郭紀祥，牛全旺，王浩丞，唐海波

（湖南科技大學，湖南 湘潭 411201）

人工智能上升到國家戰(zhàn)略地位，使得智能巡檢的需求也越來越大。智能巡檢具有即時通訊、操作便捷、不受空間環(huán)境約束等優(yōu)點。設(shè)備可以切換為手動/自動兩種巡檢模式、智能規(guī)劃巡檢路徑，精確獲取溫度、濕度、空氣質(zhì)量等環(huán)境信息，火災(zāi)預(yù)警、遠程通話、視頻監(jiān)控、數(shù)據(jù)存儲、24小時自主運行等功能，可應(yīng)用于多個領(lǐng)域。

為此，本文設(shè)計了一款針對工廠安全生產(chǎn)的智能巡檢設(shè)備。該智能巡檢設(shè)備通過激光雷達采集設(shè)備所處環(huán)境信息，自主規(guī)劃最優(yōu)的巡檢路線，可實現(xiàn)全天候、360度無死角的巡檢任務(wù)，滿足在不同環(huán)境下智能巡檢的需要。同時，也可以切換為人工控制的模式，用戶使用移動端向設(shè)備發(fā)送信息指令，使其適應(yīng)多種環(huán)境，代替人工作業(yè)，最大限度消除安全隱患。該智能巡檢設(shè)備擁有較強的底盤運動系統(tǒng)，能夠應(yīng)付巡檢過程中的各種復(fù)雜的路面。設(shè)備內(nèi)含低電量自主返程充電程序，根據(jù)與充電樁的距離及電源電量進行智能計算，即將達到臨界值前做出響應(yīng)，自動返程充電，以此提高工作效率。

1 硬件設(shè)計

智能巡檢設(shè)備以樹莓派為核心處理器，搭載粉塵檢測傳感器、熱成像傳感器、智能攝像頭、激光雷達等模塊。由系統(tǒng)功能分析需求可知，巡檢系統(tǒng)需要接受粉塵檢測模塊、熱成像傳感器的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)通過WiFi模塊發(fā)送至云平臺。同時，還要處理激光雷達的數(shù)據(jù)進行路徑規(guī)劃，來控制驅(qū)動模塊。由于數(shù)據(jù)量大，所以需要主控制器的較好的處理速度，并具有WiFi功能進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。第三代樹莓派，其具有集成度高，運行速度快，低能耗等優(yōu)點。操作系統(tǒng)存儲在SD卡上，可以快捷地進行燒錄替換。包含一個四核處理器、內(nèi)置了WiFi模塊，十分契合本次項目設(shè)計。所以選取第三代樹莓派作為整個系統(tǒng)的主控制器。

激光雷達擔任“眼睛”的角色，實時監(jiān)測智能巡檢設(shè)備所處環(huán)境的改變，對前方障礙物以及周圍環(huán)境進行輪廓描繪。然而，因為單線激光雷達工作原理的限制，只能進行平面的掃描，所以在復(fù)雜路況下智能巡檢設(shè)備不能準確完成導(dǎo)航，因此，需要激光雷達和超聲波傳感器、視覺攝像頭相互配合完成工作。

巡檢設(shè)備的粉塵濃度采集功能的實現(xiàn)利用了光散射原理。由于單色激光光斑小、雜光少和穩(wěn)定性好的特點，此次采用單色激光管作為光源。顆粒物阻擋單色激光后產(chǎn)生散射光，通過光電接收器將光信號轉(zhuǎn)換成電信號，以此計算出待測顆粒物的濃度。

為了更好地對散射光信號進行處理，需要設(shè)計電路對信號進行二次放大和濾波處理。由于轉(zhuǎn)換后的電信號變化在μV級別，為了降低其他電信號對其的干擾，電路應(yīng)滿足偏置電流低、增益高、低溫漂和高帶寬的特點。根據(jù)以上要求，采用有源運放電路進行信號的放大和濾波處理，由二級放大電路進一步放大和濾波電信號。

熱成像的實現(xiàn)利用物體熱輻射的特性，選用FLIR熱成像模塊，通過USB接口與樹莓派進行通信和圖像傳輸。USB接口是一種高速、雙向的、同步進行傳輸?shù)拇薪涌?，其芯片通常可以分為普通和DMA兩種模式，其中DMA工作模式更適合高速、實時的熱成圖像的傳輸。

2 軟件處理

2.1 數(shù)據(jù)傳輸——TCP

智能巡檢設(shè)備的各項監(jiān)測數(shù)據(jù)上傳采用了基于TCP協(xié)議的實時傳輸方法，TCP在傳輸數(shù)據(jù)之前，會有三次握手嘗試來建立連接；在數(shù)據(jù)傳輸時，有確認、重傳等機制，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性。監(jiān)測數(shù)據(jù)在PC端、移動端均以網(wǎng)頁的形式呈現(xiàn)。網(wǎng)頁采用PHP語言和C語言混合編寫，結(jié)合ECharts（可視化圖表庫），可以快速制作出數(shù)據(jù)圖表。云端數(shù)據(jù)庫的可視化查看，方便工作人員對巡檢報表以及往期的巡檢記錄進行分析，及時完成異常問題的排查。

2.2 粉塵監(jiān)測數(shù)據(jù)處理——滑動平均濾波算法

激光粉塵傳感器實時采集信號，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換放大后，會使數(shù)據(jù)誤差較大?；瑒悠骄鶠V波算法是一種有效的數(shù)據(jù)處理方法，可以使監(jiān)測的數(shù)據(jù)更加精確穩(wěn)定。其原理是求一次采樣值和過去的若干次采樣值的平均值，將平均值作為有效取樣值投入使用。

設(shè)原始數(shù)據(jù)列的Xk總長度為L，滑動平均濾波的表達式如式（1）所示。

其中，Yk是第k個數(shù)據(jù)經(jīng)滑動平均濾波處理所得的結(jié)果。當2≤k≤L-1時，濾波結(jié)果Wk如式（2）所示。

2.3 自主避障——模糊算法

超聲波傳感器通過舵機云臺不斷旋轉(zhuǎn)進行測距，以此獲取周圍障礙物信息，測距原理是不斷發(fā)射的超聲波，超聲波接觸到障礙物后發(fā)生反射，則可根據(jù)時間渡越法實時計算設(shè)備與障礙物之間的距離，其計算公式為：

模糊控制系統(tǒng)的輸入為智能巡檢設(shè)備周圍障礙物的距離信息和設(shè)備的移動速度信息，輸出為設(shè)備左、右電機的速度，即設(shè)計模糊控制系統(tǒng)為4輸入/2輸出系統(tǒng)。設(shè)備左驅(qū)動輪和右驅(qū)動輪的角速度分別為ω1，ω2，驅(qū)動輪的半徑為R，兩輪間的距離為D，只要調(diào)整兩驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)速，就可以實現(xiàn)其方向的控制，其速度分別為：

平滑的高斯型隸屬度函數(shù)曲線可以使系統(tǒng)更加精準簡潔，建立合適的模糊控制規(guī)則，與設(shè)備左方障礙物距離較近時，進行右偏轉(zhuǎn)；與設(shè)備右方障礙物距離較近時，進行左偏轉(zhuǎn)；與前方障礙物距離較遠時，巡檢設(shè)備直線前進。之后采用Mamdani推理法根據(jù)輸入的模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理以求解模糊關(guān)系方程，并轉(zhuǎn)化為輸出量。

2.4 路徑規(guī)劃——A＊算法

A*算法相對其他算法比較成熟，是一種很常見的路徑規(guī)劃和圖形遍歷算法，將啟發(fā)式方法和常規(guī)算法進行組合，通過節(jié)點尋優(yōu)可以對周圍環(huán)境及時做出反應(yīng)，規(guī)劃出最為合適的路線。其核心在于估價函數(shù)的設(shè)計，如（6）式所示。

其中，g（n）為耗散函數(shù)，h（n）為啟發(fā)函數(shù)，f（n）為估計函數(shù)。

2.5 SLAM 構(gòu)圖算法

如今使用較多的激光SLAM算法有Hector、Gmapping、Karto、Cartographer等，其中Cartographer是谷歌開源的建圖項目，沒有采用粒子濾波，所以在性能較低的設(shè)備也能獲得良好的使用效果，Graph-based SLAM是Cartography的處理核心，Graph-based SLAM將設(shè)備運動過程中不同時刻的位姿稱之為“點”，位姿之間的關(guān)系稱之為“邊”，所以Graph-based SLAM構(gòu)圖的基本過程是先將設(shè)備在運動過程中大量的點和邊構(gòu)建成圖，再從全圖的角度對圖進行優(yōu)化。

雷達將采集的每一幀數(shù)據(jù)進行估計計算，將數(shù)據(jù)在最佳估計位置處插入到子圖中。產(chǎn)生成新的子圖后，會在局部進行回環(huán)，根據(jù)預(yù)先計算的網(wǎng)格，所有子圖完成后，再進行全局的回環(huán)。

3 結(jié)語

本文提出了一種基于RPI的智能巡檢設(shè)備系統(tǒng)方案，詳細闡述了此方案的軟硬件實現(xiàn)過程。仿真數(shù)據(jù)表明，系統(tǒng)能正常運行，且具有良好的性能；依此完成的實物參加了第七屆全國大學生光電設(shè)計競賽，榮獲全國三等獎，驗證了本文關(guān)于智能巡檢設(shè)備設(shè)計方案的可行性。本設(shè)計具有成本低，擴展性強的特點，為后續(xù)智能巡檢設(shè)備的進一步研究提供了基礎(chǔ)。