基于视觉的火灾探测移动机器人及其路径规划研究

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1、硕士学位论文基于视觉的火灾探测移动机器人及其路径规划研究RESEARCHONFIREDETECTIONBASEDONVISIONANDPATHPLANNINGOFMOBILEROBOT程俊涛哈尔滨工业大学2016年7月国内图书分类号：TP24学校代码：10213国际图书分类号：629.7密级：公开工学硕士学位论文基于视觉的火灾探测移动机器人及其路径规划研究硕士研究生:程俊涛导师:李兵教授申请学位:工学硕士专业:机械工程所在单位:深圳研究生院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学Cla

2、ssifiedIndex:TP24U.D.C:629.7DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONFIREDETECTIONBASEDONVISIONANDPATHPLANNINGOFMOBILEROBOTCandidate：ChengJuntaoSupervisor：Prof.LiBingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：MechanicalEngineer

3、ingAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要森林资源是世界上极为重要的一种资源。近年来，森林火灾频频发生，对人们财产造成了极大损失，因此，预防森林火灾显得尤为重要。随着科技的发展，图像处理技术逐渐的被人们所接触。常用的森林火灾监测方法是基于视频对火灾进行监测。这种方法对摄像头数

4、目及质量有严格要求，成本较高，且不能全面的监测森林火灾。因此，火灾探测机器人应运而生。本文将基于视频的火灾检测算法应用到移动机器人上，并对移动机器人的巡逻路径进行规划。传统的森林火灾检测算法大多是单纯的分析烟雾或火焰得出结果，其结果受光照等因素影响，准确率较低。实际上，森林在发生火灾时，会产生较多的烟雾，因此可以认为烟雾是火灾发生初期的信号，因此结合烟雾与火焰特征进行森林火灾检测具有重要意义。本文根据图像特征结合了烟雾和火焰特征，分别对烟雾和火焰的三个特征进行融合判定。首先对烟雾的颜色特征进行分析

5、，得出颜色规则，提取颜色区域。之后对烟雾的飘动性特征进行分析，采用运动目标检测算法进行检测，并针对其缺陷进行改进，提取出运动目标，并与颜色区域进行与运算得出疑似烟雾区域。最后根据烟雾自下而上的运动方向特征，估计其运动方向，排除非烟雾点。通过实验可知，该算法可以检测到大部分烟雾点。在判定烟雾存在之后，要对火焰进行检测。本文对火焰的颜色特征进行分析，并改进颜色规则，提取颜色区域。之后使用运动目标检测算法提取运动目标，并结合两种特征得出疑似火焰区域，最后根据火焰点的闪烁频率特征对是否存在火焰进行判断。通

6、过实验可以得出，该算法可以在较多干扰的环境中识别大部分火焰。对于机器人在森林环境中运动路径，本文基于是否存在障碍物两种情况进行讨论，并采用改进的蚁群算法对运动路径进行规划。针对蚁群算法的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，本文融入模拟退火思想，并在蚂蚁初始位置、信息素更新规则处做出改进。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够较快的找到最优路径。为了验证本文算法的有效性，本文基于移动机器人平台在不同场景下进行检测实验。实验结果表明，机器人在非烟雾及火焰干扰下能够较为准确、实时、有效的检测出烟雾及火焰，且具有

7、一定抗干扰能力。最后通过移动机器人平台进行验证，该算法在机器人运动过程中可以对火焰达到较好地识别效果，关键词：森林资源；火灾；颜色特征；运动目标检测；蚁群算法；路径规划I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractForestresourcesareoneofthemostimportantresourcesintheworld.Inrecentyears,forestfiresoccurfrequently,whichcausegreatdamagetopeople'sproperty.The

8、refore,itisparticularlyimportanttopreventforestfires.Withthedevelopmentofscienceandtechnology,imageprocessingtechnologyisgraduallybeingknownbypeople.Thecommonforestfiremonitoringmethodisfiredetectionbasedonvideo.Butthismethodhasstrictrequireme