基于樹莓派的火災煙霧探測機器人

王渝鑫，付芳芳，付盛源

（廣州城市理工學院，廣東廣州，510800）

隨著科技的發展和社會的進步，城市人口越來越密集，相比在農村地區，城市的火災救援工作更加危險。火災機器人可以通過遙控探測現場情況，可以實現現場圖像呈現和煙霧濃度測量，獲取與火災現場相關的有效數據，縮短火災現場偵測工作的時間，為火災救援提供幫助。

1 系統總體設計方案

基于樹莓派的火災煙霧探測機器人小車采用樹莓派平臺作為整個系統的控制和運算數據處理單元，樹莓派平臺上電后，電機驅動操作芯片TB6612、煙霧傳感器MQ-2、成像系統OpenCV同時啟動，操作者通過藍牙模塊，用手機APP將其遙控至較惡劣環境中進行煙霧濃度探測以及視頻拍攝，這些數據被實時傳給樹莓派開發板，再通過藍牙傳到APP上，操作者根據獲取到的信息，遙控機器人進行左轉、右轉、前進、后退等運動，以及決定是否滅火或繼續探測等行動。該火災探測系統的結構圖如圖1所示。

圖1 系統結構圖

2 系統硬件設計

2.1 主控制器的選擇

樹莓派是一個微型的計算機系統，它搭載了 Linux 系統，可進行桌面可視化操作，具有強大的功能，包括各種軟件的使用、視頻音樂功能等。與 Windows 系統相比，樹莓系統是開源的 Linux 系統，這就意味著能夠讓眾多的程序員來參與編寫 Linux 底層系統，使樹莓派的操作系統日趨完善。樹莓派的主控是屬于 ARM 的一種，它的數據存儲方式是借用了 SD 卡來完成，在控制板上配有八個接口，包括 USB 接口、WLAN 接口、HDMI 接口和電源以及音頻接口[1]。

圖2 煙霧探測模塊

2.2 OpenCV攝像頭

本系統采用的圖像采集工具是OpenCV攝像頭。OpenCV是一個功能強大的機器視覺模塊，其上搭載了一個Micro Python解釋器[2]，因此允許開發者使用Micro Python編程語言來編寫程序。本系統可以通過板載二自由度攝像頭來獲取現場圖像。

2.3 煙霧探測模塊硬件設計

該煙霧探測模塊將STC89C51單片機作為主控芯片，使用煙霧傳感器MQ-2實時采集煙霧濃度，通過模數轉換器ADC0809將煙霧濃度數據轉換成數字量輸入單片機STC89C51中，之后在液晶顯示屏LCD1602實時顯示。

煙霧探測電路如圖3所示。其中，IN為MQ-2的輸出，也即為AD轉換器的輸入腳。MQ-2型煙霧傳感器輸出的是模擬電壓信號，需經過AD轉換芯片將其變換成數字量，才能輸入至單片機小系統STC89C51進行處理。通常情況下MQ-2會輸出一個高電平，一旦檢測到煙霧的存在，MQ-2就會輸出低電平。MQ-2傳感器的電阻值與濃度存在著一定的關系：logR=mlogC+n(m,n均為常數),C4與R8組成了一個濾波電路，用來抑制電路中的干擾。

圖3 煙霧探測電路

2.4 小車驅動芯片的選擇

小車的運動主要包括前進、后退、左轉、右轉、剎車、左旋、右旋、巡線行駛、壁障行駛等，本系統采用TB6612FNG驅動芯片來控制小車。TB6612FNG是基于MOSFET的H橋集成電路，其效率高于晶體管H橋驅動器。相比L293D每通道平均600 m A的驅動電流和1.2 A的脈沖峰值電流[3]，它的輸出負載能力提高了一倍。相比L298N的熱耗性和外圍二極管續流電路[7]，它無需外加散熱片，外圍電路簡單，只需外接電源濾波電容就可以直接驅動電機，有利于減小系統尺寸。對于PWM信號，它支持高達100kHz的頻率，相對以上兩款芯片的5kHz和40kHz也具有較大優勢。

3 系統軟件設計

3.1 遙控工作模式軟件設計

3.1.1 遙控主工作模式

遙控工作模式需要用到藍牙控制小車APP，此APP主要是完成對小車的控制，同時將小車的相關數據通過串口傳輸實時顯示在Android apk的界面上。本系統選用的是Yahboom Robot應用控制APP，采用Python語言進行編程。APP通過藍牙串口發送指令來控制小車的行動，比如前進、后退、左轉、右轉、停止、左旋、右旋和舵機的任意角度控制。遙控工作模式APP界面如圖4所示。

圖4 遙控工作模式APP界面

小車的遙控工作模式主要功能是實現前進、后退、左轉、右轉、剎車、左旋和右旋等操作，以及滅火和鳴笛等功能。本系統采用TB6612FNG驅動芯片來控制小車。其控制流程圖如圖5所示。

圖5 遙控工作模式

另外，APP還為小車增加了避障、巡線和尋光工作模式。APP附加功能模式選擇界面如圖6所示。

圖6 APP控制小車工作模式

3.1.2 巡線工作模式

樹莓派開發板上電后，啟動紅外巡線功能，小車自動巡黑線行走。巡線工作模式需要使用四路紅外傳感器，利用光的反射特性，當紅外線發射到黑線上時會被黑線吸收，發射到其他顏色材料上會有部分反射到紅外傳感器的接收管上，所以要保證傳感器探頭的靈敏度，保證小車在運動過程中檢測黑線的精確度。

在軟件部分，樹莓派開發板上電后，電機GPIO和巡線傳感器初始化，并將PWM頻率設置為10kHz。利用硬件初始化函數，在巡線模式運動函數中完成獲取黑線檢測狀態，并自動調節小車運動方向，包括左右大彎、左右最外側檢測、中間黑線上的傳感器微調車左右轉和4路紅外巡線模塊均檢測到黑色加速前進。巡線工作模式軟件工作流程圖如圖7所示。

圖7 巡線工作模式軟件工作流程圖

3.1.3 避障工作模式

該工作模式用到了初始化函數和紅外避障模式運動函數，紅外避障模式運動函數又包括避障傳感器獲取狀態函數和小車檢測指令運動函數。

系統上電后，將電機GPIO和紅外避障傳感器初始化，紅外傳感器若未檢測到障礙物，則直線行駛；若左邊傳感器檢測障礙物時，小車向右轉；若右邊傳感器檢測到障礙時，小車向左轉。避障工作模式工作流程圖如圖8所示。

圖8 避障工作模式軟件工作流程圖

3.1.4 尋光工作模式

樹莓派開發板上電后，啟動尋光行走功能，當兩路光敏電阻均檢測到有光時，小車前進；當左側檢測到有光時，小車左轉；當右側檢測到光時，小車右轉；當左右兩側均未檢測到光線時，小車停止。利用設備初始化函數，將電機GPIO和尋光GPIO初始化，并將PWM頻率設為10kHz。在尋光運動函數中嵌套獲取尋光狀態函數、小車指令左轉、小車指令右轉、小車運動和小車停止函數來實現尋光行走的業務。尋光工作模式軟件流程圖如圖9所示。

圖9 尋光工作模式軟件流程圖

3.2 OpenCV攝像頭軟件設計

本系統利用OpenCV庫來實現視頻拍攝功能。上電后，啟動藍牙連接，操作者就可以根據通過攝像頭查看當前環境，攝像頭可以做到對物體、人臉和顏色等進行識別，本系統主要用到物體識別。OpenCV攝像頭軟件流程圖如圖10所示。

圖10 OpenCV攝像頭軟件流程

3.3 煙霧探測器軟件設計

3.3.1 煙霧探測器的主程序

上電后需要先給煙霧傳感器進行預熱，進行初始化。初始化結束后，煙霧探測器進入待測狀態，煙霧濃度大小經ADC0832轉換成數字數據，再經顯示器顯示出來，主程序流程圖如圖11所示。

圖11 主程序設計

3.3.2 煙霧濃度讀取設置

系統硬件首先對各個模塊初始化，再讀取AD轉換后的實時煙霧濃度值，并判斷當下的煙霧濃度范圍，然后執行相應的指示控制，判斷按鍵是否被按下，如果沒有按下，就繼續讀取AD轉換的煙霧濃度值；如果按鍵處于按下狀態，則需要設置相對應的參數值，液晶屏同時實時顯示設置的數值。煙霧濃度讀取流程如圖12所示。

圖12 煙霧濃度讀取設置

4 系統調試

將本系統置于6種不同環境中進行測試，OpenCV成像系統所拍攝的視頻分辨率為640×480，幀率為每秒25幀，可清楚地看到現場情況。煙霧濃度檢測的結果如表1所示。

表1 煙霧濃度測試結果

3 4 4 0 4 5 5 0 5 7 7 0 6 9 8.9 1.1

測試結果表明：此煙霧檢測器能夠準確快速地檢測出環境中煙霧濃度，誤差范圍為0%～1.1%，所拍視頻能夠使操作者看清楚環境情況，達到了預期目的。

5 結論

本文設計了一款集遙控、現場視頻拍攝和煙霧濃度檢測于一體的火災探測器，本系統可用于在較惡劣的環境代替人進行火災探測，采用手機APP結合樹莓派開發板進行總控制，OpenCV攝像系統拍攝現場視頻，基于51單片機控制的MQ-2進行煙霧探測。實驗表明，整個系統具有低功耗以及運行穩定的優點，操作者可通過手機觀察到現場實際情況、獲取到較精確的煙霧濃度值，達到了設計目的。