面向造船企業的巡檢消防機器人設計

摘要：針對造船企業存在多種消防安全隱患和消防機器人價格昂貴、功能單一等問題，文章基于ROS機器人操作系統和傳感器技術設計了一款巡檢消防機器人，能協助安全員對施工現場進行巡檢，可實現柵格地圖實時構建、火焰檢測和著火源定位、火情處理等功能，有效降低了工作人員的勞動強度，提高了搜救效率，并有效保障了企業和員工的生命財產安全。

關鍵詞：造船；消防；巡檢；SLAM

中圖分類號：TP242.3" 文獻標志碼：A

0 引言

造船企業作為大型工業生產場所，存在多種消防安全隱患。首先，由于大量使用易燃易爆材料，火災發生的可能性較高；其次，造船企業中電焊、氣割等明火作業多，生產線復雜，設備和管道密集，一旦發生火災，火勢容易迅速蔓延；最后，部分造船企業還存在消防設施配備不足、作業場地擁擠、員工消防意識薄弱等問題［1］。因此，提高消防安全水平，預防火災事故的發生，是造船企業不容忽視的問題。

隨著人工智能、機器人等相關技術的不斷發展，機器人在生活和工作中的應用越來越廣泛。作為高端滅火救援裝備，消防機器人能代替消防救援人員進入高危、高溫、有毒、缺氧、易爆等危險災害事故現場進行探測、救援、滅火，不僅有效減少了消防人員面臨的安全風險，而且機器人所配備的偵檢功能模塊更是為后臺指揮系統提供了及時可靠的火場即時信息［2］。

盡管消防機器人在滅火救援中具有顯著的優勢，但目前仍存在一些問題，如價格昂貴、維修難度大、功能單一、智能化程度有待提高等，這些因素限制了其在企業中的普及和應用，目前，消防機器人僅在部分消防部隊有所配備，如圖1所示。

因此，面向造船企業開發一款價格低廉、功能豐富、智能化程度高的消防機器人，讓消防機器人代替人工在生產區域進行現場巡檢、探測、救援、滅火等工作，對于節約人力成本、降低安全風險、提高事故響應速度等都有很大幫助。

1 巡檢消防機器人硬件系統設計

巡檢消防機器人的硬件系統是其正常工作和實現功能的基礎，主要包含運動模塊、通信傳感模塊和執行單元，如圖2—3所示。

巡檢消防機器人的運動模塊是其實現移動的基礎，在設計時，考慮了機器人的運動性能，包括速度、轉向、越障等能力。移動平臺由多層鋁合金車身、編碼器電機及輪胎組成，并由STM32控制板驅動。針對造船企業復雜的施工環境，提供了橡膠輪和麥克納姆輪以供選擇，麥克納姆輪可實現全向移動，便于其在小空間的移動；橡膠輪具有更好的承重能力和抓地力。

通信傳感模塊是巡檢消防機器人的重要組成部分，具備實時采集環境信息、數據處理分析、主從機通信及遠程控制等功能。利用樹莓派作為機器人的處理器，用于匯總和處理各傳感器的信息并控制小車和執行部件動作；激光雷達用于感知周圍環境；攝像頭用于采集巡檢現場的圖像信息。

執行模塊作為消防機器人核心功能實現的載體，能夠根據控制指令執行滅火動作，可通過投擲滅火彈、噴射滅火劑或水等多種方式來撲滅火災。

2 巡檢消防機器人功能實現

2.1 軟件系統

巡檢消防機器人和上位機均以ubuntu 18.04+ROS melodic為平臺進行開發。

ROS（Robot Operating System）是一個為機器人軟件開發提供的框架，能使開發者更高效地開發、測試和實現機器人的各種功能。ROS提供了一套豐富的工具和庫，使得開發者可以輕松地處理機器人感知、定位、控制和交互等方面的問題［3-4］。得益于ROS提供的分布式軟件框架，使多個的功能節點可以運行在不同的計算機平臺上，通過話題（Topic）進行主從機通信。由于主機具有較強的運算能力，主要負責遠程控制、地圖構建和顯示等，而巡檢消防機器人作為從機，主要負責環境數據、位置數據采集，如圖4所示。

2.2 地圖構建

即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization ""and Mapping，SLAM）可以描述為：機器人在未知的環境中從一個未知位置開始移動，移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位，同時建造增量式地圖，可實現機器人的自主定位和導航［4］。

機器人通過激光雷達不斷掃描本體與環境之間的距離信息，結合移動平臺上傳的里程計信息、運動慣性數據來感知周圍環境，并確定自身在環境中的具體位置。

如圖5所示，消防巡檢機器人使用Gmapping算法來實現地圖構建，該算法集成了Rao-Blackwellized粒子濾波算法，通過訂閱機器人的深度信息、IMU信息和里程計信息，即可輸出基于概率的二維柵格地圖，相對于其他建圖算法具有實時性、計算效率高、精度高、魯棒性強和可擴展性強等優點［5］。

在消防機器人的巡檢過程中，工作人員可通過遠程控制使機器人按照預定路線行進。機器人搭載的激光雷達設備會不斷采集周圍環境的深度信息。STM32控制板則會處理來自編碼器和IMU模塊的數據，以獲得精確的里程計和運動慣性數據。這些數據會實時傳送到樹莓派，再由樹莓派將信息發送給上位機，并完成地圖構建和更新。

2.3 火焰檢測和火源定位

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，由C++編寫，但提供了Python、Java、MATLAB等語言的接口，廣泛應用于圖像處理、目標檢測、人臉識別等領域。OpenCV具有跨平臺性、高效性、豐富的算法庫和廣泛的社區支持等特點，是計算機視覺領域的重要工具之一［6］。

消防巡檢機器人利用OpenCV庫對攝像頭采集的圖片信息進行處理分析。首先，在RGB顏色空間下，將火焰圖像拆分成B、G、R 3個通道的灰度值；然后，根據設定閾值，對圖像進行二值化處理，再對圖形進行膨脹處理；最后，提取圖形的輪廓信息，即判斷為火焰輪廓，并用矩形邊框對火焰進行標識，如圖6所示。

當識別出火焰后，根據激光雷達數據獲取前方火焰距離，并在柵格地圖中標識出火源位置，如圖7所示。

2.4 火情處理

巡檢消防機器人應具備一定的滅火能力，當發現火情時及時動作實施滅火，從而在第一時間有效遏制火勢蔓延。

目前，為了方便功能調試，消防機器人上僅安裝了L9110風扇模塊，該模塊與樹莓派的GPIO口連接，在檢測到火情后可自動或遠程控制其啟動。后續的研發工作，會進一步提升機器人的滅火能力，并根據巡檢生產車間現場存放物質、可能發生的火災類型對執行模塊做相應替換和調整，如圖8所示。

3 結語

本文基于ROS機器人操作系統和傳感器技術設計了一款巡檢消防機器人，該機器人可協助安全員對造船施工現場進行巡檢，利用Gmapping和機器視覺算法實現柵格地圖構建、火焰檢測及火源定位等功能，并可通過控制執行單元動作完成滅火。

該機器人的使用和推廣主要有以下優點：

（1）可有效降低安全員巡邏的勞動強度，提高巡檢效率。

（2）可實現火災現場地圖構建，能預先對現場的地形結構進行探索，提高消防人員的搜救效率。

（3）可實現著火源位置標記，為消防人員合理制定救援逃生方案提供有效信息。

（4）可第一時間對火情進行處理，進一步保障企業和員工的生命財產安全。

參考文獻

［1］沈滟.信息化平臺與船舶修造企業消防安全監管" 模式轉變［J］.水上消防，2021（3）：42-44.

［2］高翌喬，梁池森，陳卓婭.智能消防機器人的設計和應用［J］.數字技術與應用，2023（8）：170-172.

［3］黃均安.基于ROS系統的機械臂研究［J］.科技資訊，2023（20）：17-21.

［4］魯敬敬，秦云川，劉志中，等.機器人操作系統ROS安全性研究綜述［EB/OL］.（2023-10-12）［2023-12-29］.http：//www.jos.org.cn/1000-9825/6943.htm.

［5］施澤君.基于Gmapping的移動機器人同時定位與建圖算法研究［D］.海口：海南大學，2023.

［6］鄧永康.基于OpenCV運動目標檢測的跟蹤系統開發［D］.北京：北京化工大學，2022.

Design of inspection and fire fighting robot for shipbuilding enterprises

Abstract： "In view of the various fire safety hazards existing in shipbuilding enterprises and the problems of fire-fighting robots being expensive and having single functions， this article designed an inspection fire-fighting robot based on ROS robot operating system and sensor technology. The robot can assist safety officers in inspecting construction sites， and can realize functions such as grid map real-time construction， flame detection， fire source location， and fire handling. It can effectively reduce the labor intensity of staff， improve search and rescue efficiency， and further protect enterprises. and the safety of employees’ lives and property.

Key words： shipbuilding; fire-fighting; inspection; SLAM