本文關鍵詞： 火情探測 圖像處理 SVM-KNN 導航規(guī)劃 RRT-PSO算法　出處：《西南科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：應用于隧道環(huán)境的移動機器人,集人工智能、傳感技術、信息處理、圖像處理、無線通訊等專業(yè)技術為一體,它作為特種設備替代人員在隧道環(huán)境中進行作業(yè),論文結合某研究所隧道機器人項目的具體需求,對隧道環(huán)境下的火情自動探測技術與定位火源后隧道機器人如何快速有效移動到火情事故點進行滅火救援操作的導航規(guī)劃方法進行了研究。首先,論文通過分析火情發(fā)生各個階段的特點,提出了一種基于視頻圖像的火情探測方法。該探測方法采用視覺傳感器并配合火情探測器作為探頭采集信息,采用基于LM優(yōu)化的光譜摳圖改進算法分割火焰或煙霧的疑似區(qū)域并提取該區(qū)域的7種特征,將圖像特征信息和火情傳感器信息融合后,通過SVM-KNN分類器實現(xiàn)火情的判別,并在準確識別火情后,通過視覺測距計算出火源的空間位置。其次,在確定目標地點后,通過激光雷達與視覺傳感器信息融合進行隧道環(huán)境內(nèi)的障礙物檢測,然后采用改進的RRT算法和粒子群算法進行混合路徑規(guī)劃,以時間最短作為判斷路徑優(yōu)劣的準則,最終得到一條從當前位置到目標火源位置的無碰撞最優(yōu)或次優(yōu)路徑。論文通過采集多段火情視頻和干擾視頻進行算法實驗驗證,實驗結果表明,火情平均識別率達到了項目的實際指標要求,同時調用VREP仿真平臺,對隧道機器人與隧道環(huán)境進行建模并驗證了導航規(guī)劃方法的有效性。仿真結果表明,發(fā)現(xiàn)火情后,隧道機器人能在項目規(guī)定的時間限額內(nèi)到達火情事故點。
[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.
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：1500736