CN108442969B - 一种基于无线csi的井下救援联合机器人及救援方法 - Google Patents
一种基于无线csi的井下救援联合机器人及救援方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种基于无线CSI的井下救援联合机器人及救援方法,包括机器人A、B和基于WiFi的无线探测模块,基于WiFi的无线探测模块包括由安装在机器人A上的无线路由器以及安装在机器人B上的接收天线、带通滤波器和载有intel5300无线网卡的微处理器组成;作业时,先由WiFi无线探测模块快速判断该探测范围内有无人员存在,若无,则立即移动至下一探测范围,若有,则利用方位判断算法,预判断人员所在区域,开启摄像头对预判断人员所在方位进行扫描,确认人员位置,并将机器人所在位置上传至地面指挥中心。本发明在探测时不受能见度低或障碍物多的环境影响,探测范围大,速度快,且定位准确,搜索探测效率高,耗电量低,作业时间长。
Description
技术领域
本发明涉及救援机器人技术领域,具体涉及一种基于无线CSI的井下救援联合机器人及救援方法。
背景技术
在世界各地,各种突发事故经常发生。在一些特殊的突发事故中,由于不安全因素,救援人员无法亲自到现场实施救援。另外,在这些事故中,救援人员必须在很短的时间内(约为48小时)救出被困人员,否则被困人员将很难幸存下来。例如,在煤矿事故发生后,由于有毒气体的泄露和瓦斯***的风险,救援人员无法进入危险区域,并且在48小时后,被困人员死亡率会由于空气不足、缺乏食物、水和医疗治疗而急剧增加。在这种紧急而危险的情况下,使用救援机器人则可以提高救援效率,减少或避免救援人员的伤亡,给救援工作带来巨大的帮助。
现有的机器人救援方法随着技术的进步不断涌现出各种各样的救援机器人技术,当前比较成熟的技术有以下两种:
1)基于视觉的机器人,这种机器人利用先进的图像识别技术实现对被困人员的识别,例如Kinect-based视觉***、基于对象的3D重建的视觉***等。由于当前图像识别技术较为成熟,这种救援机器人在某些环境下可以达到相当高的识别率,得到了广泛的应用。但这种机器人也存在着以下弊端:首先,这种机器人对环境亮度有一定要求,一旦遇到黑暗环境,例如井下、雾霾等环境,利用图像识别的技术就会显得力不从心。其次,通过生命探测***核准的图像识别算法来探测被困人员信息时需要一直处于开启状态,且摄像头需要360°不断旋转扫描,耗电量巨大,在井下不能进行长时间作业,救援能力十分有限,这就导致救援机器人一经使用,有很大的可能性无法收回,造成资源的浪费。另外一点,由于摄像头的视角限制,导致每次只能对很小一定区域进行扫描,在对较大救援区域进行扫描时,需要很长时间,导致搜索速度较为缓慢,这在争分夺秒的救援行动中是十分致命的。更为重要的一点是,在像矿难、地震这样的环境下,一般会有很多障碍物,而基于视觉的方法无法透过障碍物识别是否存在被困人员。并且,这种机器人因为复杂地形的限制,也无法实现搜索的全覆盖。
2)基于语音的机器人,这种机器人搭载着麦克风,应用麦克风阵列的语音定位技术,可实现对被困人员的定位。但这种机器人会受事故现场的噪声以及机器人本身的噪声的影响,而无法快速准确地对被困人员进行定位。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题,本发明提供一种基于无线CSI的井下救援联合机器人及救援方法,将基于WiFi的无线信道状态信息和基于摄像头的视频图像识别相结合,耗电量小,作业时间长,能够在各种环境中快速、准确地对被困人员进行定位,以达到快速救援的目的。
为了实现上述目的,本发明提供一种基于无线CSI的井下救援联合机器人,该联合机器人包括机器人A、机器人B和基于WiFi的无线探测模块,其中,机器人A为无线信号发射端,机器人B为无线信号接收端,所述基于WiFi的无线探测模块包括由安装在机器人A上的无线路由器以及安装在机器人B上的三根接收天线和载有intel5300无线网卡的微处理器组成,所述机器人B上还安装有视频图像识别模块和接收天线,上述两机器人均安装有加速度传感器和陀螺仪,所述视频图像识别模块通过控制电路与微处理器相连,所述接收天线通过带通滤波器、无线网卡与微处理器相连,所述机器人A和机器人B通过无线信号相连。
一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,包括以下步骤:
1)机器人A先向前移动,机器人B留在原地,机器人A1通过无线路由器发射WiFi无线信号,机器人B2通过接收天线22接收无线信号,经带通滤波器滤掉无线信号中的不相关成分,再通过无线网卡将信号传送至载有5300网卡的微处理器,由微处理器从接收到的无线信号中提取出CSI信号;
2)微处理器通过CSI tool提取出CSI分组,每一个CSI分组为Nt×Nr×Nc的三维矩阵,并从中提取出每一个子载波的振幅;
其中,Nt是发送端的天线数量,Nr是接收端的天线数量,Nc是子载波的数量;
3)判断WiFi探测范围内是否有人员走动
设置发射端的发射频率,将接收端每次采样得到的CSI振幅值作为一个矩阵,利用奇异值分解(SVD)对上述矩阵求奇异值,当1≤奇异值≤2之间时,判定无人员走动;则进入步骤(6),当奇异值≥3时,判定有人员走动,则进入步骤(4);
4)对人员所处方位进行预判断
以机器人A和机器人B的连线将探测范围内的区域划分为a和b两个区域,根据人体反射后到达的CSI信号的传播路径长度(记为RL)大于直达的CSI信号的传播路径的长度,即信道的频率响应,并利用信道的频率响应反解出传播路径长度,根据传播路径长度预判断出人员处于a区域还是b区域;
5)确认人员准确位置
开启机器人B的图像视频识别模块并自动识别现场能见度,当现场能见度<5m时,图像视频图像识别模块对预判断的人员方位进行扫描,以确认人员准确位置,并将机器人B所在位置信息传回地面救援控制中心,否则,进入步骤(6);
6)利用人的周期性呼吸带来的微小的胸部运动检测是否有人员存在
机器人B的接收天线接收到CSI信号后,通过带通滤波器,保留0.167HZ到0.667HZ之间的信号,并且减弱其他频率的信号,同时去掉原始信号中的DC分量,并在过滤后的CSI信号中加入一个正弦成分,通过振幅的大小判断是否有人员存在,若无人员存在,则移动至下一探测范围进行人员搜索,有人员存在,则将机器人A所在位置回传地面救援控制中心;
上述步骤均通过微处理器进行运算和处理。
与现有技术相比,本发明将基于WiFi的定位与基于视频的定位技术有机结合,应用于矿难情况下的井下救援搜索,在发生矿难的井下,在摄像头可以使用的情况下,先由WiFi的无线探测模块快速判断该探测范围内有无人员存在,由于本发明WiFi的无线探测模块在探测时不受浓雾、黑暗等可见度极低的情况以及有大量石块遮挡等复杂矿下环境的影响,大大提高了搜索探测的效率,节约了救援时间,提高了救援效率,在探测范围内,若无人员存在,则立即移动至下一探测范围,若有人员存在,则利用方位判断算法,判断出人员所在区域,然后开启摄像头对判断出的人员所在方位进行扫描,不需要摄像头对探测范围360°旋转搜索探测,缩小了摄像头的搜索探测范围,减少了搜索探测时间,节省了大量的电量,延长了联合救援机器人的搜索探测时间,扩大了探测范围,进一步提高了搜索探测效率。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示,一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,该联合机器人包括机器人A1和机器人B2,其中,机器人A1为无线信号发射端,机器人B2为无线信号接收端,机器人A1上安装有一个无线路由器11,机器人B2上安装有视频图像识别模块21,载有intel 5300无线网卡24的微处理器23和三根接收天线22,其中无线路由器11、接收天线22和微处理器23组成了基于WiFi的无线探测模块,所述视频图像识别模块21为摄像头,本实施例选用三根接收天线22,是因为三根接收天线22既使接收到的数据量达到了充分的精确度,又不会过多增加算法复杂度,导致出现过多时延,使两者达到一定的平衡,所述视频图像识别模块21通过控制电路与微处理器23相连,所述接收天线22通过带通滤波器、无线网卡24与微处理器23相连,所述机器人A1和机器人B2通过无线信号相连;上述两机器人均安装有加速度传感器12和陀螺仪13,机器人位置利用惯性导航进行定位,即在机器人初始位置已知的情况下,加速度传感器12在机器人移动时获取机器人的加速度信息从而计算出机器人的移动距离,陀螺仪13在机器人移动时感知机器人运动方向,两者结合从而实现对机器人的定位。
本联合救援机器人在救援过程中,通过会遇到以下两种环境:
(一)当环境允许时,首先,开启基于WiFi的无线探测模块,在原始信道状态信息数据上采用带通滤波器,滤掉不相关成分,对数据进行预处理,进行快速的大范围预判断,判断是否有人,然后调用方位判断算法,判断人员大致方位,无线信道状态信息可以在黑暗,浓雾等可见度极差的情况下和有大量石块遮挡等复杂矿下环境下快速探测人员信息,然后视频图像识别模块21对预判断的人员方位进行扫描,最终确认人员准确位置,并将机器人B2所在位置信息回传地面救援控制中心。
(二)当处于黑暗,浓雾等可见度极差的情况下和有大量石块遮挡等复杂矿下环境下视频图像识别模块21无法发挥作用时,开启基于WiFi的无线探测模块,利用人的周期性呼吸带来的微小的胸部运动检测是否有人员存在,然后将机器人A1所在位置回传地面救援控制中心。
具体救援方法包括以下步骤:
1)机器人A1先向前移动,机器人B2留在原地,机器人A1通过无线路由器11发射WiFi无线信号,机器人B2通过接收天线22接收无线信号,经带通滤波器滤掉无线信号中的不相关成分,再通过无线网卡24将信号传送至载有5300网卡的微处理器23,由微处理器23从接收到的无线信号中提取出CSI信号;
2)微处理器23通过CSI tool提取出CSI分组,每一个CSI分组为Nt×Nr×Nc的三维矩阵,并从中提取出每一个子载波的振幅;
其中,Nt是发送端的天线数量,Nr是接收端的天线数量,Nc是子载波的数量。
3)判断WiFi探测范围内是否有人员走动
设置发射端的发射频率,将接收端每次采样得到的CSI振幅值作为一个矩阵,利用奇异值分解(SVD)对上述矩阵求奇异值,当1≤奇异值≤2之间时,判定无人员走动;则进入步骤(6),当奇异值≥3时,判定有人员走动,则进入步骤(4)。
4)对人员所处方位进行预判断
以机器人A1和机器人B2的连线将探测范围内的区域划分为a和b两个区域,根据人体反射后到达的CSI信号的传播路径长度(记为RL)大于直达的CSI信号的传播路径的长度,即信道的频率响应,并利用信道的频率响应反解出传播路径长度,根据传播路径长度预判断出人员处于a区域还是b区域,具体判断方法如下:
由于接收端接收到的CSI信号一部分是通过人体反射后到达的,而通过人体反射后到达的这些CSI信号的传播路径长度(记为RL)是大于直达的CSI信号的传播路径的长度,因此,把接收端接收的信号看作是N条不同路径下信号的集合,则信道的频率响应(CFR)用如下工公式表示:
其中,H(f,t)是信道频率响应,f是在时刻t下的频率,ak(f,t)是第K条路径的初始相位偏移和衰减的复合值,是第K条路径在传播时延τk(t)下的相位偏移,e-j2πΔft是发送端和接收端之间的载波频率差引起的相位偏移;
由于第K条路径的传播时延τk(t)等于第K条路径的从时刻0到时刻t的传播距离dk(t)与传播速度C的比值,而电磁波的传播速度C等于频率f和波长λ的乘积,因此,可将公式(1)变形如下:
Hs(f)为静态路径的信道频率响应,Pd是动态路径;
对公式(2)中的H(f,t)的绝对值进行平方可得公式如下:
由公式(3)可得,信道频率响应是信道恒定偏移量与余弦集的和,而该余弦集是传播路径长度的函数,由以下步骤得出该人员所在区域:
a)由公式(3)反解出反射传播路径长度L1
b)保持机器人B2位置不变,机器人A1沿垂直于机器人A1与B连线方向向a区域移动0.5米,再次通过公式(3)计算反射传播路径长度L2,当人员处于区域b时,反射传播路径长度会变大,当人员处于区域a时,反射传播路径长度会变小,因此,若L2大于L1,则人员在b区域,若L2小于L1,则人员在a区域。
5)确认人员准确位置
开启机器人B2的摄像头并自动识别现场能见度,当现场能见度<5m时,摄像头对预判断的人员方位进行扫描,以确认人员准确位置,并将机器人B2所在位置信息传回地面救援控制中心,否则,进入步骤(6);
6)利用人的周期性呼吸带来的微小的胸部运动检测是否有人员存在
机器人B2的接收天线22接收到CSI信号后,通过带通滤波器,保留0.167HZ到0.667HZ之间的信号,并且减弱其他频率的信号,同时去掉原始信号中的DC分量,这样,过滤后的信号可以更好地表示人体呼吸的存在,另外,受呼吸影响后的信号呈现类似正弦曲线图案,在过滤后的信号中加入一个正弦成分来放大这种特征,并通过振幅的大小判断是否有人员存在,若无人员存在,则移动至下一探测范围进行人员搜索,有人员存在,则将机器人A1所在位置回传地面救援控制中心。
过滤后的CSI信号的子载波的振幅,表达式如下:
其中,Hk(i)表示时间ti时的第K个子载波的振幅,是第K个子载波的平均振幅,∈k(i)是噪声成分;
附加的正弦成分的子载波振幅的表达式为:
Gk(i)=Akcos(2πfti+φk) (5)
其中,Ak,φk分别表示第K个子载波的振幅和相位,f表示呼吸的频率;
加入上述正弦成分后的子载波振幅的表达式为:
其中Gk(i)大于或至少与∈k(i)相当;
由公式(6)可得,当振幅小于0.1,表示无人呼吸,返回步骤(1),当振幅大于0.2,表示有人呼吸,即有人员存在,则将机器人A1所在位置回传地面救援控制中心。
上述步骤均通过微处理器23进行运算和处理。
本联合救援机器人,应用于矿难情况下的井下救援搜索,在发生矿难的井下,先由WiFi的无线探测模块快速判断该探测范围内有无人员存在,若无人员存在,立即移动至下一探测范围,大大提高了了视频进行搜索探测的效率,节约了救援时间,提高了救援效率,而矿难救援,时间就是生命;另外,由于本方法所有区域都先由WiFi的无线探测模块进行搜索探测,对于绝大部分无人区域无需开启摄像头,大大节省了电量,延长了设备在井下搜索救援的时间,提高救援效率。此外,当WiFi的无线探测模块发现有人时,利用方位判断算法,判断出人员所在区域,然后再开启摄像头进行探测确认,缩小了摄像头一半的搜索探测范围,减少了近一半的搜索探测时间,提高了近一倍的搜索探测效率。
Claims (5)
1.一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,该联合机器人包括机器人A(1)、机器人B(2)和基于WiFi的无线探测模块,其中,机器人A(1)为无线信号发射端,机器人B(2)为无线信号接收端,所述基于WiFi的无线探测模块包括由安装在机器人A(1)上的无线路由器(11)以及安装在机器人B(2)上的接收天线(22)和载有intel5300无线网卡(24)的微处理器(23)组成,所述机器人B(2)上还安装有视频图像识别模块(21)和接收天线(22),上述两机器人均安装有加速度传感器(12)和陀螺仪(13),所述视频图像识别模块(21)通过控制电路与微处理器(23)相连,所述接收天线(22)通过带通滤波器、无线网卡(24)与微处理器(23)相连,所述机器人A(1)和机器人B(2)通过无线信号相连;其特征在于,救援方法包括以下步骤:
1)机器人A(1)先向前移动,机器人B(2)留在原地,机器人A(1)通过无线路由器(11)发射WiFi无线信号,机器人B(2)通过接收天线(22)接收无线信号,经带通滤波器滤掉无线信号中的不相关成分,再通过无线网卡(24)将信号传送至载有5300网卡的微处理器(23),由微处理器(23)从接收到的无线信号中提取出CSI信号;
2)微处理器(23)通过CSI tool提取出CSI分组,每一个CSI分组为Nt×Nr×Nc的三维矩阵,并从中提取出每一个子载波的振幅;
其中,Nt是发送端的天线数量,Nr是接收端的天线数量,Nc是子载波的数量;
3)判断WiFi探测范围内是否有人员走动
设置发射端的发射频率,并将接收端每次采样得到的CSI振幅值作为一个矩阵,利用奇异值分解(SVD)对上述矩阵求奇异值,当1≤奇异值≤2之间时,判定无人员走动,进入步骤(6);当奇异值≥3时,判定有人员走动,进入步骤(4);
4)对人员所处方位进行预判断
以机器人A(1)和机器人B(2)的连线将探测范围内的区域划分为a和b两个区域,根据人体反射后到达的CSI信号的传播路径长度大于直达的CSI信号的传播路径的长度,即信道的频率响应,并利用信道的频率响应反解出反射传播路径长度,根据反射传播路径长度预判断出人员处于a区域还是b区域;
5)确认人员准确位置
开启机器人B(2)的摄像头并自动识别现场能见度,当现场能见度<5m时,摄像头对预判断的人员方位进行扫描,以确认人员准确位置,并将机器人B(2)所在位置信息传回地面救援控制中心,否则,进入步骤(6);
6)利用人的周期性呼吸带来的微小的胸部运动检测是否有人员存在
机器人B(2)的接收天线(22)接收到CSI信号后,通过带通滤波器,保留0.167HZ到0.667HZ之间的信号,并且减弱其他频率的信号,同时去掉原始信号中的DC分量,并在过滤后的CSI信号中加入一个正弦成分,通过振幅的大小判断是否有人员存在,若无人员存在,则移动至下一探测范围进行人员搜索,有人员存在,则将机器人A(1)所在位置回传地面救援控制中心;
上述步骤均通过微处理器(23)进行运算和处理。
2.根据权利1所述的一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,其特征在于,所述接收天线(22)设有三根。
3.根据权利1或2所述的一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,其特征在于,所述视频图像识别模块(21)为摄像头。
4.根据权利1所述的一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,其特征在于,所述步骤(4)的具体判断方法如下:
将接收端接收的信号看作是N条不同路径下信号的集合,则信道的频率响应(CFR)用如下工公式表示:
其中,H(f,t)是信道频率响应,f是在时刻t下的频率,ak(f,t)是第K条路径的初始相位偏移和衰减的复合值,是第K条路径在传播时延τk(t)下的相位偏移,e-j2πΔft是发送端和接收端之间的载波频率差引起的相位偏移;
由于第K条路径的传播时延τk(t)等于第K条路径的从时刻0到时刻t的传播距离dk(t)与传播速度C的比值,而电磁波的传播速度C等于频率f和波长λ的乘积,因此,可将公式(1)变形如下:
Hs(f)为静态路径的信道频率响应,Pd是动态路径;
对公式(2)中的H(f,t)的绝对值进行平方可得公式如下:
由公式(3)可得,信道频率响应是信道恒定偏移量与余弦集的和,而该余弦集是传播路径长度的函数,由以下步骤得出该人员所在区域:
a)由公式(3)反解出反射传播路径长度L1;
b)保持机器人B(2)位置不变,机器人A(1)沿垂直于机器人A(1)与B连线方向向a区域移动0.5米,再次通过公式(3)计算出反射传播路径长度L2,当人员处于区域b时,反射传播路径长度会变大,当人员处于区域a时,反射传播路径长度会变小,因此,若L2大于L1,则人员在b区域,若L2小于L1,则人员在a区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于无线CSI的井下救援联合机器人的救援方法,其特征在于,所述步骤(6)的具体检测方法如下:
过滤后的CSI信号的子载波的振幅,表达式如下:
其中,Hk(i)表示时间ti时的第K个子载波的振幅,是第K个子载波的平均振幅,∈k(i)是噪声成分;
附加的正弦成分的子载波振幅的表达式为:
Gk(i)=Ak cos(2πfti+φk),(5)
其中,Ak,φk分别表示第K个子载波的振幅和相位,f表示呼吸的频率;
加入上述正弦成分后的子载波振幅的表达式为:
其中Gk(i)大于或至少与∈k(i)相当;
由公式(6)可得,当振幅小于0.1,表示无人呼吸,机器人A(1)则移动至下一探测范围进行人员搜索,当振幅大于0.2,表示有人呼吸,即有人员存在,则将机器人A(1)所在位置回传地面救援控制中心。
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