室内智能消防机器人设计与路径规划研究

设计研发了一种室内智能消防机器人,由激光雷达、移动底盘、机械臂、深度相机、热成像深度相机、灭火剂喷头、控制箱等组成。机器人具备遥操作、建图、自主导航、巡检、灭火等功能,通过感知周围环境完成自动导航避障。消防机器人基于火情报警信息,采用改进A*算法进行全局路径规划,并使用动态窗口法（Dynamic Window Approach,DWA）修正局部路径。在移动到火警位置后,机器人使用机械臂调整灭火装置喷嘴,对准火源喷射灭火剂实现灭火。实测结果表明,所设计机器人具备机动灵活、性能稳定等优点,能够有效完成设定灭火任务。     

基于改进A* 和内螺旋算法的林草火灾救援路径规划

在机器人奔赴火场的路径规划过程中,针对传统的A*算法在火灾救援过程中存在的遍历节点数和转弯次数过多的问题,提出改进的A*算法。该算法在启发函数中加入加权曼哈顿距离以提高算法的运行效率,引入惩罚函数和奖励因子减少机器人在火场奔赴过程中的转弯次数。到达火场后需要对该火场区域进行遍历,研究中基于火点热辐射原理,采用内螺旋算法对火场进行梯度式靠近,以减少高温对于巡检机器人运行性能的影响。仿真实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进的A*算法可以有效减少奔赴火场过程中的遍历节点数和转弯次数,提高了巡检机器人的运行效率,在遍历火场的过程中,内螺旋算法可以以较高的覆盖率遍历火场区域。     

一种基于网格地图的双A*算法的改进方法

随着科技的发展和技术的提升,机器人在现代社会中的应用越发广泛。在机器人路径规划问题中,传统的Dijkstra和A*算法为带来了在运算速度方面的诸多便利。但是Dijkstra和A*算法也有着运行效率偏低,找到最优解的准确率不高,路径距离计算不精确等诸多问题。本文提出了基于双A*算法的直线和曲线替代的方法,对在传统网格地图上的路径问题就行了综合的分析与算法上的改进。在不提高算法计算复杂度的前提下,提升了机器人路径规划的空间距离的优化和系统处理的效率,同时节省了处理过程的内存占用。     

基于改进蚁群算法和物联网的消防疏散系统设计

针对大型公共建筑结构复杂、消防疏散困难等问题,以改进蚁群算法为基础构建动态火灾疏散模型,分析火灾 3 个不同阶段并获取最优动态消防疏散路径,并通过数值模拟与其他算法对比,验证有效性;结合物联网技术以 Android 平台为载体设计消防疏散系统移动终端,实时引导用户撤离建筑物并迅速到达安全出口。实验结果表明：所设计的大型公共建筑消防疏散系统能够快速、准确地寻找到最优疏散路径,提高消防疏散效率。     

基于改进的A*和人工势场算法的火灾路径规划

传统火灾疏散过程中疏散指示灯指示方向固定,无法根据火灾情况改变疏散方向,为了解决这种情况,提出改进的A*算法和人工势场算法,对火灾发生时的人群疏散路径进行规划。通过优化g 值、改进OPEN 列表存储结构的方法改进A*算法,通过改进引力函数、加入虚拟侧向力的方法改进人工势场算法,以达到火灾应急疏散的要求,即快速找到疏散路径的同时远离着火区域。通过实验仿真验证了两种改进算法的可行性,可以在时间和环境双重约束情况下成功避开障碍、远离起火位置、找到安全出口。     

一种用于火灾疏散路径动态规划的算法

针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A*算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。     

教学建筑室内火灾应急疏散路径寻优算法研究

为解决建筑内人员疏散模拟时间长、效率低、无法根据火灾情况改变疏散方向的问题,提出一种新型的混合路径规划算法。首先,在A*算法中加入奖惩机制并对启发函数进行改进。其次,通过改进斥力函数解决人工势场算法易陷入局部极小值的问题。最后,将两种算法组合,构成一种混合路径规划算法。通过对某教学建筑应用BIM和PyroSim软件进行建模与分析,验证混合路径规划算法的可行性。结果表明,所提算法不仅能够快速找到最优疏散路径,还可以避免疏散路径经过危险区域。与单一算法相比,混合路径规划算法遍历节点个数更少,路径平滑性与路径规划效果更好,路径规划效率更高。     

基于Floyd算法的消防调度选择

根据最近几年消防年鉴的统计,中国发生重特大火灾的频率在不断升高。发生火灾后,合理调度消防站进行火灾扑救,对及时扑灭火灾、降低火灾损失具有重要的作用。本文通过运用运筹学图论中的Floyd算法,针对发生重特大火灾时消防指挥中心对消防站的调度问题进行了初步的讨论,并用一个实例通过MATLAB编程对算法进行了对Floyd算法求得最短路径进行了验证,对发生重特大火灾时的消防调度具有重要的指导意义。     

基于A~*与Floyd算法移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在静态环境中的特点,为了提高路径规划效率和精度,设计了A~*算法与Floyd算法结合的路径规划。我们根据实际环境,在栅格地图的基础上,利用A~*算法进行初步路径规划,找到了一条可通行的最短路径,此路径存在节点部分折点处比较尖锐、不够平滑,不利于移动机器人行驶。因此,使用Floyd算法对路径平滑处理,简化了路径,并且在拐点处机器人能够更好的调整姿态,满足了路径规划的要求。     

直角坐标机器人灭火系统研究

针对电信机房、数据存储中心等区域,设计了一种直角坐标机器人灭火系统。结合热释电传感器和摄像监视系统实现火源的精准定位,利用多目标模拟退火算法优化机器人行进路径,实现火灾的快速扑灭。在密闭机房内进行模拟实验,验证灭火系统的性能。实验结果表明：所设计的直角坐标灭火机器人在行进中不会出现位移冲突,且能够根据火源位置寻找到最优灭火路径,实现快速高效灭火。     

孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划方法

针对建筑火灾中人员疏散路径规划问题,提出基于孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划的方法。运用布置在火灾现场的无线传感器网络采集火灾环境信息,构建火灾数据样本,随机分割并训练火灾数据样本,创建多个孤立二叉树组建孤立森林,识别火灾异常数据,获得着火点及障碍物位置,并以栅格法构建火灾救援环境动态地图为基础,通过更新位置节点当量距离、信息素浓度以及信息素挥发因子的改进蚁群算法,构建救援疏散路径组合优化模型,规划出最佳灭火救援疏散路径。测试结果表明：该方法可准确检测火灾中的着火点位置,可在多起点、多终点的救援疏散路径规划中更好地避开着火点和障碍物,快速、合理地规划出最佳灭火救援疏散路径。     

基于BIM和元胞自动机的建筑#br# 火灾救援路径动态规划研究

建筑物发生火灾时,建筑物复杂的内部环境以及火灾的实时蔓延会给参与室内救援工作的消防员带来隐患甚至生命危险。为提高消防员建筑火灾室内救援效率,文章提出了基于BIM技术和元胞自动机的消防员救援路径动态规划系统。该系统中,创新性将BIM建筑模型与元胞自动机有机结合,建立了一种新型元胞自动机路径规划智慧模型,该模型利用场景分层和碰撞检测的方法自动识别建筑物的各种构件和内部环境,具有很高的智能性和普适性;在火场中添加动态障碍物模型和随机灾变火模型,并利用实时检测方法研究真实火场的动态性对消防员救援路径的实时影响,使消防员科学、高效地避开静态、动态障碍物并安全完成救援。使用该系统对一座单层大空间体育馆进行实例模拟,验证了该系统的适用性,为制定建筑火灾消防救援策略、实现高效精准救援以及智慧消防提供技术支持。     

室内消防救援路径寻优方法研究

建筑火灾救援时,现有的建筑内部路径生成多为最短路径,难以实现针对不同救援需求的室内路径规划。为此,提出一种基于BIM（建筑信息模型）的室内消防救援路径寻优方法,以BIM 技术建立消防救援模型,在模型中构建三维室内路网,并为不同路网节点赋予不同属性权重,再结合路径生成算法和路径寻优规则,在最短路径的基础上,增加最安全路径和消防灭火最优路径的规划,使火灾救援路线有更多选择性,消防指挥更加便捷。     

基于无人机的三维消防辅助救援系统构建

为实现高效、科学、精准的灭火救援，提出利用无人机快速构建受灾体周边地理信息和受灾体三维模型的精准建模，并对火灾灾变因子进行实时监控，侦测火灾发展过程中气流、温度场、有毒有害气体等灾害因子的时空分布。利用低延时的5G网络和火灾灾变理论建立云端消防智慧大脑，对无人机采集的实时数据进行云端数学建模和计算处理，预测火灾可能的演变路径和灾变过程，形成根据实时灾害信息动态调整的消防救援决策方案。利用5G通信网络将无人机感知的灾变数据及动态救援决策方案实时传输给消防救援人员，提高灭火救援效率，避免灾害转戾所造成的消防人员伤亡。