一种基于自走型无人作业灭火机器人的控制优化方法与流程

本发明涉及智能控制，尤其涉及一种基于自走型无人作业灭火机器人的控制优化方法。

背景技术：

1、随着工业化和城市化进程的加快，各类火灾场景的复杂性和危险性日益增加，对无人化、智能化消防装备的需求愈发迫切。现有的自走型灭火机器人虽然能够替代消防人员进入高危区域，但在自主决策、精准灭火和高效作业方面仍存在明显不足。

2、目前，公开号为cn120765435a的中国专利公开了一种消防灭火机器人云管理方法、系统、设备及介质。将机器人的实时状态信息与历史运维数据相结合，通过二次评估机制对调度优先级进行动态调整，首先获取包括gps位置、剩余电量、灭火介质类型等在内的机器人状态信息进行初步优先级判断，然后查询设备运行维护历史对该优先级进行修正，最终基于修正后的优先级进行任务分配和协同调度；实现设备状态的实时监控和科学调度，提高了机器人之间的协同性差，提升了救援任务执行的稳定性和资源利用效率。

3、相关技术难以解决单台机器人在抵达火场核心区后成功进行自主灭火作业，难以适应复杂火场环境。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：现有技术难以适应复杂火场环境，缺乏在动态变化环境下的实时安全避障能力，无法进行火源的三维精准建模，容易导致过早停止作业引发复燃或过度喷射造成次生灾害。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于自走型无人作业灭火机器人的控制优化方法，包括如下步骤：

3、步骤s1，接收火源坐标信息，基于改进rrt算法，在全局地图中进行目标偏向采样与自适应步长扩展，生成初始离散路径，得到全局参考轨迹；

4、步骤s2，按照全局参考轨迹驱动机器人移动，实时接收局部超声波探测数据，并进行碰撞预测与速度空间评估，生成局部避让控制指令；

5、步骤s3，局部避让控制指令驱动机器运作，启动3d视觉扫描获取火源的三维点云数据，基于ai算法，提取并输出火源三维特征集；

6、步骤s4，根据火源三维特征集，将火源大小映射为流体控制参数集，计算灭火喷射的空间运动轨迹与枪距参数；

7、步骤s5，依据流体控制参数集实时调节灭火喷枪的调节阀门，并驱动灭火喷枪按照空间运动轨迹与枪距参数执行灭火作业，直至判定火源熄灭。

8、优选地，所述步骤s1包括如下子步骤：

9、步骤s11，接收火警指令，获取全局栅格地图与火源初始坐标矩阵，设定随机采样概率阈值，在生成随机树节点时，生成伪随机数，根据随机采样概率阈值对所述伪随机数进行判定，得到当前轮次的随机采样点：

10、当所述伪随机数小于所述随机采样概率阈值时，将火源初始坐标作为采样点进行目标偏向采样；

11、当所述伪随机数大于等于随机采样概率阈值时，在全局栅格地图的自由空间内进行均匀随机采样；

12、步骤s12，基于当前轮次的随机采样点，在当前随机树中查找与当前随机采样点的欧氏距离最小的节点作为最近邻节点，调用环境感知数据计算所述最近邻节点与局部障碍物的最小欧氏距离，构建自适应步长函数，动态计算当前扩展步长：

13、提取预设的最大基础步长，当所述最小欧氏距离大于等于安全设定值时，将所述最大基础步长作为当前扩展步长，当所述最小欧氏距离小于安全设定值时，计算所述最小欧氏距离与所述安全设定值的比值作为基础衰减系数，同时，提取新扩展节点在所述高斯膨胀层中的碰撞惩罚代价值，将所述基础衰减系数结合所述碰撞惩罚代价值进行动态修正，得到最终衰减系数，将所述最大基础步长与所述最终衰减系数相乘，得到缩小后的当前扩展步长；

14、由所述最近邻节点沿指向所述随机采样点的方向延伸当前扩展步长，生成新扩展节点，同时在障碍物边界外围叠加高斯膨胀层，对所述新扩展节点执行碰撞惩罚检测，若通过检测则将所述新扩展节点加入随机树，循环迭代直至随机树到达火源初始坐标区域，生成初始离散路径；

15、步骤s13，通过视线判断法依次连接所述初始离散路径中的非相邻节点，若连线未穿越高斯膨胀层，则剔除所述非相邻节点，作为剪枝后的路径点，得到控制点簇，构建三次b样条基函数，将所述控制点簇映射为连续参数化方程，输出全局参考轨迹。

16、优选地，所述步骤s2包括如下子步骤：

17、步骤s21，控制机器人沿所述全局参考轨迹行进，获取多路局部超声波探测器的回波时间戳信号，结合环境稳定修正后的声速进行飞行时间计算，得到局部距离向量，将所述局部距离向量映射至局部坐标系中，所述局部坐标系以机器人质心为原点建立，构建局部动态障碍物的环境代价栅格矩阵；

18、步骤s22，获取机器人的当前动力学状态，基于机器人的运动边界，采样下一时间步长的可行速度空间集合，将所述环境代价栅格矩阵、当前动力学状态和所述全局参考轨迹输入动态窗口避障算法的评价评估模型中，构建代价评价函数进行打分评估，输出最优的局部避让控制指令。

19、优选地，所述步骤s21还包括如下子步骤：

20、步骤s211，提取声波往返传播时间计算得到的所述局部距离向量，对所述局部距离向量进行卡尔曼滤波处理，得到平滑距离向量；

21、步骤s212，依据在机器人底盘上的安装偏置角与坐标偏移矩阵，通过旋转平移变换矩阵，将平滑距离向量转化为二维欧式空间下的点云特征点集合；

22、步骤s213，将所述点云特征点集合叠加至当前时刻的局部滚动窗口中，采用概率占据模型迭代更新各个栅格的占据概率值，将占据概率值高于设定阈值的栅格标记为膨胀碰撞风险区，更新输出环境代价栅格矩阵。

23、优选地，所述步骤s22还包括如下子步骤：

24、步骤s221，提取所述可行速度空间集合中的每一组候选速度对，所述候选速度对包括预期线速度和预期角速度，根据运动学推递模型，模拟各组候选速度对在预测时间窗口内的局部预测轨迹；

25、步骤s222，将各条局部预测轨迹映射至所述环境代价栅格矩阵中，结合所述全局参考轨迹，代入代价评价函数中进行加权评估计算，得到各组候选速度对应的综合代价值；

26、步骤s223，选取综合代价值最小的候选速度对作为最优速度组合，将所述最优速度组合转化为左右轮期望转速，生成左右轮差速pwm信号，作为局部避让控制指令。

27、优选地，所述步骤s3包括如下子步骤：

28、步骤s31，当机器人根据所述局部避让控制指令到达火源初始坐标区域并制动停止后，驱动3d视觉扫描仪向目标区域投射结构光，捕获反射光斑的时空形变数据，生成原始三维点云数据，通过坐标系标定矩阵将原始三维点云数据转换至灭火喷枪的基坐标系中；

29、步骤s32，将转换后的三维点云数据输入至三维卷积神经网络模型中进行高维空间特征提取与语义分割，得到火源三维特征集。

30、优选地，所述步骤s31和步骤s32还包括如下子步骤：

31、步骤s311，将所述原始三维点云数据划分为设定尺寸的体素网格，用每个体素网格内点云的三维质心代替该网格内的所有点，实现点云下采样；并采用基于k近邻的统计离群点移除算法，计算每个点到其k个邻域点的平均距离，将平均距离大于全局距离阈值的点作为烟雾折射噪点进行剔除；

32、步骤s312，通过所述三维卷积神经网络的多尺度池化层，提取滤波后点云的局部与全局几何特征；利用全连接层将几何特征映射为逐点分类的概率向量，分割出概率大于0.8的火焰核心点云簇；

33、步骤s313，计算所述火焰核心点云簇的协方差矩阵，通过主成分分析求解协方差矩阵的特征值与特征向量，构建沿主成分方向的有向包围盒；

34、步骤s321，提取所述有向包围盒的长轴、宽轴和高轴，计算所述有向包围盒在正交于灭火喷枪视轴平面上的最大投影面积，作为火源面积；

35、步骤s322，利用所述火焰核心点云簇的三维密度分布作为权重矩阵，计算火源的加权质心作为初始火源三维坐标，对所述初始火源三维坐标的垂直分量进行重力下坠补偿，得到修正后的火源三维坐标；

36、步骤s323，将所述有向包围盒参数、火源面积和修正后的火源三维坐标组合，得到火源三维特征集。

37、优选地，所述步骤s4包括如下子步骤：

38、步骤s41，构建基于径向基函数的流体参数映射神经网络，将所述火源面积与火源形态特征向量作为网络输入层节点数据，通过非线性隐层映射，输出对应的虚拟工艺参数，所述虚拟工艺参数包括目标空气压力值、目标喷射流量值与目标喷幅锥角；

39、步骤s42，根据灭火喷枪喷嘴的雾化特性曲线与所述目标喷幅锥角，基于等腰三角投影模型，计算出覆盖所述有向包围盒投影横截面的射程距离，并作为最佳枪距参数；

40、步骤s43，以修正后的火源三维坐标为中心，结合最佳枪距参数建立作业参考平面，在作业参考平面上按照设定的轨迹搭接率，生成等间距往复式s型平滑扫描路径，作为灭火喷射的空间运动轨迹。

41、优选地，所述步骤s5具体包括：

42、通过底层微控制器模块解析所述虚拟工艺参数与空间运动轨迹，将所述目标空气压力值和目标喷射流量值映射为多路pwm驱动占空比信号，实时驱动灭火喷嘴前端的电气比例阀执行开度调制；

43、将所述空间运动轨迹解析为机械云台各关节的增量位置序列，采用pid控制策略驱动机械臂云台按序移动；

44、利用红外火焰传感器阵列捕捉火场红外辐射强度的时域衰减曲线，当判断时域衰减曲线在环境基底噪声阈值范围内时，触发中断请求截止灭火动作。

45、优选地，所述步骤s5还包括如下子步骤：

46、步骤s51，提取所述虚拟工艺参数中的目标空气压力值与目标喷射流量值，调用预设的占空比流体力学查找表，将目标空气压力值与目标喷射流量值转化为控制比例电磁阀开启截面积的非线性pwm电平序列；

47、步骤s52，将空间运动轨迹的笛卡尔坐标点映射为机械云台偏航电机与俯仰电机的目标旋转角度，计算当前编码器反馈角度与目标旋转角度的偏差值，代入增量式pid方程，计算得出各个调节周期的电机补偿输出量；

48、步骤s53，对红外火焰传感器阵列输出的adc采样电压进行时间序列缓存，计算连续m个采样周期的滑动平均电压值与方差，当滑动平均电压值低于熄灭电平阈值，判定火源彻底熄灭，关闭所有电磁阀门，并重载所述全局参考轨迹驱动机器人反向回撤。

49、本发明的有益效果：通过引入目标偏向采样与基于障碍物距离的自适应步长机制，使rrt路径快速向目标生长并自动规避障碍；叠加高斯膨胀层进行碰撞惩罚检测，确保路径保留足够安全裕度；最后利用视线判据剪枝冗余节点，并通过三次b样条曲线平滑，输出连续无突变的全局参考轨迹，大幅提升机器人移动平顺性和通行效率；采用超声波阵列构建局部滚动占据栅格地图，结合动态窗口法（dwa）在速度空间内对多组候选轨迹进行多维代价评价，能够实时生成兼顾目标趋向、障碍物安全距离与行驶速度的最优局部避让指令，有效避免传统方法的震荡和死锁，保障动态环境下行驶安全；利用3d结构光扫描获取高密度点云，经过体素下采样和基于k近邻的统计滤波有效滤除烟雾折射噪点，再通过三维卷积神经网络进行语义分割，精准分离出火焰核心点云。基于主成分分析构建有向包围盒，能够准确量化火源形态、面积和三维质心坐标，为精准灭火提供决定性数据支撑；利用径向基函数神经网络建立火源面积、形态到最优喷射压力、流量及喷幅锥角的非线性映射模型，并基于等腰三角投影关系计算出覆盖整个火源面的最佳射程，在此基础上规划等间距往复式s型空间运动轨迹，确保灭火剂精准覆盖火源整个横截面，极大提高了灭火剂利用率和灭火效率；将工艺参数与空间轨迹直接映射为阀门pwm信号及云台电机控制量，实现流量、压力的硬件级解耦控制与高精度轨迹跟踪。最终通过红外火焰传感器阵列的时域衰减曲线统计特征进行物理熄灭判定，确保火源彻底熄灭无复燃风险后自动停机与回撤，实现了完全无人化的自主作业闭环。