火场内辅助驾驶安全保护系统、方法和消防设备与流程

本发明涉及智能消防领域，具体地涉及一种火场内辅助驾驶安全保护系统、一种火场内辅助驾驶安全保护方法和一种消防设备。

背景技术：

消防事故频发，造成重大的财产和人生损害，消防员也因为消防救援成为和平年代高危职业。如今，在保证完成消防救援任务的前提下也尽量保护消防员人生安全的理念下，出现了很多智能消防设备，例如消防机器人和智能消防车，消防人员可以远程操控机器人进行救援作业或通过智能消防车智能识别危险从而保护消防员的安全。要实现智能消防设备的自主工作能力，就必须保证消防设备有足够的感知能力，救援现场情况复杂，坍塌物较多，阻碍消防设备移动的障碍物较多。现今的消防设备沿用了传统智能汽车的感知系统，例如使用微波雷达和激光雷达进行障碍物探测，但由于火场中烟雾弥漫，对微波雷达及激光雷达的检测造成影响。常用的辅助驾驶技术，无法正常工作。所以需要一种能够应对各种救援现场情况的障碍物感知系统，实现智能消防设备的精准感知能力。

技术实现要素：

本发明实施方式的目的是提供一种火场内辅助驾驶安全保护方法，以至少解决上述的浓烟火场下消防设备无法探测障碍物的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种火场内辅助驾驶安全保护方法，所述方法包括：实时获取消防设备救援现场的环境信息，根据所述环境信息确定避障工作模式，所述避障工作模式包括常规避障工作模式和烟雾避障工作模式；根据所确定的避障工作模式执行所述消防设备的辅助驾驶。

优选的，所述环境信息包括所述救援现场的烟雾含量；所述根据所述环境信息确定避障工作模式，包括：根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式：若所述救援现场的烟雾含量超过预设阈值，切换至烟雾情况避障工作模式，否则采用常规避障工作模式。

优选的，所述实时获取消防设备救援现场的环境信息，根据所述环境信息确定避障工作模式，包括：通过图像采集装置实时采集所述救援现场的图像信息；通过分析所采集的图像信息获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

优选的，所述实时获取消防设备救援现场的环境信息，根据所述环境信息确定避障工作模式，包括：通过烟雾传感器实时采集所述救援现场的气体；通过分析所采集的气体获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

优选的，所述常规避障工作模式下，采用视觉传感器和/或超声波传感器和/或雷达传感器在辅助驾驶过程中进行障碍物识别；所述烟雾避障工作模式下，采用超声波传感器在辅助驾驶过程中进行障碍物识别。

本发明第二方面提供一种火场内辅助驾驶安全保护系统，所述系统包括：传感器单元，设置于消防设备外表面，用于实时获取消防设备救援现场的环境信息；控制单元，用于根据所述环境信息确定避障工作模式，并根据所确定的避障工作模式生成工作模式调整指令，所述避障工作模式包括常规避障工作模式和烟雾避障工作模式；执行单元，用于根据所述工作模式调整指令按照所确定的避障工作模式执行所述消防设备的辅助驾驶。

优选的，所述环境信息包括所述救援现场的烟雾含量；所述控制单元用于根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式：若所述救援现场的烟雾含量超过预设阈值，生成切换至烟雾情况避障工作模式的工作模式调整指令，否则生成保持常规避障工作模式的工作模式调整指令。

优选的，所述传感器单元包括图像采集装置和烟雾传感器，所述图像采集装置用于实时采集所述救援现场的图像信息；所述烟雾传感器用于实时采集所述救援现场的气体；所述控制单元用于通过分析所采集的图像信息获得所述救援现场的烟雾含量，或通过分析所采集的气体获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

优选的，所述常规避障工作模式下，所述执行单元采用视觉传感器和/或超声波传感器和/或雷达传感器在辅助驾驶过程中进行障碍物识别；所述烟雾避障工作模式下，所述执行单元采用超声波传感器在辅助驾驶过程中进行障碍物识别。

另一方面，本发明提供一种消防设备，配置有上述的火场内辅助驾驶安全保护系统。

通过上述技术方案，消防设备分为两种工作模式，分别应对常规救援现场障碍物识别和浓烟状态下救援现场障碍物识别，通过实时采集救援现场环境信息，当出现预设浓雾条件时自动切换至烟雾情况避障工作模式，反之则保持常规避障工作模式。既保证消防设备在常规条件下具有可以实现智能感知从而达到自主驾驶的能力，也能使得消防设备在浓烟条件下依旧具有足够的避障能力，解决了现有智能消防设备无法在浓烟火场下工作的问题。

本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：

图1是本发明一种实施方式提供的火场内辅助驾驶安全保护方法控制流程图；

图2是本发明一种实施方式提供的一种火场内辅助驾驶安全保护系统结构图。

附图标记说明

10-传感器单元；20-控制单元；30-执行单元；40-消防设备；

101-图像采集装置；102-烟雾传感器；301-视觉传感器；302-雷达传感器；303-超声波传感器。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。需要注意的是，下文中的强穿透探测传感器，指的是在浓烟状态下用于避障的探测传感器，其中包括但不限于超声波传感器、脉冲雷达。

本发明实施方式提供一种火场内辅助驾驶安全保护方法，所述方法包括：获取消防设备40工作救援现场环境信息，并根据所述环境信息判断所述救援现场烟雾是否超过预设阈值；根据所述判断结果生成对应避障模式调整指令；执行所述调整指令，并根据调整后避障模式执行所述消防设备40辅助驾驶。

优选的，所述实时获取消防设备40救援现场的环境信息，根据所述环境信息确定避障工作模式，包括：通过图像采集装置101实时采集所述救援现场的图像信息；通过分析所采集的图像信息获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

在一种可能的实施方式中，图像采集装置101实时采集消防现场的图像信息，预设库中存储有不同颜色空间中的烟雾图像呈现特征和根据这些特征编程所得的烟雾图像特征值，控制单元20深度学习烟雾特征识别算法，根据提取的现场图像信息，参照烟雾图像特征值进行模拟计算，准确的在提取图像中进行烟雾像素识别，判断现场是否存在烟雾，并根据烟雾像素点的数量模拟各位置的烟雾浓度，模拟生成救援现场的烟雾浓度分布图，为控制单元20进行状态切换提供参考依据。

如图1，在另一种可能的实施方式中，消防设备40进入救援现场，例如消防车或消防机器人进入火灾造成房屋倒塌救援现场，消防设备40通过图像采集装置101获取救援现场实时图像信息，根据图像处理智能算法，将获取的图像信息与预获取的无烟雾图像信息对比，通过灰度值对比初步判断获取的图像是否存在烟雾，然后识别灰度值较大的区域，通过图像粗分割将图像分为烟雾区域和非烟雾区域，通过图像分割进行烟雾定位。然后图像分析采集图像中烟雾状态下物体的影像呈现，例如烟雾状况下的混凝土块、植物、木材、电气外壳等，通过预设库中对应物体在预设烟雾阈值状况下影像呈现状态与采集图像物体影像呈现状态进行对比，初步判断所处救援现场烟雾浓度是否超过阈值，然后将采集的图像与预设超阈值图像进行对比，通过烟雾浓度与摄像灰度之间的关系确认救援现场烟雾浓度，优选的，所述烟雾浓度与摄像灰度之间的关系为适应性训练结果，在执行工作任务开始前，模拟第一烟雾场景，获取第一模拟场景图像信息，通过图像分割识别烟雾画面第一灰度信息，根据第一烟雾场景和第一灰度信息得到二者的第一关系式；然后适量放大烟雾浓度，获取第二模拟场景图像信息，通过图像分割识别烟雾画面第二灰度信息，根据第二烟雾场景和第二灰度信息得到二者的第二关系式；以此类推，获得多个烟雾浓度与灰度之间的关系式，整合所有关系式，得到完整烟雾浓度与灰度之间的关系式。通过对采集图像进行微密度分割，绘制出烟雾浓度等值线图，根据烟雾浓度等值线图获知救援现场可检测范围内实地烟雾浓度，根据与预设浓度阈值对比，超出浓度阈值时生成触发指令，并定位烟雾超浓度方位。采用图像烟雾识别，可以获取消防设备40周围可检测范围内大块区域的烟雾浓度信息，为消防设备40做出应对措施提供较长的反应时间，消防设备40根据烟雾浓度分布情况智能推算最优避障方案，根据最优避障方案启动对应雷达装置，实时采集消防设备40移动过程中的障碍物信息，并根据障碍物信息生成规避指令。

在另一种可能的实施方式中，所述实时获取消防设备40救援现场的环境信息，根据所述环境信息确定避障工作模式，包括：通过烟雾传感器102实时采集所述救援现场的气体；通过分析所采集的气体获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

在本发明实施例中，消防设备40的烟雾信息采集装置为烟雾传感器102，优选的，烟雾传感器102设置在消防设备40外表面，当消防设备40进入救援现场后，安装在消防设备40外表面的烟雾传感器102暴露在烟雾条件下，所述烟雾传感器102优选为光电式烟雾传感器102，光电式烟雾传感器102内设置有发光器件与受光器件，在常规状态下，发光器件发出一定光量的光线可以完全被受光器件接收，当烟尘进入传感器内部后，发光器件发出的光线会被烟尘阻挡一部分，受光器件接收到的光线强度就小于发光器件发出的光线强度，光线减少量与烟雾浓度存在线性关系，所述线性关系在实际工作之前优选地进行系统适应性训练，模拟不同火灾场景烟尘环境，不同的火灾场景烟雾类型、粉尘浓度都不尽相同，模拟化工物质燃烧场景、常规建材场景、植物燃烧场景等常规火灾场景，设置对应场景预设烟雾浓度阈值，并模拟该场景下对应阈值的烟雾浓度，然后将烟雾报警装置放置于该模拟场景下，获取该场景下光线的减少量，作为对应场景的光线减少量与烟雾浓度之间的关系。受光器件接收到的光量越少，产生的光电流也就越小，当烟雾浓度达到预设阈值，烟雾对光线的阻挡量也达到训练值，此时光电电流作为烟雾传感器102触发阈值，烟雾传感器102触发警报，并将警报信息传递到消防设备40驾驶舱或远程操控端。优选的，因为烟雾报警器是跟随消防设备40一起运动的，烟雾报警器采集的烟雾信息是其实际所处位置的烟雾信息，随着消防设备40位置变换，烟雾浓度也可能发生改变，当烟雾浓度小于预设阈值时，烟雾传感器102将烟雾浓度缩小的信息传递到驾驶舱或远程操控端，便于操控人员评估现场情况，手动或自动切换避障模式，随着救援现场变化而实时切换避障模式，有利于消防设备40精准避障，提高系统智能性。

优选的，所述根据所述判断结果生成对应避障模式调整指令包括：当所述判断结果为烟雾含量超过阈值时，生成切换烟雾避障工作模式指令；当所述判断结果为烟雾含量未超过阈值时，保持常规避障工作模式。

在本发明实施例中，当系统判定为烟雾浓度未超过预设阈值时，则表示救援现场烟雾含量不高，救援作业的可见性能良好，常规雷达传感器302能够准确识别障碍物，例如微波雷达和激光雷达，优选为激光雷达，因为消防设备40救援现场情况复杂，可能存在大量倒塌物，微波雷达容易受到复杂地形地物回波的影响，造成探测盲区，远远不及开阔条件下障碍物探测准确度，而激光雷达则不会受到地物回波的影响，对于复杂地形障碍物的探测性能更好。但是激光雷达缺点也很明显，消防救援现场往往存在很大的烟雾，激光雷达的探测信号类型为激光，激光在浓雾条件下衰减量特别大，传播距离大受影响，所以在薄雾条件下可以使用激光雷达探测障碍，如果系统判断烟雾浓度大于预设阈值，则激光雷达的探测作用有限。在浓烟情况下，需要探测信号受烟雾干扰小，能够穿透烟雾实现精准探索的雷达，优选为超声波雷达，超声波雷达运用超声波进行定位，超声波在介质中的转播距离比较远，穿透性能也特别好，即使在浓雾条件下，超声波也能进行较精确定位。虽然超声波受不同天气传播速度有很大差异，散射角也很大，多以在测量高速移动和较远障碍物时的精准性能不高，但是消防设备40进行救援时车速不会很快，救援现场的障碍物都很近，所以很适合超声波雷达工作，保持消防设备40在浓雾条件下，无论多复杂的救援现场也能够精准识别定位。

优选的，所述常规避障工作模式下，采用视觉传感器301和/或超声波传感器303和/或雷达传感器302在辅助驾驶过程中进行障碍物识别；所述烟雾避障工作模式下，采用超声波传感器303在辅助驾驶过程中进行障碍物识别。

在本发明实施例中，常规避障工作模式用于消防设备40在无浓烟情况下避障执行，优选为光学避障雷达，例如视觉雷达、激光雷达。光线的指向性能很好，没有浓雾的遮挡，光线沿直线传播，被障碍物反射回来，根据光线反射时间和反射光量判断障碍物的外形信息和距离信息。优选采用视觉雷达时，在消防设备40外表面设置视觉传感器301，通过目标识别算法捕捉障碍物目标，根据颜色区别，类型库对比获取障碍物具体信息，随着消防设备40移动，根据视觉距离算法实时推测障碍物距离，并在碰撞前生成规避指令，辅助消防设备40驾驶人员驾驶或控制消防设备40自主移动。优选采用激光雷达时，在消防设备40外表面各个角度设置激光发射器，并对应设置激光接收装置，在消防设备40运行过程中，激光发射器持续发送探测激光，经障碍物反射后被激光接收装置回收，将回收的激光与发送激光进行对比，通过信息对比结果分析障碍物距离、方位和外形信息，根据障碍物信息生成对应的规避指令。超声波传感器303相对于激光雷达在常规状态下具有探测距离不足和指向性不足的缺陷，但消防设备40进行工作的救援现场往往情况复杂，主要进行探测的障碍物距离都不远，所以超声波传感器303在救援现场也具备足够的障碍物探测能力，而且消防设备40工作的救援现场往往都伴随烟雾，当存在部分烟雾时，光学雷达还具有一定的工作能力，随着烟雾浓度的增大，光学雷达的工作性能越来越弱，无论是影响视觉雷达的可见性能还是影响激光雷达的穿透性能，都使得光学雷达在浓烟情况下无法准确探测障碍物。而浓烟对超声波虽也会造成部分影响，但超声波还是具备完全的能力，优选的，当救援现场出现烟雾时，且烟雾未超过预设阈值，光学雷达和超声波雷达组合工作，二者可以起到互补作用，提高消防设备40障碍物感知能力；当救援现场出现浓雾，且浓雾大于预设阈值时，光学雷达因为丧失工作能力停止工作，由超声波雷达单独工作，保证消防设备40在浓烟条件下也具备足够的障碍物感知能力。根据不同的现场情况进行不同雷达的单独工作或组合工作可以保证消防设备40在任何条件下都能有完全的障碍物感知能力，并根据障碍物信息生成对应的规避指令，保证消防设备40在任何救援现场都可以进行辅助或自主驾驶。

图2是本发明一种实施方式提供的火场内辅助驾驶安全保护系统结构框图。如图2所示，本发明实施方式提供一种火场内辅助驾驶安全保护系统，所述系统包括：传感器单元10，设置于消防设备40外表面，用于实时获取消防设备40救援现场的环境信息；控制单元20，用于根据所述环境信息确定避障工作模式，并根据所确定的避障工作模式生成工作模式调整指令，所述避障工作模式包括常规避障工作模式和烟雾避障工作模式；执行单元30，用于根据所述工作模式调整指令按照所确定的避障工作模式执行所述消防设备40的辅助驾驶。

优选的，所述环境信息包括所述救援现场的烟雾含量；所述控制单元20用于根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式：若所述救援现场的烟雾含量超过预设阈值，生成切换至烟雾情况避障工作模式的工作模式调整指令，否则生成保持常规避障工作模式的工作模式调整指令。

优选的，所述传感器单元10包括图像采集装置101和烟雾传感器102，所述图像采集装置101用于实时采集所述救援现场的图像信息；所述烟雾传感器102用于实时采集所述救援现场的气体；所述控制单元20用于通过分析所采集的图像信息获得所述救援现场的烟雾含量，或通过分析所采集的气体获得所述救援现场的烟雾含量，根据所述救援现场的烟雾含量确定避障工作模式。

在本发明实施例中，本发明提出的火场内辅助驾驶安全保护系统可供消防设备40在常规救援现场和有浓烟的救援现场两种情况下避障使用，所以决定系统工作模式的是救援现场是否存在影响常规避障模式工作性能的烟雾浓度，在确定工作模式之前需要先检测所处救援现场的烟雾浓度。优选的，烟雾探测可选有图像采集装置101和烟雾传感器102，消防设备40通过图像采集装置101获取救援现场实时图像信息，根据图像处理智能算法，智能识别现场是否存在烟雾和对应烟雾浓度；而烟雾传感器102则是通过采集现场空气信息，通过对采集的空气信息进行分析，识别现场是否存在烟雾和烟雾浓度。优选的，根据火场现场燃烧物类型不同，产生的烟雾浓度和烟雾颜色也可能不尽相同，当火场烟雾颜色与火场实地背景色接近时，可能会影响图像烟雾传感器102的工作性能，所以将图像采集装置101和烟雾传感器102搭配使用，二者同时进行烟雾信息监测，并将各自获得的烟雾信息进行对比，当对比结果相似时，确定烟雾信息，当对比结果相差较大时，有人工进行校准或继续探测烟雾信息，直到探测结果相似。保证消防设备40工作现场烟雾探测的准确性，避免因为烟雾探测是真造成错误工作模式切换，影响消防设备40的障碍物感智能力。优选的，所述常规避障工作模式下，所述执行单元30采用视觉传感器301和/或超声波传感器303和/或雷达传感器302在辅助驾驶过程中进行障碍物识别；所述烟雾避障工作模式下，所述执行单元30采用超声波传感器303在辅助驾驶过程中进行障碍物识别。

本发明还提供一种消防设备40，配置有上述的火场内辅助驾驶安全保护系统。

以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

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