[发明专利]一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法

说明书

一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法，其包括为：制作一个带有Linux嵌入式系统、单片机系统及无线通信、摄像头与云台、传感器、电机控制调速驱动、供电、地图与定位和无线通信功能的可移动机器人；将传感器检测到的现场气体浓度值，作为一个已知参数带入机器人上的气体扩散模型中，通过人工智能的方法，进行嵌入式溯源计算；将算得的泄漏源位置定位并导航，机器人向目标位置移动，到达目标位置后，机器人对泄漏源及周边情况进行拍照，通过无线网络将图片及源强信息送回。本发明能够减少溯源计算时间，精确泄漏源位置信息及实时反馈泄漏源情况，同时由于本发明中机器人可移动的特性，在布置传感器时可以适当传感器的数量。

技术领域

本发明属于机器人、传感器、安全生产、环境监测技术领域，具体涉及一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法。

背景技术

目前的工业生产中尤其是化工业，气体种类、浓度的监测已经成为企业安全生产过程中的重要组成部分。在生产过程中，当工业气体发生泄漏时，传感器的监测数据往往是掌握事故现场实况的重要数据。根据传感器传回的数据，借助相关方法找到泄漏源位置，对事故实施补救，特别当气体为危险气体时制定疏散救援方案尤为重要。针对气体泄漏溯源问题，当气体扩散模型(如高斯扩散模型)已知时，当前主流的方法是在泄漏源的下风向选取适当位置放置的测量浓度的传感器，将传感器测量出的气体浓度作为一个已知参数输入气体扩散模型中，通过不断的迭代、优化、修正，最终寻找出达到给定精度的泄漏源位置和强度。当获得了泄漏气体的源强后，可以将此源强数值代入到应急响应的大气扩散模型中去，结合大气扩散模型及一些气象数据计算大气中受污染的各区域物质浓度，然后根据这些浓度值划分不同危险等级的区域，为应急响应和应急救援的决策制定及实施提供判定依据。

如果泄漏气体扩散机理未知，通常采用人工智能的方法对反算模型进行反复的训练和优化，通过这个过程，得到的反算模型具有更高的准确度及更好的适应性，对于常见工业气体的扩散机理来讲，这种算法通常有较好的适用性。但这一建立模型过程需要花费较长的时间，若泄漏气体有危害性时，时间上的延缓将会对人民的生命和财产造成损失；再者，泄漏源周围的情况要比气体扩散模型中量化的参数复杂，高障碍物、低洼等以及风向的实时不确定性会影响传感器测量数据的质量，从而使计算得到的源强的准确度降低；不能及时掌握泄漏源实时情况，对补救措施的制定带来诸多不确定因素。此外，实际生活中，工厂的传感器安置通常根据气体扩散的特点科学地安放，主要由于风向的不确定性，通常需要在工厂四周安放大量的传感器，而大量的传感器不论在安置还是使用维护上，都十分地耗财耗力。

发明内容

为了解决现有方法存在的上述问题，本发明提供了一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法。其具体实施方案为：制作一个带有Linux嵌入式系统、单片机系统及无线通信、摄像头与云台、传感器、电机控制调速驱动、供电、地图与定位和无线通信功能的可移动机器人；供电模块对机器人供电；Linux嵌入式系统模块与单片机系统模块通过串口通信；单片机系统控制传感器模块和电机控制调速驱动模块；Linux嵌入式系统控制摄像头与云台模块、无线通信模块和地图与定位模块。

进一步地，供电模块对Linux嵌入式系统模块、单片机系统模块、地图与定位模块和电机控制调速驱动模块供电。

进一步地，单片机系统实时采集传感器模块的数据，并立即通过串口传给嵌入式系统。

进一步地，传感器采集的数据作为模型参数输入嵌入式系统的气体扩散模型中，进行源强反算；其中，源强反算的方法采用遗传算法和优化算法。