基于STM32的空氣污染物搜索機器人設計

熊國虹 王陽 王勤 楊巧 邵壯

摘要 針對室內空氣污染物的檢測問題，設計了一款輪式空氣污染物搜索機器人。機器人以STM32為控制核心，搭載多種氣體檢測傳感器，可通過NRF24L01無線模塊將氣體信息傳送到電腦，并設計了基于仿生行為的視嗅覺融合污染源搜索策略。實驗驗證了該機器人能夠在無光情況和光線良好情況搜索到室內氣體污染源。

【關鍵詞】空氣污染物搜索 機器人 視嗅覺融合 仿生行為

隨著科技發展，人們研究出嗅覺機器人代替人或動物進行危險氣體檢查。嗅覺機器人載有氣體傳感器，可對氣體或揮發性成分做定性或定量的檢測。

早在1964年，Wilkens和Hatman設計了世界上第一個嗅覺設備。1992年Ishida等人研究出根據風向和濃度信息結合的搜索算法，提高了機器人的搜索效率。2007年Vergassola等人在仿真環境中驗證了信息趨向性算法的有效性。國內研究相對較晚，孟慶浩團隊在多機器人主動嗅覺領域取得了一系列研究成果;2017年李寧等人設計了基于越野小車的可燃氣體檢測機器人。

本文針對室內空氣污染物的檢測問題，設計了一款輪式空氣污染物搜索機器人。

1 硬件系統

機器人硬件系統由電源模塊、MCU模塊、氣體檢測模塊、顯示報警模塊、運動控制模塊、無線通信模塊和上位機軟件構成。

其中，控制模塊為STM32單片機;氣體檢測模塊包括CO傳感器、粉塵傳感器和vOc傳感器;運動控制模塊包括電機驅動和三個紅外測距傳感器;無線通信模塊為NRF24L01，將氣體信息實時傳輸到電腦;上位機軟件實時接收、保存和圖形化顯示機器人傳來的氣體信息。

2 搜索策略

部分鳥類捕食過程中眼睛能夠發現目標時，會采用直線接近目標的方法。據此，根據光照情況設計搜索策略：

2.1 無光照

在未發現煙羽時，采用z字形運動以覆蓋搜索區域，然后采用螞蟻的半8字形運動方式進行煙羽跟蹤，使機器人保持與煙羽的接觸，同時向污染源趨近。過程中，若出現障礙物且氣體濃度超過閡值，則執行環繞行為進行污染源確認。若所測氣體濃度的最大值是開始搜索任務后的最大值，則停止搜索并發出警報，否則執行避障行為。若煙羽信號丟失則返回隨機搜索。

2.2 光照良好

隨機搜索和煙羽跟蹤與無光情況相同，但在運動過程中若識別到與污染源相同顏色的物體，則執行直線靠近行為進行污染源確認，否則繼續進行隨機搜索或煙羽跟蹤。

3 測試結果與分析

實驗環境選擇在一個地面平整、空氣潔凈的房間中，污染源采用藍色瓶裝酒精模擬，白色紙板圍成3*5m的矩形作實驗區，另在味源1.5m范圍內隨機置一干擾物。實驗環境示意圖及機器人搜索路徑如圖1所示。

機器人搜索路徑在光照良好與無光時不同的是：在z字形運動后遇到黑色物體直接避開，發現藍色干擾物直接進行污染源確認，若發現不滿足條件后不再環繞，若確認是污染源則停止運動。

不改變污染源及起始位置，只改變障礙物、干擾物的位置進行10組無光和有光的對照實驗，無光時機器人搜索成功率約60%，平均用時8分14秒，而有光時成功率100%，平均用時5分36秒。結果顯示，視覺與嗅覺融合的搜索方法可提高污染源搜索準確率和效率。

4 總結

本文分別進行了空氣污染物搜索機器人的硬件及搜索算法設計。機器人能夠在無光照和光線良好的情況下搜索到氣體污染源。實驗表明視覺和嗅覺融合搜索策略的可行性。

對以后的研究有以下展望：

（1）增加風向傳感器，使機器人更能適應有風環境;

（2）繼續研究氣體擴散規律及模型，在室內搜索的基礎上增加室外搜索的功能。

參考文獻

[1]閆李慧等，仿生電子鼻及其在食品工業中的應用研究[J].食品與機械，2010， 26 （06）：156-159.

[2] Hiroshi Ishida， TakamichiNakamoto，Toyosaka Moriizumi. Remotesensing of gas/odor source locationand concentration distribution usingmobile system[J].Sensors &Actuators：B. Chemical， 1998， 49 （01）.

[3] Vergassola Ma s s imo， VillermauxEmmanuel， Shraiman Boris I.Infotaxisas a strategy for searching withoutgradients [J]. Nature， 2007， Vol. 445（7126）.

[4]孟慶浩，李飛，張明路，湍流煙羽環境下多機器人主動嗅覺實現方法研究[J].自動化學報，2008， 34 （10）：1281-1290.

[5]李寧，邱選兵等，工業可燃氣體泄漏源搜索機器人設計[J].化工自動化及儀表，2017， 44 （06）： 586-590.