基于双轴云台机构的自主火源检测、三维定位与喷嘴命令生成方法

《IEEE Access》：Autonomous Fire Source Tracking System Based on an AI Object Detection Algorithm with a Pan–Tilt Mechanism

　　

摘要：

自主灭火机器人需要一种集成的感知至执行链路，能够在无需操作员持续干预的情况下检测火源、估算其三维位置并生成灭火喷嘴控制命令。本文提出了一种基于双轴云台机构的自主火源跟踪与喷嘴命令生成系统，该机构配备了热红外相机、一维激光测距传感器和电机编码器。一种基于深度学习的火源检测算法在热图像中识别火区，并将目标火源定义为检测到的边界框下 20% 区域的中心，以提高对不规则火焰形状的跟踪稳定性。像素域视觉伺服控制器驱动云台电机，使目标火源与图像中心对齐。一旦满足对齐条件，激光测距传感器测量视线距离，并利用测量距离和云台编码器角度估算三维火源位置。随后，基于神经网络的水射流轨迹预测器估算水射流到达估算火源位置所需的仰角，而测量的云台角度则用作方位命令。使用匹配的 RGB 和热红外数据集进行评估表明，热红外模型在所有四项检测指标上均优于 RGB 模型。火灾模拟实验表明，在 10 米处实现了稳定跟踪，各轴平均绝对定位误差低于 1 米，并在 10 米、15 米和 20 米处成功送水。全系统评估进一步支持了在测试条件下实时运行的可行性。