智能生命探測機器人的設計與實現
電子信息科學與技術 6666666666 學生姓名： 指導教師：
摘 要
地震、滑坡、泥石流等自然災害已經嚴重影響和制約了人類社會經濟的發展。災後環境複雜，危險性很高，隨時會發生次生災害。這些問題都會阻礙災後救援工作的順利開展，基於此，設計一款基於紅外熱成像原理的智能生命探測機器人。機器人使用FLIR Lepton熱成像攝像頭採集紅外熱圖像，OpenMV4作爲處理核心提取圖像特徵。攝像頭安裝於二自由度雲臺上，輕鬆實現多方位探測。爲實現遠程監控，操控端可通過433M無線模塊控制機器人運動，同時，機器人通過5.8G無線圖傳將紅外熱圖像實時傳輸至監控端FPV屏幕。機器人的運動系統由麥克納姆輪及減震結構組成，使其在救援工作中更加靈活、迅速。最後，使用MATLAB軟件對生命探測機器人功能進行驗證和仿真。對採集的原始紅外圖像進行非均勻性校正，圖像特徵提取，實現生命體與背景的分離。同時，利用MATLAB工具箱，對機器人智能避障算法進行仿真實驗。調試與仿真實驗結果表明，該生命探測機器人基本能夠完成目標任務，爲今後的實驗研究和技術的改進奠定了基礎。
關鍵詞：生命探測機器人；紅外熱成像；麥克納姆輪；智能避障
Abstract
Earthquake, landslide, debris flow and other natural disasters have seriously affected and restricted the development of human society and economy. After the disaster, the environment is complex and the risk is high, and secondary disasters will occur at any time. All these problems will hinder the smooth development of the disaster rescue work. Based on this, an intelligent life detection robot based on the principle of infrared thermal imaging is designed. The robot uses FLIR lepton thermal imaging camera to collect infrared thermal images, and openmv4 as the processing core to extract image features. The camera is installed on a two degree of freedom platform, which can easily realize multi-directional detection. In order to realize remote monitoring, the control terminal can control the robot movement through 433M wireless module. Meanwhile, the robot transmits the infrared thermal image to the FPV screen of the monitoring terminal in real time through 5.8G wireless image transmission. The robot’s motion system is composed of mcnami wheel and damping structure, which makes it more flexible and rapid in the rescue work. Finally, the function of life detection robot is verified and simulated by MATLAB software. The nonuniformity correction and the feature extraction of the original infrared image are carried out to separate the living body and the background. At the same time, matlab toolbox is used to simulate the robot intelligent obstacle avoidance algorithm. The results of debugging and simulation experiments show that the life detection robot can basically complete the target task, which lays a foundation for future experimental research and technical improvement.
Key words: life detection robot; infrared thermal imaging; mcnamm wheel; intelligent obstacle avoidance
一、背景與意義
地震、礦井事故等，災難的現場往往存在高溫輻射，有毒氣體等情況，甚至像天津爆炸事故可能發生二次災害。救援人員第一時間無法知道災難現場是否有遇難者或無法確定遇難者準確位置及周圍環境，從而可能延誤了最佳救援時間。現需要設計一款智能生命探測機器人，可深入災後第一現場，爲救援工作探明情況，對於避免或減少營救人員的傷亡，提高救援效率具有非常重要的意義。
二、國、內外現狀
美國和日本等發達國家率先對生命探測機器人開展研究工作，現已有多家高校和研究機構研發了針對不同用途的生命探測及救援機器人。我國在此領域的起步較晚，研究情況落後於世界先進水平。但是國內外所研究的探測機器人，距離實際應用的要求還差得很遠，存在着通訊距離短，避障及越障性能一般，伴有濃煙或粉塵濃度較高環境便無法確定倖存者準確位置等技術問題。
三、設計內容
智能生命探測機器人方案設計框圖如圖1所示，整個系統分爲三部分組成，分別爲紅外熱成像部分、機器人主控部分、機器人遙控部分。熱成像部分，控制核心爲OpenMV4 H7對採集的熱圖像進行特徵提取，選用FLIR Lepton 3.5紅外攝像頭採集紅外圖像，爲實現遠程監控，熱圖像通過５.８G無線圖傳模塊實時傳輸至遠程FPV顯示器。機器人主控部分，選用STM32F405爲處理核心，採集及處理傳感器信息，控制機器人的運動系統，與機器人遙控之間通過433M無線模塊實現數據通信。
圖1 智能生命探測機器人方案設計框圖
本設計的主要內容包括三部分：智能生命探測機器人的硬件設計，程序設計及MALTAB對紅外圖像處理算法的仿真。
硬件設計部分，包括熱成像攝像頭電路，機器人主控電路，遙控控制電路，分別包括硬件總體方案的設計、主控芯片的選擇、所涉及智能傳感器的選型、系統電源電路、電機驅動電路、用於調試的顯示電路設計。程序設計部分，包括機器人的主控部分程序設計：電機驅動程序、傳感器數據的採集程序和處理程序、無線通信程序等；紅外熱成像部分程序設計：紅外熱圖像採集程序、熱圖像特徵提取程序、5.8G實時無線圖像傳輸程序等；遙控部分程序設計：無線數字傳輸程序、推杆及按鍵控制程序、陀螺儀傳感器數據採集及處理程序。MATLAB仿真部分包括了對採集的紅外圖像進行特徵提取，對紅外圖像處理算法進行仿真和改進，對機器人智能避障算法的仿真。
紅外圖像的處理爲本設計的核心，由於非製冷型紅外探測攝像頭的非均勻性和機器人的特殊工作環境，需對採集的紅外圖像進行非均勻性校正和去噪處理，然後對圖像進行特徵提取，分離生命體和背景。採用改進的BP神經網絡算法對原始紅外圖像進行非均勻性校正，利用MATLAB軟件模擬噪聲，並設計去噪算法，爲了使探測目標更加明顯，對去噪圖像做圖像增強處理，最後使用Sobel算子進行邊緣檢測，實現目標與背景分離。
四、設計結果
硬件設計部分完成了三塊電路板的製作，分別爲機器人主控板、電機驅動板、機器人遙控板。軟件部分完成機器人運動系統控制程序、遙控控制程序、紅外圖像採集程序和熱圖像特徵提取程序。MATLAB仿真部分完成原始紅外圖像的非均勻性校正，圖像濾波和圖像增強處理及熱圖像的邊緣提取。
如圖2所示，對原始圖像進行灰度化處理，然後加入椒鹽噪聲和高斯噪聲，分別利用中值濾波和均值濾波對加噪圖像進行濾波處理，採用直方圖均衡化算法對去噪圖像進行圖像增強處理。
圖2 紅外圖像處理結果圖
經過圖像處理，對圖像的邊緣和灰度跳躍部分進行增強，使圖像清晰，爲後續的圖像邊緣提取做了充足的準備。如圖3所示，用MATLAB軟件編寫6種算子處理圖像算法，分別對增強圖像進行邊緣檢測。
圖3 邊緣檢測結果對比圖
通過對比六種邊緣檢測算子的處理效果，可以看出log算子和Canny算子較適合此紅外圖像的邊緣檢測處理，數學形態學方法效果更好，把背景圖像的邊緣也進行了勾勒，所以，真正運用到機器人上，數學形態學方法可能更適合，根據不同的情境，同樣也需要其他算法配合使用，對紅外圖像進行處理，有待繼續完善。
五、總結與體會
調試與仿真實驗結果表明，該生命探測機器人基本能夠完成目標任務。所採集紅外熱圖像，在實驗室模擬噪聲添加後，進行圖像特徵提取，生命體與背景分界線明顯，可實現災後環境的生命體探測。雖然智能生命探測機器人還存在着一些缺陷，但是基本達到了預期的設計目標，爲今後的實驗研究和技術的改進奠定了基礎。 在具體設計過程中，我還遇到了很多問題，經過不斷努力，困難被一點點克服。通過本次畢業設計，我不僅更加熟悉了工程系統的設計步驟和方法，從應用的角度掌握了許多圖像處理和機器人控制方面的科學技術知識，還更明確了怎樣思考、優化時間、高效做事的基本原則。
本次畢業設計給了我很多新的認識，磨練了我的意志，不只是一個工程設計的學習過程，更是我以前學習成果的檢驗，也爲我以後的學習和工作提供了一些寶貴的經驗。
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