CN107462380A - 一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法。该装置包括移动机构、人工嗅觉单元、机器视觉单元、主控模块、无线数据传送单元和电池组等12个部分。在监测泄漏时，本装置通过大气条件监测单元监测大气条件，通过将人工嗅觉单元监测到的目标气体浓度和机器视觉单元监测到的可见及红外图像数据归一化，得到气体泄漏总信息量，通过计算移动路径中的多点间的信息梯度差异，使装置向总信息梯度增大的方向移动，最终在总信息梯度变异系数最大的点终止。本发明能够实现在复杂的地面空间环境下，地表及地下挥发性介质储运装置泄漏位置自主快速定位。本发明具有监测成本低、操作方便、实时连续监测、不受外部环境限制等优点。

Description

一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法

技术领域

本发明涉及气体检测监测技术、电子信息、机械工程、安全工程、化工装备、油气储运等领域，特别涉及一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法，可以有效地实现在复杂特殊大空间环境下，危险挥发性介质早期泄漏的自动监测识别及快速定位。

背景技术

诸如石油、天然气、有机化工原料等物料在工业过程中占据重要的地位，这些物料往往都具有挥发性特性。在这些物料的储存和输运过程中，储运容器管道发生泄漏会造成潜在的巨大危害。由于泄漏引起的危险挥发性介质扩散甚至***引起的致毒致死是目前造成重大伤亡事故的主要原因之一。因而，对危险挥发性介质储运站场库进行泄漏监测特别针对早期泄漏监测识别，并进行准确定位，有助于降低或避免由于泄漏带来的风险，减少由于泄漏带来的危害。

目前在挥发性介质储运管道容器泄漏上面已经使用的几种主要的泄漏监测方法主要有：

(1)传感电缆、光纤检漏：利用检测电缆和光纤特性，根据泄漏介质对传感电缆电学特性和光纤光学特性的改变，从而进行准确的响应，根据相关算法还可以得到泄漏发生位置，主要应用在长输管线泄漏监测。传感电缆和光纤检漏技术虽然可以比较准确的探测到泄漏信号，但是其主要的问题在于需要沿管线埋入线缆或光纤，施工比较复杂，成本比较高，而且对容器类泄漏监测无法适用。

(2)漏磁、超声波、声发射技术：通过对容器材料缺陷与磁场信号、声波信号之间的相关关系，可以探测容器壁缺陷，特别是裂纹缺陷。目前这几种方法主要应用在压力容器泄漏监测当中，但是这几种方法适合于对材料局部缺陷，而且通常只能在设备停车之后检修，很难实现在线监测，所以对于大范围的泄漏监测比较困难。

(3)泄漏气体介质单点监测预警：目前所用的泄漏气体监测，都是借助基于光学、电化学等原理的单点传感器，这些传感器虽然可以探测到发生明显泄漏后的浓度信号，进行报警，但是由于早期泄漏产生气体比较微量，很容易受到干扰，而这些传统检测手段由于具有检测范围受限、单物性选择传感器抗干扰能力差、预警滞后等缺点，对于早期泄漏微量痕迹气体很难准确探测到。

而对于泄漏源定位，目前的相关技术主要是在长输管线方面应用，主要有检测电缆、光纤，还有基于压力梯度时间序列分析的管道泄漏检测定位方法、故障模型滤波器的方法、卡尔曼滤波器方法、基于动态质量平衡的气体和液体管道的统计方法、基于负压波的管道泄漏检测与定位方法、基于管内声波检测的管道泄漏检测与定位方法、非线性观测器残差定位、振荡流激励信号频率响应方法、基于统计分析的管道泄漏检测方法等。而对于大面积容器储罐站场库泄漏的定位目前大部分采用的手段都是借助检漏仪器人工定位，效率较低，而且操作风险较高。

综上所述，由于目前挥发性介质容器管道泄漏监测及定位方法尚存在一些不足，在泄漏早期微量痕迹气体识别及大空间范围内管道容器站场库监测定位方面有待进一步的研究开发。

发明内容

为了克服上述现有技术不足，本发明提供一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，装置由12个部分组成，各部分之间的结构关系是：移动机构由两条履带及底盘组成，其他功能部分均搭载在移动机构上，底盘上安装的立柱搭载着监测平台，监测平台上搭载了5个功能单元。装置各部分之间的连接关系是：移动机构与主控模块之间通过内部总线进行数据传输，充电接口与电池组直接相连，可直接补充电能。监测平台上有5个功能单元，其中，人工嗅觉单元、监测平台控制单元、机器视觉单元、大气条件监测单元，四个单元均通过内部总线与主控模块连接，无线数据传送单元通过无线通信协议与PC远程终端通信，并通过内部总线与主控模块连接。整体装置前端的两个单元是超声波避障单元和人工嗅觉单元，两个单元均通过内部总线与主控模块连接。装置侧面的电池组给整个装置供电，太阳能电池板可以给电池组补充电能。

大气条件监测单元、人工嗅觉单元、机器视觉单元三个单元各自独立。三个单元采集到的数据通过内部总线直接传输到主控模块，主控模块进行模式识别。

大气条件监测单元主要由风速传感器、风向传感器、风温传感器构成，三个传感器之间各自独立，分别将采集到的数据通过内部总线传递给主控模块。

所述人工嗅觉单元有两组，每组由8个不同响应的气敏传感器阵列构成。一组人工嗅觉单元安装在监测平台上，另一组人工嗅觉单元安装在整体装置的前端。

所述机器视觉单元由两部分组成，分别为可见光成像单元和被动红外成像单元。其特征在于，可见和红外成像单元共用主镜，由一套红外可见一体化成像单元构成，采用不同的滤光和光学成像***。

无线数据传送单元主要通过无线发送和接收单元构成，通过无线通信协议可以接收PC远程终端信息，同时可以向PC远程终端发送信息。

太阳能充电单元能给电池组补充电能。执行监测任务前通过有线充电单元对电池组充电，在户外作业时可通过太阳能充电单元给电池组补充电能。

主控模块内部主要由模式识别及定位单元、监测平台调整单元、移动控制单元、电源控制单元和通信单元构成，五个单元之间通过内部数据传输的方式进行通信。

模式识别及定位单元包括：根据人工嗅觉单元监测的信息进行气体定性定量识别；根据机器视觉单元监测的图像数据进行泄漏云团浓度及位置识别；根据可见光图像特征对待测场景设施进行特征识别；融合嗅觉、红外、可见成像数据进行泄漏源信息融合定位。

一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位方法，包括以下步骤：

(1)通过外部基准坐标，将监测区域网格化后，初始化自主定位装置的坐标，以可变步长，从当前位置按照“Z”形轨迹前进；

(2)记录每一个“Z”形轨迹四个顶点处的总信息度，总信息度由人工嗅觉单元获得的浓度信息和被动红外成像单元获得的泄漏云团浓度信息归一化求和得到；

(3)计算每一个“Z”形轨迹各个前进方向上总信息梯度变化。如果无变化，按照默认轨迹继续前行，如果总信息梯度有变化，调整方向，朝着总信息梯度最大的方向，前进一个步长；

(4)前进一个步长后，以“Z”形轨迹继续搜索，直到找到总信息梯度变异系数最大的点为止，此点可判断为泄漏源所在位置，并向PC远程终端发送位置信息和在此位置监测的气体浓度信息。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

(1)本发明提出的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法，其泄漏气体识别基于人工智能嗅觉和视觉***，能够实现对泄漏早期微量痕迹气体监测和识别；

(2)本发明提出的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法，同时监测泄漏气体浓度、泄漏云团浓度、大气条件，根据泄漏气体扩散浓度分布原理，设计泄漏源移动定位算法，实现泄漏源的自主快速定位。

(3)本发明提出的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法，结合泄漏源定位算法、移动控制、电源控制、无线通信等功能，能够实现在无人操纵情况下，在地面自动监测并追踪泄漏源位置。

(4)本发明提出的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法，可以用在油气储运站场库、化工厂区可挥发性危险介质储运区域自动监测定位，还可以用在大型挥发性危险品仓储区域等危险源气体的监测和泄漏定位当中，同时还可以用在泄漏引发火灾等灾害发生时，深入危险区域进行灾害环境态势和危险源的自主无人值守识别。

附图说明

图1是本发明装置原理图；

图2本发明装置结构示意图；

其中201-移动机构，202-充电接口，203-主控模块，204-人工嗅觉单元，205-监测平台调整单元，206-机器视觉单元，207-无线数据传送单元，208-大气条件监测单元，209-太阳能充电单元，210-电池组，211-超声波避障单元，212-人工嗅觉单元

图3自主定位装置算法基本流程图；

图4自主定位装置算法基本原理图；

其中401为泄漏源，402为气体扩散等浓度线，403为移动轨迹点，404为移动步长a,405位移动步长b,406为总信息梯度增大方向。

具体实施方式

下面结合具体的实例和附图对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

本发明采用的技术手段是：

(1)将自主定位装置放置于监测区域内执行监测定位任务，移动机构支撑整个移动监测平台；大气条件监测单元、机器视觉单元和人工嗅觉单元在监测过程中收集监测位置处的大气条件、泄漏气体浓度信息、监测视角范围可见和被动红外图像场景等数据信息；监测到的数据信息通过内部总线传输到主控模块处理，进行模式识别、装置路线调整、监测平台调整、远程数据传输等操作；在监测平台获得的数据信息可通过无线数据传送单元传递给PC远程控制终端，也可以在PC远程终端对数据进行处理，并发送信号控制装置朝着指定的方向前进；电池组和太阳能电池板为整个自主定位装置供电。

(2)移动机构上搭载同时，移动机构上还搭载太阳能充电单元用于装置的备份供电。移动机构模块上搭载的其他模块与主控模块可以通过内部总线进行通信和数据传输。

(3)在移动机构上，同时搭载1个大气条件监测单元，1个机器视觉单元，2组人工嗅觉单元。大气条件监测单元，监测大气风速、风向、风温参数，用于后续定位处理需要；机器视觉单元由可见光成像单元和被动红外成像单元构成，二者共用主镜，采用不同的滤光和光学成像***，监测泄漏区域可见和红外场景图像等数据。被动红外成像单元可以探测在镜头可视范围内的泄漏云团浓度特征，可见光成像可以探测镜头可视范围内的周围环境设施等情况。

(4)移动机构上搭载的人工嗅觉单元有2组，每组都由8个不同响应特性的气敏传感器构成阵列。一组人工嗅觉单元安装在监测平台上，用于探测在空气中泄漏气体浓度信息；另一组人工嗅觉单元安装在装置前端，探测来自近地表的泄漏气体浓度信息。

(5)主控模块可以根据大气条件监测单元、机器视觉单元和人工嗅觉单元在监测过程中收集的大气条件、泄漏气体浓度信息、监测视角范围可见和被动红外图像场景等数据信息，获得泄漏气体浓度信息及泄漏云团图形特征，依据特征参数变化来预测和调整移动路径，并根据超声波避障单元自动避障，同时根据场景变化调整平台高度，并接受来自PC远程终端的信息，调整移动路径。

(5)模式识别及定位单元位于主控模块内部，其主要功能是：根据人工嗅觉单元监测的信号进行泄漏气体定性定量识别；根据机器视觉单元监测的图像数据进行泄漏云团浓度及位置特征识别；根据可见光图像特征对待测场景设施进行特征识别；融合嗅觉、红外、可见光成像数据进行泄漏源定位。

(6)在监测开始时，自主定位装置通过借助外部参考节点网格化监测空间，并对出发点进行坐标初始化。监测开始后，自主定位装置依靠预设的步长和路径，以“Z”形轨迹前行，每前进完成一个“Z”路线，计算轨迹上四个顶点处的总归一化信息量。总信息量由人工嗅觉单元获得的泄漏气体定量浓度信息和被动红外成像单元获得的泄漏云团浓度信息归一化后求和得到。

然后计算任意两顶点方向的总信息梯度，如果总信息梯度有变化，调整移动方向朝总信息梯度最大的方向前进一个步长，继续按照“Z”形轨迹前行，同时计算总信息量、总信息梯度及每完成4个“Z”形轨迹其最大信息梯度的变异系数，由于变异系数能够反应数据组偏离整体统计规律的行为，而在泄漏源附近一旦搜索位置越过某一范围，总信息梯度变化会出现明显异常。

所以利用搜索信息梯度的变异系数可以很准确地找到泄漏源，因而本装置设定在搜索过程中找到总信息梯度变异系数变化最大点，即确定为泄漏源位置，并向PC远程终端发送当前位置信息和监测数据信息。

如图1、2、3所示，本发明所述一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置及方法主要由12个部分构成，各部分主要功能为：

移动机构201：将自主定位装置放置于监测区域内执行监测定位任务，移动机构201支撑整个移动监测装置平台；并可以接收由主控模块或者无线数据传送模块发送来的数据，调整移动路径。

充电接口202：对电池组补充电能，维持整体装置正常运行。

主控模块203：监测到的数据通过主控模块进行处理，进行气体成分识别和气体浓度识别、装置的路线调整、监测平台高度调整、数据传输至PC远程终端等操作；

人工嗅觉单元204、212：在监测过程中收集监测位置处的大气条件、泄漏气体浓度；

监测平台调整单元205：监测过程中，通过主控模块对信息数据的分析，可以获得泄漏云团的大致高度，并通过内部总线将信息传送给监测平台调整单元，对监测平台的高度进行调整，以便可以更准确地探测泄漏信息数据；

机器视觉单元206：监测视角范围可见和被动红外图像场景等数据，并将监测数据信息通过内部总线传输到主控模块进行处理。

无线数据传送单元207：在监测平台获得的数据可通过无线数据传送模块207传递给PC远程终端，PC远程终端可以对信号进行分析判断，也可以发送指令使自主定位装置朝着指定的方向移动。

大气条件监测单元208：大气条件监测单元是由风速传感器、风向传感器、风温传感器组合而成，同时监测风速、风向和风温数据，并将数据信息通过内部总线传输到主控模块，由主控模块对数据进行分析，进而发出控制指令让装置朝着总信息梯度增大的方向前进。

电池组210：为整体装置供电，维持正常运作。

太阳能电池单元209：太阳能充电单元能给电池组补充电能。执行监测任务前电池组充电，在户外作业时可通过太阳能充电单元给电池组补充电能。

超声波避障单元211：利用超声波检测装置前方是否有障碍物，设定在离障碍物距离15cm至25cm的地方停下，绕过障碍物继续朝着总信息梯度最大的方向搜索前进。

装置工作的一般流程为：

如图2所示，将自主定位装置放置于监测区域内，借助外部参考节点，网格化监测区域，预设监测初始坐标、路径和步长，自主定位装置搭载大气条件监测单元(图208)监测大气风速、风向和温度，在监测平台搭载一组人工嗅觉单元(图208)和一个机器视觉单元(图204)，人工嗅觉单元用于探测大气中的泄漏气体浓度，机器视觉单元用于探测在视觉范围内泄漏气团特征和环境设施特征。在装置前端的另一组人工嗅觉单元(图212)同时探测来自近地表泄漏气体浓度。在行进过程中，在通过电池组(图210)供电的同时，还可以通过太阳能充电单元(图209)给电池组进行自动充电，保持电力充足。

主控模块中的移动控制单元通过超声波避障单元(图211)探测数据，能够根据探测信息自动控制移动机构避障，实现自动避障功能，同时接收来自模式识别及定位单元的控制信号调整移动路径。如图4所示，装置以一定步长a和b(图404，图405)，按照“Z”形轨迹前进。人工嗅觉单元探测到气体响应通过模式识别算法进行浓度定量识别，被动红外成像单元探测到泄漏云团通过红外图形特征模式识别算法实现。人工嗅觉单元和机器视觉单元得到的浓度信息通过归一化后获得总信息度表达，其与组分浓度成正比。在每个“Z”轨迹完成后，计算“Z”轨迹四个顶点任意两点之间总信息度梯度。泄漏气体在大气中的扩散原理是以泄漏源为原点(图401)，沿顺风方向按照椭圆轨迹等浓度线，如图402迁移扩散。在装置移动过程中，轨迹点404通过利用该原理，不断调整装置移动方向，朝着总信息度增大的方向(图406)前进，直到找到监测区域内与浓度相关的总信息梯度变异系数最大的位置，就可判断泄漏源位于该区域，装置通过无线数据传送模块向PC远程终端发送位置信息和泄漏源处的嗅觉视觉信息，完成搜索任务。

Claims (9)

1.一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，移动机构(201)由两条履带及底盘组成，其他功能部分均搭载在移动机构(201)上，底盘上安装的立柱搭载着监测平台，监测平台上搭载了5个功能单元，移动机构(201)与主控模块(203)之间通过内部总线进行数据传输，充电接口(202)与电池组(210)直接相连，监测平台上有5个功能单元，其中，人工嗅觉单元(204)、监测平台控制单元(205)、机器视觉单元(206)、大气条件监测单元(208)，四个单元均通过内部总线与主控模块(203)连接，无线数据传送单元(207)通过无线通信协议与PC远程终端通信，并通过内部总线与主控模块(203)连接，超声波避障单元(211)和人工嗅觉单元(212)分别与主控模块(203)连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，大气条件监测单元(208)、人工嗅觉单元(204、212)、机器视觉单元(206)三个单元各自独立，三个单元采集到的数据通过内部总线直接传输到主控模块(203)，主控模块进行模式识别。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，大气条件监测单元(208)由风速传感器、风向传感器、风温传感器构成，三个传感器之间各自独立，分别将采集到的数据通过内部总线传递给主控模块(203)。

4.根据权利要求2所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，所述人工嗅觉单元(204、212)有两组，每组由8个不同响应的气敏传感器阵列构成，一组人工嗅觉单元(204)安装在监测平台上，另一组人工嗅觉单元(212)安装在整体装置的前端。

5.根据权利要求1或2所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，所述机器视觉单元(206)由两部分组成，分别为可见光成像单元和被动红外成像单元，可见和红外成像单元共用主镜，由一套红外可见一体化成像单元构成，采用不同的滤光和光学成像***。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，无线数据传送单元(207)通过无线发送和接收单元构成，通过无线通信协议接收PC远程终端信息，同时向PC远程终端发送信息。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，主控模块(203)内部由模式识别及定位单元、监测平台调整单元、移动控制单元、电源控制单元和通信单元构成，五个单元之间通过内部数据传输的方式进行通信。

8.根据权利要求7所述的一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位装置，其特征在于，模式识别及定位单元包括：根据人工嗅觉单元监测的信息进行气体定性定量识别；根据机器视觉单元监测的图像数据进行泄漏云团浓度及位置识别；根据可见光图像特征对待测场景设施进行特征识别；融合嗅觉、红外、可见成像数据进行泄漏源信息融合定位。

9.一种基于智能嗅觉视觉的气体泄漏自主定位方法，其特征在于：

(1)通过外部基准坐标，将监测区域网格化后，初始化自主定位装置的坐标，以可变步长，从当前位置按照“Z”形轨迹前进；

(2)记录每一个“Z”形轨迹四个顶点处的总信息度，总信息度由人工嗅觉单元获得的浓度信息和被动红外成像单元获得的泄漏云团浓度信息归一化求和得到；

(3)计算每一个“Z”形轨迹各个前进方向上总信息梯度变化；如果无变化，按照默认轨迹继续前行，如果总信息梯度有变化，调整方向，朝着总信息梯度最大的方向，前进一个步长；

(4)前进一个步长后，以“Z”形轨迹继续搜索，直到找到总信息梯度变异系数最大的点为止，此点可判断为泄漏源所在位置，并向PC远程终端发送位置信息和在此位置监测的气体浓度信息。