智能安防巡检机器人监控系统关键技术研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(上)-12-高 新 技 术随着科技迅速发展,智能安防系统在保护人们生命财产安全方面发挥了越来越重要的作用1。智能安防巡检机器人以其卓越的自主性、高效的巡检能力和灵活的应用性逐渐成为引领安防技术的关键力量。随着城市化进程加速和社会安全问题多样化,传统的安防巡检手段已经难以满足复杂多变的安全需求2-3。智能安防巡检机器人监控系统具备先进的传感器技术,能够高效感知周围环境,实时获取信息。在此基础上,机器人能够通过自主建图技术更智能地规划巡检路径,快速响应各类任务。机器人不仅在日常安防巡检中发挥作用,还具备应变能力,能够应对突发事件。本文研究智能安防巡检机器人监控系
2、统的关键技术,旨在通过深入探讨硬件平台、自主建图、路径规划和安防巡检等关键技术,提高系统的智能化水平。本研究的目的是为智能安防巡检机器人监控系统的应用提供更完善、可行的解决方案,推动智能安防技术不断发展,为人们创造更安全、智能的社会环境。1 硬件设计1.1 机器人平台为了保证智能安防巡检机器人平台具有足够的稳定性和机动性,用 DJI RoboMaster S1 作为底盘平台。该底盘配备了全向轮,操控灵活,内置的陀螺仪和加速度计保证其稳定性,模块化设计便于后续升级和定制4-5。使用 Velodyne VLP-16 LiDAR 传感器进行 360激光扫描,其作用是构建地图和感知环境。使用 SICK
3、 LMS511 激光雷达,提供更高分辨率的目标检测和避障功能。使用 FLIR Boson系列红外摄像头,支持夜视和温度检测,用于不同光照条件下的目标识别。使用Sharp GP2Y0A02YK0F,用于近距离障碍物检测。为了保证机器人长时间工作,采用 Panasonic NCR18650B 作为主要电池,其高容量和高放电率能够支持机器人不间断工作。准备太阳能充电板,在适当的环境下提供额外的能源补充6。1.2 控制系统平台采用 NVIDIA Jetson AGX Xavier 高性能嵌入式处理器,具备强大的计算能力和先进的深度学习加速能力,能够处理复杂的图像和传感器数据,同时支持 ROS。使用Ro
4、boClaw 2x60A Motor Controller,支持双马达独立控制,保证底盘和执行器运行平稳,控制高效。使用 Wirepas Mesh进行无线通信,构建可靠的机器人网络。同时,支持 Wi-Fi和 4G/5G 通信,保证与中央监控系统的实时数据传输和远程操控。1.3 安全装置智能安防巡检机器人监控系统采用 Polycarbonate/ABS混合材料制成的外壳,强度很高,能够有效抵御外部物体的碰撞和损害。机器人外壳采用 IP67 级别密封设计,保证机器人在恶劣天气和环境中能够稳定运行,防水深度达 1 m,防尘性能良好。选择这些硬件旨在提供一个稳健、高效和可靠的机器人平台,以适应各种环境
5、并满足任务要求。在实际应用中,可能需要根据具体情况进行微调和定制。2 软件设计2.1 自主建图自主建图通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境数据,实时构建机器人所在环境的地图,使机器人能够感知并理解其周围的物体、结构和空间分布,有助于提高机器人对环境的认知,自主建图流程如图 1 所示。系统集成了多种传感器和技术,为环境感知提供全面、精确的数据。通过激光雷达 360扫描,系统能够高效地获取环境中各方向障碍物的距离和角度信息,全方位感知智能安防巡检机器人监控系统关键技术研究刘湘黔刘海妹常浩(湖南安全技术职业学院,湖南 长沙 410151)摘 要:在当今社会,安防需求不断升级,传统巡检手段难以难以符合
6、高效、智能监控的要求。智能安防巡检机器人具备自主感知、巡检高效和可远程操控等特点,逐渐成为解决方案之一。本文研究智能安防巡检机器人监控系统的关键技术,通过构建稳定性测试平台,以机器人操作系统(ROS)系统为基础,全面评估机器人在巡检任务中的性能。试验结果表明,该系统表现出色,为智能安防领域提供了一套高效、可靠的监控系统。关键词:智能安防;巡检机器人;监控系统中图分类号:TP399文献标志码:A基金项目:2023年湖南省教育厅科学研究项目(优秀青年项目)“智能安防巡检机器人监控系统关键技术研究”(项目编号:23B0939);湖南省教育科学“十四五”规划2023年度课题“科教融汇视域下高职教师教学
7、创新团队建设路径研究”(项目编号:ND233677);2021年度湖南安全技术职业学院应用技术专项课题“基于工业物联网的安全生产装备状态监测系统研究”(项目编号:AY21E001)。中国新技术新产品2024 NO.4(上)-13-高 新 技 术周围环境。激光雷达的高精度测距和定位能力为系统提供了可靠的基础数据。同时,系统还利用摄像头拍摄实时图像,为后续处理图像和提取特征提供了丰富的视觉信息。图像处理技术可以识别和分析图像中的物体、轮廓和其他关键特征,为系统进一步的决策和规划提供重要支持。结合摄像头和激光雷达扫描数据,系统能够在多个感知层面上获取全面的环境信息。为了更好地整合数据,系统将激光雷达
8、扫描数据转换为点云数据,使用坐标转换公式将极坐标系下的数据转换为直角坐标系下的数据,具体计算过程如公式(1)所示。cossinXRYR=(1)式中:X 为横轴的坐标点位置,Y 为纵轴的坐标点位置;R 为距离;为角度。对摄像头图像进行计算机视觉处理,提取特征点、角点等,以辅助建图。将激光雷达扫描数据转换为点云数据,系统精准记录了环境中各点的三维坐标,利用机器人底盘的里程计信息,推算机器人在运动中的位姿变化。惯性测量单元(IMU)使用机器人的陀螺仪和加速度计数据,结合卡尔曼滤波等算法,提高位姿的准确性。系统使用基于激光雷达和视觉信息的 Hector SLAM 算法,对机器人周围环境进行建图,融合激
9、光雷达点云地图和视觉特征地图,得到综合的环境地图。持续接收传感器数据,利用运动估计和 SLAM 算法实时更新机器人的位姿和环境地图。将实时建立的地图存储在机器人内部,以备后续使用,可选地将地图数据远程同步至中央监控系统,以供全局监控和管理。2.2 路径规划智能安防巡检机器人监控系统的高效运行来自多个关键模块的配合。中央监控系统或任务下发模块负责向机器人传递具体任务,例如需要巡检的区域或检测的特定目标,这为机器人提供了明确的导航目标。自主建图模块通过实时地图提供关键的环境信息,包括障碍物位置和机器人当前位置。这个模块通过传感器数据实时更新地图,使系统能够适应动态环境的变化,为路径规划提供准确的地
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