CN110917529A - 一种变电站消防机器人及其作业方法 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种变电站消防机器人及其作业方法,包括移动底盘和灭火机构,所述移动底盘上设置有灭火机构,所述灭火机构包括干粉喷射机构和自喷淋机构,干粉喷射机构包括若干干粉罐,干粉罐的出口通过管路连接至喷头,所述喷头设置于回转头上,所述回转头通过升降机构设置于移动底盘上,实现干粉喷射的高度、角度可调;自喷淋机构包括至少一进水管,所述进水管的一端用于连接消防水喷头,另一端连接立管,所述立管的另一端设置有回转接头,所述回转接头上设置有喷淋喷头。
Description
技术领域
本公开属于变电站消防机器人技术领域,具体涉及一种变电站消防机器人及其作业方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
变电站内存在大量的高电压、大电流设备,容易因设备故障、线路缺陷等问题引发火灾。目前,变电站的消防设施主要有火灾自动报警***、灭火***和防火封堵***等。
但据发明人了解,上述消防设施由于通信限制、成本限制等多个因素,投入区域十分有限,主要是在重要的功能分区,才安装有火灾探测器并具有遥信接口,可将火灾报警信号反馈给工作人员。少数极重要的功能区则配置有自动灭火装置及视频监控***。这对早期火灾隐患进行监测和预警来说还远远不够,对于有人值班的变电站,设备故障和异常运行情况在巡检过程中都能及时发现和处理,而对于无人值班变电站,其地理位置大多地处偏远,一旦发生火情,从专业消防队出发赶往火灾现场都需要一定时间,无法在最佳灭火期对火灾进行扑救,可能由小火酿成重大火灾事故,大型火灾事故会对多个区域的电力***的建筑安全和用电安全造成严重影响。
目前,国内外消防机器人大多针对炼油厂、化工厂等高危场所的消防需求进行研制,暂无针对变电站环境的消防机器人投入运行。这是因为普通消防机器人一般配备一台大口径水炮,由消防车进行供水,只能使用水柱进行灭火,灭火介质单一,在变电站消防领域应用具有很大局限性;机器人消防水炮高度固定,无法满足变电站内不同高度设备精确灭火需求;着火位置需依靠人工分析判断,不具备智能化辅助分析功能;机器人控制采用人工手动遥控,无法应用于无人值守变电站。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种变电站消防机器人及其作业方法,本公开针对变电站内复杂环境的机器人通过、不同高度设备的消防通用性等变电站消防技术难题,能够实现多介质灭火,适应变电站内复杂环境,极大的提高变电站的自动化程度和火灾应急处置能力,为变电站的可靠安全运行提供保障。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种变电站消防机器人,包括机器人本体,所述机器人本体的移动底盘上设置有灭火机构和自喷淋机构,所述灭火机构包括干粉喷射机构和消防水/泡沫喷射机构,其中:
所述干粉喷射机构包括若干干粉罐,干粉罐的出口通过管路连接至喷头,所述喷头设置于回转头上,所述回转头通过升降机构设置于移动底盘上,实现干粉喷射的高度、角度可调;
所述消防水/泡沫喷射机构包括至少一进水管,所述进水管的一端用于连接消防水/泡沫供应端,另一端连接传输水管,所述传输水管的另一端设置有回转接头,所述回转接头上设置有喷射喷头;
所述自喷淋机构包括于所述传输水管连通的立管,以及设置于立管上端喷射角度向上的喷头。
本公开可以实现干粉、水和泡沫,至少三种介质的灭火,同时利用移动底盘和升降机构、回转头和回转接头的相互配合,可以适应变电站内复杂环境、针对变电站不同地区、高度的火源进行适应性调整扑灭,具有很大的自由度。
同时,设置有自喷淋机构,喷水过程中进行机器人自我喷淋,降低本身温度,保证机器人本身安全。
作为可选择的实施方式,所述移动底盘为履带式移动底盘。
作为可选择的实施方式,所述移动底盘上设置有壳体,所述壳体内容纳所述干粉喷射机构和自喷淋机构,且至少回转接头、回转头和喷头外露于所述壳体。
作为可选择的实施方式,所述壳体的前端设置有测距传感器、摄像设备和照明灯。
作为可选择的实施方式,所述干粉喷射机构包括若干电磁阀和干粉罐,所述电磁阀的进粉管连接对应的干粉罐,电磁阀的出粉管一端连接电磁阀,另一端连接多通接头,多通接头的一端连接干粉喷头,干粉喷头固定在回转头上。
作为可选择的实施方式,所述消防水/泡沫喷射机构包括水带接头、主水管和电磁阀,主水管一端连接水带接头,另一端连接喷射喷头,主水管上设置有电磁阀,通过电磁阀控制消防水/泡沫喷射机构的喷射工作。
作为可选择的实施方式,所述自喷淋机构包括水带接头、立管和喷头,水带接头通过管路连接立管,所述立管与竖直方向的夹角小于等于15°,喷头安装在立管上。
自喷淋是喷水过程中进行机器人自我喷淋,降低本身温度,保证机器人本身安全,自喷淋是一直处入开启状态,只要立管有消防水,它就工作。
作为可选择的实施方式,所述升降机构的一端固定移动底盘上,另一端设置有回转底座,所述回转底座上安装回转头,所述回转头上设置有照明灯、摄像设备和红外热成像仪。
作为可选择的实施方式,所述进水管的一端用于连接消防水/泡沫供应端,该端设置有快插式接头,与消防水/泡沫供应端的插座相配合,所述插座包括支撑座,所述支撑座上设置有多个立柱,立柱圆周分布,中心处可以容纳所述进水管,所述立柱上设置有弹性体,立柱的端部设置有压紧板,所述压紧板上设置有可相对转动的压紧件,以活动卡接所述快插式接头。
模块化的快速对接装置,能够实现任意消防机器人和供水设备的灵活对接,实现两者之间动态的、可拆解的、临时性的组队,能够灵活依据火情和距离,动态快速移动并组队,实现快速灭火。
作为可选择的实施方式,所述机器人本体上设置有图像采集装置,用于实时监控快插式接头和插座的对接状态。
作为可选择的实施方式,所述机器人本体上设置有多目视觉设备,用于采集现场环境的视觉图像信息和红外图像信息。
上述变电站消防机器人的作业方法,当发生火情后,消防机器人迅速到达火灾现场,对设备着火点进位识别定位,分析着火点三维坐标系位置,结合火情情况,基于多目视觉进行喷射曲线调整,计算出喷射装置的喷射角度、喷射流量,根据着火设备类型选择干粉、消防水或泡沫,机器人与消防介质供给装备对接,按照确定的灭火参数进行消防灭火作业。
灭火作业完毕后,机器人完成脱带,水带回收。
作为可选择的实施方式,结合火情情况计算出喷射装置的喷射角度、喷射流量的具体过程包括:
获取多目视觉设备采集的现场环境的视觉图像信息和红外图像信息;
分别对得到的视觉图像信息和红外图像信息进行预处理;
根据视觉图像信息和红外图像信息的预处理结果,确定着火区域;
根据着火区域,建立喷射曲线模型,识别出水柱落点,确定最佳喷射角度和喷射流量;
分析着火区域的着火设备状况,确定最佳灭火位置和距离;
判断着火设备的火势大小,选取最佳喷射模式。
作为进一步的限定,所述对视觉图像信息进行预处理的步骤包括:
对视觉图像进行预处理;
将预处理后的图像进行灰度化处理和运动检测,确定视觉图像中是否有可疑火焰的区域;
对可疑火焰的区域进行滤波处理,提取滤波处理后图像的颜色直方图,提取图像特征值,进行匹配处理,确定视觉图像中可疑火灾的区域;
将可疑火灾区域进行分割并归一化处理。
作为进一步的限定,对红外图像信息进行预处理的步骤包括:
对红外图像进行图像灰度化预处理后进行分割,提取分割后图像特征值,将提取的图像特征值输入训练好的神经网络模型进行识别,得到红外图像的可疑火灾区域。
作为进一步的限定,所述着火区域的确定方法为:
将视觉图像处理后得到的可疑火灾区域与红外图像处理后得到的可疑火灾区域进行对比,将重叠的可疑火灾区域作为可信火灾区域,将未重叠的可疑火灾区域作为疑似火灾区域,将重叠的未可疑火灾区域判定为未发生火灾的区域。
作为进一步的限定,所述最佳喷射角度和喷射流量的确定方法为:
以着火区域的底部为目标区域,建立喷射曲线模型;
获取消防机器人的喷射图像,并对喷射图像进行处理,识别出喷射的水柱落点;
根据水柱落点与着火区域的坐标差,确定最佳喷射角度;根据着火区域中可信火灾区域和疑似火灾区域的面积占比,调整喷射流量。
当消防介质是干粉或细水雾时,只要其喷射覆盖面积包含着火点即可。
作为进一步的限定,所述分析着火区域的着火设备状况,确定最佳灭火位置和距离的步骤包括:
对着火区域图像进行预处理;
提取预处理后着火区域图像的特征值;
将提取到的特征值输入神经网络图像识别模型,识别出着火设备;
选择着火设备各个方向中,遮挡最少的一个角度作为确定最佳灭火位置;
根据着火区域占据整个图像的比例,调整消防机器人与着火设备之间的距离。
作为进一步的限定,所述判断着火设备的火势大小,选取最佳喷射模式的步骤包括:
建立包含着火设备的灭火距离和火情判断依据的样本库;
从样本库中获取着火设备的灭火距离和火情判断依据;
将着火区域面积与着火设备面积相比,根据着火设备的火情判断依据,判断该着火设备的火势大小;
根据着火设备的火势大小,选取最佳喷射模式。
作为进一步的限定,当发生火情后,消防机器人迅速到达火灾现场的具体过程中,基于消防机器人的导航,具体过程包括:
将变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合,得到新的三维模型;
在站内多个点位置布设无线设备,构建变电站内的无线网络;
根据无线设备在新的三维模型中的坐标位置,计算消防机器人相对于无线设备的第一坐标位置;
确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置,将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对,确定机器人目前的坐标是否正确。
利用站内多个不同角度的摄像头,利用倾斜摄影技术在关键位置建立模型,利用置放于预设点处的消防介质供给设备为坐标点,搭建机器人导航定位***的无线网络,实现在站内有火情及烟雾的情况下可以减少干扰,提高导航的准确度。
作为进一步的限定,建立变电站三维视觉模型的具体过程为:
利用消防机器人搭载的多目视觉设备,利用站内设备结构化的特点为约束,使用多视角重建得到一个整体的初级模型;
分别从不同角度采集变电站的影像,与建立的初级模型进行密集匹配,生成精确的三维视觉模型。
作为进一步的改进,通过激光扫描变电站室外的设备,得到变电站内设备的三维点云数据,建立三维激光模型。
将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合,具体为:
将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应;两幅图像配准后,进行叠加,将两幅图像连接成一幅大图。
根据无线设备在新的三维模型中的坐标位置,通过三点定位法计算消防机器人相对于无线设备的第一坐标位置。
将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对,确定机器人目前的坐标是否正确,具体为:
如果两个位置坐标在设定的误差范围内,认为机器人目前的坐标是准确的;若超出设定的误差范围,则认为机器人目前的定位不准确,发出报警信号并对机器人位置进行调整,直至两个位置坐标在设定的误差范围内。
采用最短路径方法确定消防机器人到达着火点位置的行进路线。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开创新性设计了一种智能消防作业方法,研制了一种变电站消防机器人,利用回转头和升降机构的配合,攻克了针对变电站内复杂环境的机器人通过性、不同高度设备的消防通用性等变电站消防技术难题,实现了由机器人代替人工进行消防灭火的模式转变。
本公开创新性提出了基于多目视觉的消防机器人喷射曲线调整技术,构建了消防介质喷射曲线模型,确定最佳喷射角度和喷射流量,提升了灭火作业的效果。结合本机器人的水柱细水雾双喷射模式以及多级加压能力,提供了不同的喷射模式,提高作业的效率和灭火能力。
本公开创新性的提出了一种消防水带远程柔性自动对接技术,设计了模块化的快速对接装置,实现任意消防机器人和供水设备的灵活对接,实现两者之间动态的、可拆解的、临时性的组队,能够灵活依据火情和距离,动态快速移动并组队,实现快速灭火,并对整个对接过程进行全流程监控,利用图像和压力检测,实现牢固对接,保证整个供水过程的稳定性和快速性,实现变电站内消防机器人的自主、快速动作与作业。
本公开在火灾发生时,变电站消防机器人可以携带灭火设备和各类传感器第一时间赶赴现场。变电站消防机器人作为一种无生命载体,在面临高温、有毒、缺氧和浓烟等各种危险复杂的环境时,在人力所不及之处可充分发挥其作用,大大减少现场人员的安全风险。
变电站消防机器人作为一种特殊的消防装备,可反复多次使用,发挥其效能,可以有效降低变电站的运维成本。变电站消防机器人可根据现场实际情况,进行数据收集、处理、传输反馈,现场人员可以远程获取火灾事故信息,及时进行判断,变电站消防机器人的应用和推广,将极大的提高变电站的自动化程度和火灾应急处置能力,为变电站的可靠安全运行提供保障。
本公开提供的机器人可以实现干粉、消防水和泡沫,至少三种介质的灭火,同时利用移动底盘和升降机构、回转头和回转接头的相互配合,可以适应变电站内复杂环境、针对变电站不同地区、高度的火源进行适应性调整扑灭,具有很大的自由度。
本公开将对接接头设备模块化、标准化,实现消防机器人和供水设备的灵活对接、牢固对接,能够保证当火势较大时,消防机器人能够快速和供水设备连接,保证整个灭火过程的快速性和有效性。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开的侧视图;
图2是本公开的后视图;
图3是本公开的内部结构侧视图;
图4是本公开的内部结构俯视图;
图5是本公开的***模块图;
图6是本公开的结构简图;
图7是本公开的插座结构示意图;
图8是本公开的灭火具体流程。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中,术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词,并非特指本公开中任一部件或元件,不能理解为对本公开的限制。
本公开中,术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解,表示可以是固定连接,也可以是一体地连接或可拆卸连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员,可以根据具体情况确定上述术语在本公开中的具体含义,不能理解为对本公开的限制。
如图6所示,一种变电站消防机器人,包括履带式移动底盘组件、外壳组件、升降回转装置、干粉喷射装置、消防水喷射装置、控制装置等组成,其中:
如图1所示,其中,履带式移动底盘组件,包括上1履带,2驱动轮,3单支重轮,4托带轮1,5双支重轮,6托带轮2,7导向轮,8底盘壳体等组成,电机减速器组件安装在8底盘壳体内,2驱动轮安装在电机减速器组件上,3单支重轮、4托带轮1、5双支重轮、6托带轮2、7导向轮分别安装在8底盘壳体上并且1履带安装在它们上面;
外壳组件,包括上9测距传感器,10可见光摄像机,11螺钉,12照明大灯,13前壳体,14螺钉,15后壳体,16可见光摄像机等组成,9测距传感器、10可见光摄像机、两个12照明大灯分别安装在13前壳体上,13前壳体通过11螺钉安装在8底盘壳体上,16可见光摄像机安装在15后壳体上,15后壳体通过14螺钉安装在13前壳体上;
如图2和图3所示,升降回转装置,包括17升降机构,18螺钉,19回转底座,20回转头,21螺钉,22照明大灯,23可见光摄像机,24红外热成像仪等组成,17升降机构通过21螺钉安装在8底盘壳体上,19回转底座通过18螺钉安装在17升降机构上,20回转头安装在19回转底座上,22照明大灯、23可见光摄像机、24红外热成像仪安装在20回转头上。
干粉喷射装置,包括25干粉罐,26电磁阀进粉管,27电磁阀,28电磁阀出粉管,29三通接头,30出粉管,31干粉喷头等组成,25干粉罐和27电磁阀固定在8底盘壳体上,26电磁阀进粉管一端连接25干粉罐,另一端连接27电磁阀,28电磁阀出粉管一端连接27电磁阀,另一端连接29三通接头,30出粉管一端连接29三通接头,另一端连接31干粉喷头,31干粉喷头固定在20回转头上。
如图4所示,消防水喷射装置,包括32水带接头,33水管,34主水管,35电磁阀,36回转接头,37电磁阀水管,38回转接头,39水管,40电磁阀水管,41消防水喷头,42自喷淋装置,43立管,44立管,45自喷淋装置等组成,34主水管和35电磁阀固定在8底盘壳体上,34主水管一端连接32水带接头,另一端连接35电磁阀,37电磁阀水管和40电磁阀水管分别安装在35电磁阀上,43立管一端连接37电磁阀水管,另一端连接36回转接头,44立管一端连接40电磁阀水管,另一端连接38回转接头,33水管一端连接36回转接头,另一端连接41消防水喷头,39水管一端连接38回转接头,另一端连接41消防水喷头,42自喷淋装置安装在43立管上,45自喷淋装置安装在44立管上。
31干粉喷头和41消防水喷头可以设置在一个壳体内,以保障喷头的安全性。且该壳体的喷头处开孔,使两个喷头能够工作。41消防水喷头既可以喷射水柱也可以喷射细水雾。
如图7所示,所述32水带接头能够和消防水供给设备快速连接,32水带接头为快插式接头,与消防水/泡沫供应端的插座相配合,所述插座包括支撑座,所述支撑座上设置有多个立柱,立柱圆周分布,中心处可以容纳所述进水管,所述立柱上设置有弹性体,立柱的端部设置有至少压紧板,所述压紧板上设置有可相对转动的压紧件,以活动卡接所述快插式接头。
如图5所示,控制装置,包括46机器人总控模块、47电源模块、48电量显示模块、49继电器模块1、50画面分割器、51水炮摄像头、52倾角传感器、53温度传感器、54声光报警模块、55自喷淋装置控制模块、56GPS定位模块、57继电器模块2、58继电器模块3、59电机驱动器1、60电机驱动器2、61机器人运动电机等组成。46机器人总控模块通过48电量显示模块与47电源模块相连;46机器人总控模块通过49继电器模块1分别与12照明大灯、22照明大灯相连;46机器人总控模块通过50画面分割器分别与10可见光摄相机、16可见光摄像机、51水炮摄像头相连;46机器人总控模块分别与24红外热成像仪、9测距传感器、52倾角传感器、53温度传感器、54声光报警模块、56GPS定位模块相连;46机器人总控模块通过55自喷淋装置控制模块分别与42自喷淋装置、45自喷淋装置相连;46机器人总控模块通过57继电器模块2与27电磁阀相连;46机器人总控模块通过58继电器模块3与35电磁阀相连;46机器人总控模块通过59电机驱动器1与17升降机构相连;46机器人总控模块通过60电机驱动器2与61机器人运动电机相连。
变电站消防机器人可以通过遥控器进行远程控制,作业人员可以通过可见光摄像机、水炮摄像头、红外热成像仪观察火灾现场情况;通过测距传感器、倾角传感器、温度传感器、GPS定位模块实时测量机器人的姿态和周围环境信息,当机器人遇到危险时,声光报警模块可发出声光报警提示;通过遥控器可控制选择使用干粉、细细水雾、水柱等多种灭火介质进行灭火降温作业。
具体的,如图8所示消防机器人喷射曲线调整方法包括以下步骤:
S101,获取多目视觉设备采集的现场环境的视觉图像信息和红外图像信息。
通过多目视觉设备的普通视觉摄像头采集现场环境的图像信息,包括现场环境内设备的图像信息、现场环境内火情图像信息和现场环境内烟雾浓度信息等。如果在火情现场,则可通过多目视觉设备采集到着火设备、火情大小、烟雾浓度等视觉图像信息。
通过多目视觉设备的红外摄像头采集现场环境的红外图像,主要包括现场环境里各处的温度、最高温度、最高温度出现的位置、火焰的形状等。如果在火情现场,则可以采集到现场环境内温度的最高温度、最高温度出现的位置,火焰的形状等信息。
S102,分别对得到的视觉图像信息和红外图像信息进行预处理,确定相应的可疑火灾区域。
所述步骤102中,采用图像处理算法,对步骤101得到的图像进行图像灰度化、分割、滤波等处理,分别确定相应的可疑火灾区域。
具体地,所述步骤102中,对视觉图像信息进行预处理的具体实现过程如下:
首先,对图像进行颜色检测,如大片的橘红色或者黑色,做比重计算等初步处理。
接着,再对初步处理后的图像进行灰度化处理和运动检测,确定图像中是否有可疑火焰的区域。
对可疑火焰的区域进行滤波处理,提取滤波处理后图像的颜色直方图,提取图像特征值,进行匹配处理,确定图像中可疑火灾的区域。
最后,将可疑火灾区域进行分割并归一化处理,作为后续进行研判的基本单位。
对于获取的红外图像的处理较为简单,将红外图像进行图像灰度化预处理后进行分割,提取分割后图像特征值,将提取的图像特征值输入训练好的神经网络模型进行识别,即可得到红外图像的可疑火灾区域。
S103,根据视觉图像信息和红外图像信息的预处理结果,定位着火区域。
在本实施例中,所述着火区域包括可信火灾区域和疑似火灾区域。
具体地,所述步骤103中,将视觉图像处理后的可疑火灾区域与红外图像处理后的可疑火灾区域进行对比,将重叠的可疑火灾区域作为可信火灾区域,若未重叠的可疑火灾区域作为疑似火灾区域,将重叠的未可疑火灾区域判定为没有着火的区域,则是未发生火灾的区域。
S104,根据着火区域,建立喷射曲线模型,识别出水柱落点,确定最佳喷射角度和喷射流量。
具体地,所述步骤104中,确定着火区域后进行瞄准,根据得到的可信火灾区域,以可信火灾区域的底部为目标区域,由于设备喷射的水柱曲线与落点较为固定,可以建立喷射曲线模型,调整云台角度及高度,使曲线模型的落点落在可信火灾区域内,喷射之后通过机器人搭载的其他摄像头传回的喷射画面,调用算法进行图像处理,在图像中识别出喷射的水柱落点。
对喷射图像进行处理,识别出喷射的水柱落点的具体实现过程为:
对喷射图像进行预处理,包括去噪、平滑、变换等的操作;
提取预处理后图像中喷射水柱的特征值;
将提取到的喷射水柱的特征值输入神经网络图像识别模型,识别出喷射的水柱落点。
当不存在可信火灾区域时,根据得到的疑似火灾区域,以疑似火灾区域的底部为目标区域,建立喷射曲线模型,调整云台角度及高度,使曲线模型的落点落在可信火灾区域内,喷射之后通过机器人搭载的其他摄像头传回的画面,调用算法进行图像处理,在图像中识别出喷射的水柱位置,根据水柱的落点与疑似火灾区域的坐标差,确定最佳喷射角度。
在本实施例中,所述步骤101-103一直执行,实时分析现场图像内的着火状况,在可信火灾区域面积缩小、消失之后,对疑似火灾区域进行喷射,直到摄像头传回画面内全部为未发生火灾区域为止。
本实施例将喷射流量由大到小分为三档,根据可信火灾区域和疑似火灾区域的面积进行调整,通常为最大流量,当可信火灾区域占比小于疑似火灾区域时,为中等流量,当不存在可信火灾区域时使用小流量。
本实施例可以根据判断结果,调整喷射曲线,精确瞄准着火点,选择喷射流量和角度。
S105,分析着火设备状况,确定最佳灭火位置和距离。
具体地,所述着火设备状况分析方法为:
对着火区域图像进行预处理,包括去噪、平滑、变换等的操作;
提取预处理后着火区域图像中着火设备的特征值;
将提取到的着火设备的特征值输入神经网络图像识别模型,识别出着火设备。
确定最佳灭火位置,包括选择角度,即着火设备各个方向中,遮挡最少的一个角度。
确定距离:着火区域在摄像头画面内占据1/3左右,占据面积少则靠近,占据面积大则远离,机器人在调整距离时会优先考虑是否会撞到障碍物。
S106,分析现场火情,选取最佳喷射模式。
步骤106的具体实现过程为:
研判现场火情主要是看火焰的相对大小,对比着火区域与整个设备的面积比,来判断现场着火设备的火情大小。不同设备的现场火情判断规则不同,比如对于长宽高均约为1m的电力设备,如果着火区域占设备面设计的二分之一以上面积,即算是大火,三分之一左右为中火,三分之一以下为小火。而对于设备长宽高约为3m的电力设备,那么三分之一面积即算是大火。
根据站内不同的设备,建立不同的样本库,在机器人识别出该设备着火或接到报警信息(如“xx设备起火”)时,适合的灭火距离、火情判断依据等各种信息,是可以直接从该库内得到的,机器人在从样本库内得到的灭火距离、火情判断依据等各种信息的基础上,通过即时判断进行作业。
样本库内信息是事前通过训练得到的,机器人每次作业时得出的即时判断结果也会存入该样本库。
在本实施例中,所述喷射模式包括分为大、中、小三种喷射模式,在开始作业时会选择大火,随着火势的减小会选择中火和小火,如果火势很小或者主要是降温,才会一开始选择中火或小火。
根据研判出的现场设备的火情大小以及整个设备的面积,选择相应的喷射模式。
在消防机器人赶往着火点的过程中,其中的导航过程变电站消防机器人的导航方法,包括以下步骤:
(1)建立变电站三维视觉模型;
利用机器人搭载的多目视觉设备,利用站内设备结构化的特点为约束,使用多视角重建得到一个整体的初级模型。利用多摄像头(部分实施例中为两个)摄取两幅图像的视差,构建三维场景,在检测到目标后,通过计算图像对应点间位置偏差,获取目标的三维信息。
通过分析摄像头传回的画面,就可以分析画面中的设备与设备之间的距离、拍摄点到设备的距离等各类距离信息。站内的设备通常规格是固定的,长度信息高度信息都是已知的,那么在测距的时候就可以用来作为参考。
通过立体视觉技术建立模型是较为成熟的技术,但是缺点就是精度不够高,所以建立的是个初级模型。
通过无人机搭载多台传感器,采用倾斜摄影技术,同时从垂直、前视、后视、左视、右视五个不同角度采集影像,获取到丰富的建筑物顶面及侧视的高分辨率纹理。通过该种方法可以真实地反映地面物体情况,高精度获取物体纹理信息,通过先进的定位、融合、建模等技术,生成真实的三维模型。
结合多目视觉设备建立的初级模型,进行密集匹配,生成精确的三维视觉模型。多视影像密集匹配能得到高精度高分辨率的数字表面模型,匹配方法为:利用算子检测角点,然后通过特征描述符对检测角点进行特征描述,根据相应的匹配准则对影像特征点进行匹配。
(2)建立变电站三维激光模型;
通过激光扫描变电站室外的设备,可以得到高精度的三维点云数据,建立较为精确的三维激光模型。
(3)将多目视觉+无人机倾斜建模建立的视觉三维模型,与激光导航设备建立的激光模型通过算法进行匹配,使两个模型的坐标点一一对应,进行配准融合,得到新的三维模型。
进行配准融合的过程为:
图像配准:将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变,称为固定图像,另一幅图像要平移、旋转、缩放,称为浮动图像。
图像融合:两幅图像配准后,就可以叠加,称为简单的图像融合。即多幅图像连接成一幅大图。
可以通过神经网络优化算法对图像配准融合的结果进行优化,根据站内的环境和站内设备的特征,经过神经网络优化训练,调整神经网络算法的结构,最终输出最优的图像配准融合结果。
在上述建立的新的三维模型中,通过无人机采用倾斜摄影技术进行三维建模,此时在站内工作的机器人会作为模型的一部分,获得在视觉模型中的一个坐标;机器人上搭载的激光扫描设备,会与之前建立的激光模型进行匹配,获得一个在激光模型中的坐标位置;上述两个个坐标按照模型融合的规则进行配准融合,可以得到机器人在新模型中的坐标位置。
(4)在站内多个供水点位置布设无线设备,构建变电站内的无线网络,确保站内每个点都有信号覆盖,在新的三维模型中标注出供水点位置处的无线设备的坐标位置。
连入无线网络中的机器人,根据无线设备在新的三维模型中的坐标位置,通过三角定位法,计算消防机器人相对于无线设备的坐标位置;
三角定位法的原则为:根据地图上已知位置的三个点与未知点之间的距离,确定未知点的位置。
将机器人在新模型中的坐标位置与消防机器人相对于无线设备的坐标位置进行比对,进行比对的目的是提高精确度,如果两个坐标在规定的误差范围内,认为机器人目前的坐标是精确的,若超出规定值,则认为定位不够精准,发出警报进行调整。
在浓烟遮蔽的环境下,机器人在通过视觉手段建立的模型里坐标精准度会受到影响,但是激光模型里的精准度不受影响,在浓烟遮蔽情况下,使用激光坐标+无线设备三角定位坐标,可以在视觉坐标失灵的情况下提高精准度。
机器人行进路线:机器人设计的高通过性,在站内可以畅通无阻,不担心台阶之类的路障,依然是计算机器人到故障设备的最短路径,确定行进路线。
供水点选择:在新的三维模型中,标注出着火点位置,调用最短路径算法测量各供水点到着火点位置的最短路径,选取其中最短路径最短的供水设备。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (16)
1.一种变电站消防机器人,其特征是:包括机器人本体,所述机器人本体的移动底盘上设置有灭火机构和自喷淋机构,所述灭火机构包括干粉喷射机构和消防水/泡沫喷射机构,其中:
所述干粉喷射机构包括若干干粉罐,干粉罐的出口通过管路连接至喷头,所述喷头设置于回转头上,所述回转头通过升降机构设置于移动底盘上,实现干粉喷射的高度、角度可调;
所述消防水/泡沫喷射机构包括至少一进水管,所述进水管的一端用于连接消防水/泡沫供应端,另一端连接传输水管,所述传输水管的另一端设置有回转接头,所述回转接头上设置有喷射喷头;
所述自喷淋机构包括于所述传输水管连通的立管,以及设置于立管上端喷射角度向上的喷头。
2.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述移动底盘为履带式移动底盘。
3.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述移动底盘上设置有壳体,所述壳体内容纳所述干粉喷射机构和自喷淋机构,且至少回转接头、回转头和喷头外露于所述壳体;
或,所述壳体的前端设置有测距传感器、摄像设备和照明灯。
4.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述干粉喷射机构包括若干电磁阀和干粉罐,所述电磁阀的进粉管连接对应的干粉罐,电磁阀的出粉管一端连接电磁阀,另一端连接多通接头,多通接头的一端连接干粉喷头,干粉喷头固定在回转头上。
5.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述消防水/泡沫喷射机构包括水带接头、主水管和电磁阀,主水管一端连接水带接头,另一端连接喷射喷头,主水管上设置有电磁阀,通过电磁阀控制消防水/泡沫喷射机构的喷射工作。
6.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述自喷淋机构包括水带接头、立管和喷头,水带接头通过管路连接立管,所述立管与竖直方向的夹角小于等于15°,喷头安装在立管上。
7.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述升降机构的一端固定移动底盘上,另一端设置有回转底座,所述回转底座上安装回转头,所述回转头上设置有照明灯、摄像设备和红外热成像仪。
8.如权利要求1所述的一种变电站消防机器人,其特征是:所述进水管的一端用于连接消防水/泡沫供应端,该端设置有快插式接头,与消防水/泡沫供应端的插座相配合,所述插座包括支撑座,所述支撑座上设置有多个立柱,立柱圆周分布,中心处可以容纳所述进水管,所述立柱上设置有弹性体,立柱的端部设置有至少压紧板,所述压紧板上设置有可相对转动的压紧件,以活动卡接所述快插式接头。
9.如权利要求1-8中任一项所述的变电站消防机器人的作业方法,其特征是:当发生火情后,消防机器人迅速到达火灾现场,对设备着火点进位识别定位,分析着火点三维坐标系位置,结合火情情况,基于多目视觉进行喷射曲线调整,计算出喷射装置的喷射角度、喷射流量,根据着火设备类型选择干粉、水柱或者细细水雾消防介质,机器人与消防介质供给装备对接,按照确定的灭火参数进行消防灭火作业。
10.如权利要求9所述的作业方法,其特征是:结基于多目视觉进行喷射曲线调整的具体过程包括:
获取多目视觉设备采集的现场环境的视觉图像信息和红外图像信息;
分别对得到的视觉图像信息和红外图像信息进行预处理;
根据视觉图像信息和红外图像信息的预处理结果,确定着火区域;
根据着火区域,建立喷射曲线模型,识别出水柱落点,确定最佳喷射角度和喷射流量;
分析着火区域的着火设备状况,确定最佳灭火位置和距离;
判断着火设备的火势大小,选取最佳喷射模式。
11.如权利要求10所述的作业方法,其特征是:所述对视觉图像信息进行预处理的步骤包括:
对视觉图像进行预处理;
将预处理后的图像进行灰度化处理和运动检测,确定视觉图像中是否有可疑火焰的区域;
对可疑火焰的区域进行滤波处理,提取滤波处理后图像的颜色直方图,提取图像特征值,进行匹配处理,确定视觉图像中可疑火灾的区域;
将可疑火灾区域进行分割并归一化处理。
12.如权利要求10所述的作业方法,其特征是:对红外图像信息进行预处理的步骤包括:
对红外图像进行图像灰度化预处理后进行分割,提取分割后图像特征值,将提取的图像特征值输入训练好的神经网络模型进行识别,得到红外图像的可疑火灾区域。
13.如权利要求9所述的作业方法,其特征是:所述最佳喷射角度和喷射流量的确定方法为:
以着火区域的底部为目标区域,建立喷射曲线模型;
获取消防机器人的喷射图像,并对喷射图像进行处理,识别出喷射的水柱落点;
根据水柱落点与着火区域的坐标差,确定最佳喷射角度;根据着火区域中可信火灾区域和疑似火灾区域的面积占比,调整喷射流量。
14.如权利要求9所述的作业方法,其特征是:所述分析着火区域的着火设备状况,确定最佳灭火位置和距离的步骤包括:
对着火区域图像进行预处理;
提取预处理后着火区域图像的特征值;
将提取到的特征值输入神经网络图像识别模型,识别出着火设备;
选择着火设备各个方向中,遮挡最少的一个角度作为确定最佳灭火位置;
根据着火区域占据整个图像的比例,调整消防机器人与着火设备之间的距离。
15.如权利要求9所述的作业方法,其特征是:当发生火情后,消防机器人迅速到达火灾现场的具体过程中,基于消防机器人的导航,具体过程包括:
将变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合,得到新的三维模型;
在站内多个预设点位置布设无线设备,构建变电站内的无线网络;
根据无线设备在新的三维模型中的坐标位置,计算消防机器人相对于无线设备的第一坐标位置;
确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置,将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对,确定机器人目前的坐标是否正确。
16.如权利要求15所述的作业方法,其特征是:建立变电站三维视觉模型的具体过程为:
利用消防机器人搭载的多目视觉设备,利用站内设备结构化的特点为约束,使用多视角重建得到一个整体的初级模型;
分别从不同角度采集变电站的影像,与建立的初级模型进行密集匹配,生成精确的三维视觉模型。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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