基于ROS的灾后救援通道检测机器人
专利汇可以提供基于ROS的灾后救援通道检测机器人专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于ROS的灾后救援通道检测 机器人 ，包括 机器人本体 、与ROS系统连接的远程计算机终端、设置在机器人上与ROS系统连接的基站 定位 系统、地形检测系统、 图像识别 系统以及气体环境检测系统，所述气体环境检测系统包括有毒气体检测模 块 和温湿度检测模块；还包括减震设备和用于驱动机器人运动的前 履带 轮和后轮；所述机器人本体分成上中下三层，由锂 电池 供电；所述ROS系统具有驱动装置，通过驱动装置驱动所述前履带轮和后轮运动。本发明可进行实时环境空气成分分析，图像与信息回传，可以具有攀爬能 力 强、 稳定性 高、行动敏捷、易操控、救灾功能全面的特点。，下面是基于ROS的灾后救援通道检测机器人专利的具体信息内容。
1.一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人，包括机器人本体、与ROS系统连接的远程计算机终端、设置在机器人上与ROS系统连接的基站定位系统、地形检测系统、图像识别系统、气体环境检测系统、减震设备和用于驱动机器人运动的前履带轮和后轮；其特征在于：所述气体环境检测系统包括有毒气体检测模块和温湿度检测模块；机器人本体分成上中下三层，中层、上层为不锈钢板，由锂电池供电；驱动机器人运动的前轮为硬质履带轮(1)，后轮为钢制链条包裹钢制内轮(2)；ROS系统本身具有驱动装置，通过驱动装置驱动硬质履带轮(1)和钢制链条包裹钢制内轮(2)运动；
减震设备位于机器人本体下层，由中层支撑板、中枢轴承、中枢减震轴(3)、电机减震板(4)，以及前后减震组合组成；中层支撑板由5mm新型抗热材料切割而成；中枢轴承由四个支撑轴和一条(1)5mm新型抗热高强度材料组成；中枢减震轴(3)由钢管和弹簧套组成；电机减震板(4)由5mm新型抗热材料切割而成；前后减震组合由钢制弹簧自制而成，连接电机减震板(4)与中层支撑板；中枢减震轴(3)左右各为两根减震弹簧，电机减震板(4)在前后分别设置，下方各有两根硬质钢管；前后减震组合前端采用双弹簧，后端采用单弹簧。
2.如权利要求(1)所述的一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人，其特征在于：
所述气体环境检测系统还包括聚酯气体回收模块。
3.如权利要求1或2所述的一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人，其特征在于：
所述有毒气体检测模块为MQ-135气体传感器，所述温湿度检测模块为SHT3x传感器，所述聚酯气体回收模块为365直流微型隔膜泵。
4.如权利要求3所述的一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人，其特征在于：所述基站定位系统为UWB基站定位系统，所述地形检测系统为SLAM地形检测系统。
5.如权利要求1、2或4所述的一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人，其特征在于：所述图像识别系统包括鱼眼摄像头和双目摄像头。
6.权利要求1-5所述一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人的使用方法，其特征在于如下步骤，
1)基于大数据的危化品工厂灾后救援通道检测机器人火灾侦测方法；针对实际环境下的温度、湿度、气体浓度、气味、风速等与火灾相关的灾变信息，采用大数据技术对这些信息进行快速分析处理，从而对危化品火灾进行侦测；
(2)基于多元信息融合的危化品工厂灾后救援通道检测机器人危化品气体浓度侦测方法；通过煤矿救灾机器人平台搭载热传导型传感器、载体热催化传感器、电化学传感器、红外传感器，实现多元信息采集，在传感器采集的数据中筛选出前后变化最大的数据，并对这些数据进行融合计算，从而得到精准的危化品气体泄露浓度监测结果；
(3)使通过A*算法替换其自身的Dijkstra全局路径规划算法，加强了危化品工厂灾后救援通道检测机器人的的定位，导航，自主避障能力；在半结构化环境中，事先建立危化品工厂内危化品存储的环境地图，以路径最短为优化目标，采用栅格地图来描述环境模型，用A*方法进行路径规划；
(4)通过自身携带的IMU和激光雷达生成实时的状态估计从而完成自身的定位；在定位的同时增量式完成地图的构建，为下面的路径规划提供依据；接下来就是路径规划，让机器能在在已建好的地图上快速地规划出一条最优路径，并实时避开动态的障碍物；本发明主要利用基于粒子滤波的Fast－slam，粒子滤波是结合了蒙特卡洛定位贝叶斯估计的滤波算法，Fast－slam算法主要是将每个粒子看成是对当前状态的真实估计，在任何时刻，它都会更新采样n个样本粒子，保证实时的更新机器人的当前位姿；结合激光雷达和危化品工厂内部UWB定位技术实现壁障以及障碍点标记和灾害区域标记。
7.如权利要求6所述一种基于ROS系统的灾后救援通道检测机器人的使用方法，其特征还在于，
步骤1：优化算法
首先通过基于Open Slam开源项目建立的SLAM算法实现了在紧急环境下构建地图与定位功能，接着以ROS系统自带的导航模块为基础，通过A*算法替换其自身的Dijkstra的全局路径规划算法，加强了机器人的定位，导航，自主避障能力；
A*搜索的基本思想是把到达节点的代价和从该节点到目标的代价结合起来对接点进行评价：
f(n)＝g(n)+h(n) (1)
首先尝试找到g(n)+h(n)值的最小节点是合理的；
步骤2：双目视觉识别搭载
装载的双目摄像头对救灾环境进行分析，在基于人工智能机器学习对救灾现场的人员，消防设备进行识别，分析救灾通道的安全系数；识别确定内部人员，火情，安全通道标识，救灾消防栓位置，为后期救援提供参考依据；
1)坐标系转换
在摄像机的成像过程中，存在着4个坐标系，分别为：像素坐标系，图像坐标系，相机坐标系以及世界坐标系；其中，像素坐标系以图像的左上方为原点，以图像矩阵的水平行做u轴，以图像矩阵的垂直列做v轴；相应的，图像坐标系以图像矩阵中心做原点，其y轴同像素坐标系的v轴平行，x轴同像素坐标系的u轴平行；两个坐标系之间的相互转换的常数系数为单位像素大小的倒数 与 与偏移量u0，v0
令 这时图像坐标系与像素坐标系的矩阵关系可表示为
这时，令相机的光轴做z，相机的光轴则交图像坐标系于原点O，交相机坐标系于原点Oc,这时相机坐标系同图像坐标系的矩阵关系可表示为
世界坐标系映射到相机坐标系的矩阵关系为
其中，R为旋转矩阵，T为平移矩阵
2)深度矩阵计算
通过如上的坐标变换，将像素坐标系成功映射到了世界坐标系；使用2个摄像头，将2个摄像头的光轴配置为平行；
通过 标定出左相机的图像与右相机的图像同相机坐
标系之间的关系；
令D＝xL+xR通过如上矩阵求逆获得相机坐标系下对应的z的数值；
3)景深图像的获取方法
通过上文在求出像素坐标系与相机坐标系之间的关系后，确认两个摄像头光轴的距离B，焦距f,以及每一个点对应的左右相机的像素坐标(xL，y)，(xR，y)，即求出相机坐标系下的深度信息z
其中，光轴距离，焦距可通过物理测量得知；
对摄像机进行标定，将图像的通过旋转平移调整至与光轴平行产生的图像相同；通过Matlab的Bouguet工具箱进行立体标定从而产生正确的旋转矩阵与平移矩阵；再通过OpenCV当中的createStereoBM函数可以直接将图像矩阵转化为深度图矩阵，得到识别效果图；
步骤3：气体收集检测
采用365直流微型隔膜泵，实时回传与检测，对稀有气体进行收集；确定灾害环境下易燃易爆有毒气体的分布情况，结合内部图像处理分析，防止救灾过程中二次灾害的发生。
基于ROS的灾后救援通道检测机器人
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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