本發(fā)明涉及船舶運輸安全檢測領(lǐng)域，尤其涉及客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺及其工作方法。

背景技術(shù)：

1、在船舶行進(jìn)行駛中，船艙中運輸有貨物和車輛等，這些貨物和車輛排列密集。一旦船艙中發(fā)生火焰火災(zāi)等，人工是很難及時發(fā)現(xiàn)。而且船艙中經(jīng)常會裝有化學(xué)有害物質(zhì)，一旦發(fā)生火災(zāi)時泄露時易燃物點燃，人工檢查會威脅船艙內(nèi)人員的生命安全?？紤]到海上航行的特殊環(huán)境和船艙的密閉性，傳統(tǒng)的人工巡檢和傳感器檢測已經(jīng)無法精確地完成相應(yīng)的功能。為了保障船艙特別是客滾船艙的安全行進(jìn)，保障船艙內(nèi)人員的生命財產(chǎn)安全，需要定期完成對船艙內(nèi)貨物安置場地的火焰安全檢測。因此我們創(chuàng)新性的提出并研發(fā)了這款專門針對客滾船艙的火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，例如，cn?110047241?a中，公開的一種能在火災(zāi)中識別火焰的火災(zāi)無人機設(shè)備，由巡航無人機和地面指揮站組成。無人機采用輕質(zhì)鏤空結(jié)構(gòu)，搭載紅外熱像儀和彩色高清攝像機，配備衛(wèi)星定位裝置。系統(tǒng)通過熱紅外圖像處理和特征提取實現(xiàn)火災(zāi)自動識別。地面指揮站負(fù)責(zé)路徑規(guī)劃、圖像接收和火源定位計算。無人機采集的圖像經(jīng)處理后通過無線通訊傳輸至地面，火源位置通過飛行高度、偏航角等參數(shù)計算得出。系統(tǒng)支持自動巡航和人工控制兩種工作模式。上述無人機設(shè)備適用場景單一，不能面對海上航行，船艙晃動的動態(tài)應(yīng)用場景。例如，cn?117928563?a中，公開了一種基于子集選擇算法的視覺slam無人機系統(tǒng)，主要包含地圖點選擇框架和可視化slam表達(dá)兩部分。地圖點選擇框架采用貪心算法，通過效用函數(shù)量化地圖點的"質(zhì)量"，并利用次模函數(shù)特性優(yōu)化選擇過程，以最大化所選點子集的效用?？梢暬痵lam表達(dá)基于稀疏視覺slam算法，使用視點不變的視覺特征描述符建立映射點觀測值間的對應(yīng)關(guān)系。系統(tǒng)通過減少地圖點數(shù)量同時提高質(zhì)量，降低slam建圖的資源消耗和時間成本。后端處理采用貝葉斯規(guī)則和高斯噪聲假設(shè)，將slam問題轉(zhuǎn)化為非線性最小二乘問題求解。

3、上述設(shè)備主要采用的視覺slam無人機系統(tǒng)，但并未考慮到貨艙中無光照的環(huán)境，無法為設(shè)別提供足夠的光照，船艙中無人機無法使用視覺slam的問題?；谏鲜黾夹g(shù)問題，本發(fā)明提出一種客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺及其工作方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、根據(jù)上述提出的技術(shù)問題，而提供一種客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺及其工作方法。本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有傳感器檢測精度低，人工成本高，環(huán)境特殊無法保證人工巡檢人員安全的問題。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)手段如下：

3、客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺，包括：支撐腳架，所述支撐腳架上方固定設(shè)有機翼機身一體板，所述機翼機身一體板上方設(shè)有電機，電機上方與旋轉(zhuǎn)槳相連接，用于實現(xiàn)無人機的飛行移動；

4、所述機翼機身一體板上方還設(shè)有飛控組件，所述機翼機身一體板上方還設(shè)有立柱，所述立柱上方設(shè)有頂板，所述頂版設(shè)于所述飛控組件上方，所述頂版上方設(shè)有激光雷達(dá)和距離傳感器；

5、所述支撐腳架下方設(shè)有若干底板立柱，所述底板立柱側(cè)面設(shè)有氣體和溫度傳感器，所述底板立柱之間從上到下依次設(shè)有底部上頂板、機載電腦固定板和機載電腦底板，所述底部上頂板下方設(shè)有相機支架，所述相機支架與相機固定座相連接，所述相機固定座固定設(shè)有攝像頭，機載電腦固定板下方設(shè)有機載電腦，所述機載電腦底板下方設(shè)有側(cè)面支撐架，所述側(cè)面支撐架下方設(shè)有吊艙底板。

6、進(jìn)一步地，所述飛控組件包括從下至上依次連接的飛控支座和飛控裝置。

7、進(jìn)一步地，所述機翼機身一體板呈“x”狀，所述電機固定安裝在所述機翼機身一體板的四角上。

8、進(jìn)一步地，所述側(cè)面支撐架下方設(shè)有腳撐泡棉，以減少無人機對船艙地板的沖擊。

9、進(jìn)一步地，所述機翼機身一體板包括通過銅柱連接的第一一體板和第二一體板；所述支撐腳架包括通過螺栓連接的第一腳架和第二腳架。

10、客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺工作方法，基于上述客滾船艙火災(zāi)偵查預(yù)警一體化無人機平臺實現(xiàn)，包括以下步驟：

11、s1、驅(qū)使無人機繞船艙飛行一周，通過所述激光雷達(dá)掃描船艙，得到點云數(shù)據(jù)，通過距離傳感器測量無人機與船艙頂部的距離，得到距離數(shù)據(jù)，利用所述點云數(shù)據(jù)并結(jié)合建圖算法進(jìn)行船艙柵格地圖的構(gòu)建，得到構(gòu)建好的柵格地圖；

12、s2、將所述構(gòu)建好的柵格地圖導(dǎo)入優(yōu)化后的機器人操作系統(tǒng)中的導(dǎo)航框架，所述導(dǎo)航框架進(jìn)行全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃，以實現(xiàn)無人機導(dǎo)航及自主避障功能；

13、s3、基于所述點云數(shù)據(jù)、距離數(shù)據(jù)和所述構(gòu)建好的柵格地圖，采用定位算法，實現(xiàn)無人機在艙室內(nèi)的三維定位，同時結(jié)合所述導(dǎo)航框架，實現(xiàn)無人機艙內(nèi)固定路徑巡檢；

14、s4、所述機載電腦連接攝像頭，同時運行火焰檢測程序并連接氣體和溫度傳感器，所述氣體和溫度傳感器獲取可燃?xì)怏w濃度數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)，機載電腦判斷可燃?xì)怏w濃度數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)任一參數(shù)超出閾值時，向船舶駕駛臺發(fā)送危險信號，并將實時攝像頭捕捉的畫面、可燃?xì)怏w濃度數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)上傳至船舶駕駛臺，實現(xiàn)無人機對火災(zāi)的偵察預(yù)警功能。

15、進(jìn)一步地，所述全局路徑規(guī)劃通過基于a*的搜索算法實現(xiàn)，所述局部路徑規(guī)劃通過優(yōu)化型受控純追蹤算法實現(xiàn)，所述優(yōu)化型受控純追蹤算法的優(yōu)化公式為：

16、

17、其中，θd為動態(tài)調(diào)整后的采樣區(qū)扇角，θb為基準(zhǔn)采樣區(qū)扇角，k為速度調(diào)節(jié)系數(shù)，vc為無人機當(dāng)前速度，vmax為無人機最大速度，λ為障礙物距離衰減系數(shù)，d1為激光雷達(dá)檢測到的最遠(yuǎn)障礙物的距離，d2為無人機與障礙物的安全距離。

18、進(jìn)一步地，所述三維定位包括水平定位和高度定位，

19、測試所述水平定位的方法包括：在構(gòu)建好的柵格地圖中，給障礙物添加漸變光暈，距離障礙物越近的地方對應(yīng)的光暈數(shù)值越大，經(jīng)處理后得到添加光暈后的柵格地圖，獲取所述點云數(shù)據(jù)、距離數(shù)據(jù)，同時調(diào)用添加光暈后的柵格地圖，采用梯度匹配和迭代優(yōu)化的方法，將所有匹配成功的激光點對應(yīng)的光暈數(shù)值進(jìn)行求和，選擇求和數(shù)值最大的位姿作為最優(yōu)位姿，從最優(yōu)位姿中提取當(dāng)前水平方向的位置信息，從而得到水平定位結(jié)果；

20、測試所述高度定位的方法包括：進(jìn)行所述高度定位時，計算當(dāng)前無人機距離船艙頂部的高度與無人機在前一測量時刻距離船艙頂部的高度的差值，判斷差值的絕對值是否大于預(yù)設(shè)的修正閾值，若大于預(yù)設(shè)的修正閾值時，計算無人機在前一測量時刻距離船艙頂部的高度與所述差值的總和，并將所述總和認(rèn)定為無人機修正后的定高高度。

21、進(jìn)一步地，所述方法還包括：

22、s5、無人機在事故發(fā)生地附近執(zhí)行懸停程序，懸停5秒進(jìn)行更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)反饋，之后繼續(xù)進(jìn)行巡檢，尋找艙室內(nèi)是否存在其他著火點，若未檢測到火情，無人機返回出發(fā)點并降落，等待下一次巡檢任務(wù)。

23、進(jìn)一步地，所述火焰檢測程序基于yolov5搭建，所述建圖算法為基于同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)的實時多維傳感器融合算法，所述定位算法為融合二維重定位以及高度修正算法的定位算法。

24、較現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：

25、本發(fā)明使用了cartographer建圖算法，利用激光雷達(dá)對船艙平面掃描，構(gòu)建完整的船艙柵格地圖。掃描一圈即可構(gòu)建出船艙的柵格地圖，為之后的無人機自主巡航提供基礎(chǔ)?；趍ove_base框架導(dǎo)入柵格地圖，通過theta*全局路徑規(guī)劃算法，實現(xiàn)自主巡航；optimize?regulated?pure?pursuit算法，實現(xiàn)局部路徑規(guī)劃，及時規(guī)避動態(tài)障礙物，這項技術(shù)的應(yīng)用是專門針對無gps信號下封閉運動船艙的特殊環(huán)境。tlidar_loc純激光定位算法，實現(xiàn)無人機在地圖中位置的實時更新。利用了yolov5目標(biāo)檢測算法，通過高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)對想要檢測的火焰的智能化精確識別。在操作過程中對人工的需求更低，自動化、智能化程度更高，縮短了檢測時間，提高了檢測效率，更高效更能適應(yīng)海上特殊環(huán)境及船艙內(nèi)火焰檢測效率低下的問題。同時，本發(fā)明支持多種不同的運行方式，包括人工遠(yuǎn)程遙控控制和無人機自主運行，更加適合船艙內(nèi)火焰檢測的不同環(huán)境變化。會促進(jìn)我國航運系統(tǒng)安全運行持續(xù)發(fā)展。

26、基于上述理由本發(fā)明可在船舶運輸安全檢測等領(lǐng)域廣泛推廣。