙霧接觸的進氣口可達到50 KPa的負壓，通往傳感器所在的封閉腔的出口可達將近100 KPa的正壓，為傳感器獲得煙霧信息提供了可靠的吸附能力。

由于實驗中，為了能夠在火災探測裝置探測到火警點信息的前提下，自主的根據煙霧分布情況定位到火警點的位置，需將多位姿仿人鼻的火災探測裝置安裝到移動機器人上，使得二者能夠實現探測和定位的動作同時進行，根據單片機控制步進電機過程以及與輪式機器人通訊方式，設計出最佳安裝方法。其具體安裝如圖4所示。

圖4 實驗平臺安裝示意圖

3 基于探測原理制定探測方法

根據人感知到煙霧并尋找煙霧的過程，制定其工作方法。首先，當人感知到煙霧的瞬間，會不由自主的縮放鼻道加大呼吸量感知煙霧強度，判斷出煙霧的來源方位；接著，通過控制頭部的仰俯帶動鼻子的運動，更進一步感知煙霧在此時的強度最大方位；

在上述基礎上MQ-2的煙霧傳感器結合仿人鼻的吸煙管道，根據實時旋轉和距離、角度變化來識別空氣流動和煙霧聚集死角的環境因素的影響，得出煙霧數據，與不同燃燒物火警點對應的煙霧濃度和溫度進行對比，當微泵工作T后，停止工作，對左右兩端的煙霧傳感器數據進行比較，并得出此時煙霧的偏向，扭轉或旋轉鼻煙管道，再讓微泵繼續工作T，如此循環。

4 自主定位到火警點的方法

將火災探測裝置安裝到機器人上，有火災發生時，產生的煙霧被火災探測裝置探測到，即可觸發移動機器人啟動，并遵循著火災探測器探測到的煙霧情況進行移動，不斷地趨近火警點。

當空曠房間中只有一個煙源時，火災探測裝置探測到的煙霧情況有如下幾種情況：

1)火災探測裝置接收到單一的煙霧。

當火災發生后，在空曠的房間中沒有干擾，全程形成的煙霧僅是單股擴散時，火災探測裝置只需根據煙霧探測傳感器所作出的決策信號進行前進即可。若將移動機器人視作一個半徑為R的圓，其對火警點的探測和定位的過程如圖5所示。

圖5 單股煙霧時的探測定位過程

其中移動步長為移動機器人在一個位置上對煙霧進行探測并做出一個相應的局部決策后，移動機器人趨近目標移動的距離dl，根據高斯分布模型可知煙霧濃度會隨著與火警點間的距離變化而變化，因此移動步長不宜過大，本論文中移動步長為移動機器人的半徑R。

2)火災探測裝置陷入到煙霧聚集死角。

移動機器人在室內進行火警探測與定位時，會因一些因素而致使煙霧產生聚集，如室內建筑或家具死角造成的煙霧聚集，若根據煙霧傳感器檢測濃度來判斷是否為火警點，會有一定的誤差。為解決此問題，在煙霧傳感器的基礎上，再分別添加一個溫度傳感器，其放置位置和原理在第二章中已詳述。通過同時檢測煙霧的濃度和溫度來判別是否達到火警點的狀態，進而判斷是否定位火警點成功，從而避免因煙霧死角而做出誤報的現象。

當進入到煙霧聚集死角時，經過溫度傳感器判斷出此處并非火警點，則需要相應的策略使得火災探測裝置走出煙霧聚集死角，并找到正確的擴散來源，然后進行下一步的探測和定位。

若火災探測裝置進入到煙霧聚集區域，周圍濃度都相等，此時無法判斷移動方向，本論文針對以下兩種情況做出不同決策：煙霧順著墻壁或家具壁聚集到角落中而形成的煙霧聚集死角，探測裝置因濃度相等無法判斷方向時，可沿著死角壁移動，最終找到煙霧來源方向；煙霧從死角中間某一位置擴散到死角中而形成煙霧聚集死角，探測裝置因濃度相等無法做出判斷，沿著墻壁仍無法找出煙霧來源方位時，移動機器人返回到進入死角時的位置，使移動機器人沿著煙霧能探測到區域和煙霧不能探測到區域的界限處移動，直到探測到煙霧濃度大于死角處的濃度為止，此時煙霧來源方向可獲得。其探測過程如圖6、圖7所示。

圖6 順著死角壁擴散形成的煙霧死角探測過程 圖7 死角中間某一部位擴散形成的煙霧死角探測過程

當火災探測裝置感知到空氣中的煙霧時，可啟動探測裝置的扭轉和仰俯等動作，以使得封閉腔中的煙霧傳感器能夠充分的接觸到此空間中的煙霧，并將此過程中探測到的數據傳入控制器中，經過數組的比較來獲得煙霧的分布情況，從而判別出在能感知到的空間范圍中煙霧濃度最濃的地方，并將此結果通過通訊串口傳給移動機器人的運動控制器，來控制機器人超著此方向移動0.5 m的距離，停止，然后繼續上述的煙霧探測和引導機器人前行的動作，不斷重復此操作。當探測到的煙霧濃度范圍已經達到火警點的煙霧強度范圍之內時，為了避免種種因素造成的誤報，需進行層層排除。首先，需啟動機器人以此點為圓心，向半徑為1 m的圓所覆蓋的范圍進行探測，若煙霧濃度沒有上升的現象，可排除煙霧因擴散不均勻導致的煙霧強度忽高忽低的現象；其次，將安裝在封閉腔中的溫度傳感器在此處所顯示的煙霧溫度數據與火警點的煙霧溫度范圍進行對比，若已達到火警點的煙霧溫度范圍，可排除因為房間的構造和家具死角造成的煙霧聚集帶來的干擾。如若上述情況都已排除，可確定此處為火警點。

5 對移動機器人定位火警點的過程進行仿真

當房間中有家具和拐角時，煙霧的擴散過程會受此情況的影響，在擴散過程中會產生煙霧聚集，當可自主移動的火災探測裝置在探測和定位火警點的過程中，會因煙霧聚集和死角的存在的干擾而誤將其視作火警點，這一干擾會使其定位到火警點耗時增大，所行路徑軌跡有決策不前的跡象，其具體實驗情況與無死角時的路徑對比情況用Sinmulink建立基于移動機器人的火災探測裝置對火警點進行距離火警點的5 m的有死角和無死角的探測和定位系統模型[6]，其仿真模型如圖8所示。

圖8 結合移動機器人的火災探測裝置探測火警點的Simulink模型

對上述建立的系統模型，設置合理的采樣時間和仿真參數，對安裝有火災探測裝置的移動機器人定位室內火警點的過程進行仿真，仿真結果如圖9所示。

圖9 對室內火警點定位的過程仿真

由上述結果可知：可移動的火災探測裝置在探測和定位到火警點的過程中，若所在空間中由拐角或家具死角導致煙霧擴散有聚集死角的情況存在，會對探測和定位過程造成很大的影響，仿真實驗中的移動機器人在探測和定位火警點中的軌跡可以看出死角存在雖然影響了對火警點的探測，但最終還是能夠探測和定位到火警點，其路徑軌跡表現出很好的一致性和連續性。采用上述的煙霧探測與定位方法可探測和定位到火警點。

6 結論

本論文因固定式探測煙霧裝置不能實現火災定位的需求，依據人鼻工作機制設計出仿人鼻的多位姿感煙探測裝置，其包含平面張合自由度、平面整體轉動自由度和上下仰俯自由度，來模仿人鼻一樣的工作流程，實時檢測煙霧信息.且此裝置可在移動機器人的基礎上實現自主定位到火警點的功能，使火災在發生初期得到有效的防護作用，在現實生活中，該設備可在火災發生前將其控制，具有較大的實際應用意義和應用前景。

[1] 劉子建. 基于高斯分布的火災煙霧擴散模型[J]. 消防科學與技術, 2014(10):1205-1208.

[2] 邵君玲. 感煙感溫復合探測器設計[D]. 秦皇島：燕山大學, 2014.

[3] 蒲書縉, 楊莘元, 趙忠凱, 等. 一種復雜環境下的多傳感器目標識別系統[J]. 兵工學報, 2006, 27(3): 418-421.

[4] Fabre S, Apprioub A, Briottetc X. Presentation and description of two classification methods using data fusion based on sensor management[J]. Information Fusion, 2001, 2(1):49-71.

[5] Wan Shuping. Applying interval-value vague set for multi-sensor target recognition[J]. Int J of Innovative Computing,Information and Control, 2011, 7(2): 955-964.

[6] Corke P. Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in MATLAB[M]. Springer Publishing Company, Incorporated, 2013.

ResearchonMethodofDetectionandLocationforIndoorFireWarningPointBasedonMobileRobot

Zhang Chuanchuan,Chen Guoliang, Li Xiaolong

(School of Mechanical and Electronic Engineering，Wuhan University of Technology，Wuhan 430070,China)

Fire detection technology has become one of the important means to prevent fire, At present, the frequently-used and fixed fire detection device can not detect and locate the fire point autonomously, thus, there are some limitations in the early stage of fire prevention and fire fighting. Based on the analysis of fire detection technology, this paper proposes a kind of multiposition humanoid nose fire detection device, and model machine is prepared, at the same time, tries to combine it with the mobile robot to realize the detection and location of indoor fire point.In the process of detection and location of fire point with a movable fire detection device ,a great impact will be caused on the detection and localization process,if there exists gathering corner of smoke spreading because of the dead corner or furniture corner in the space.Although the dead corner affects the detection of fire alarm point,the detection and location device can also detect and locate the fire point in the experiment.And its path show great consistency and continuity.

fire detection; mobile robot; target localization

2017-03-06；

2017-03-24。

國家自然科學基金項目(61373110)。

張釧釧(1989-)，女，河南三門峽人，研究生，主要從事機器人技術方向的研究。

1671-4598(2017)09-0166-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.09.043

TP273

A