一种基于UCOSII的矿井搜救系统及搜救方法

摘要

本发明公开了一种基于UCOSII的矿井搜救系统及搜救方法。井下救援机器人需要良好的地形适应能力、避障能力以及搜索功能。本发明的搜救机器人携带移动终端节点；移动终端节点将搜救机器人采集到的数据发送到路由器节点；路由器节点负责移动终端节点的路径查询，并将数据转发到网络协调器；网络协调器在接收到移动终端节点采集的数据信息后，通过串口向控制中心发送数据；控制中心在接收到数据后，实时显示现场环境参数信息，并向搜救机器人发出指令。本发明帮助救援人员快速获取现场信息，探明被困人员位置、采集灾难现场环境参数信息、实时地返回灾难现场图像、动态规划搜救路径，力求搜救过程的高效性，为生命救援提供保障。

说明书

技术领域

本发明属于智能机器人技术领域，具体涉及一种基于UCOSII的矿井搜救系统及搜救方法。

背景技术

煤炭是一个国家不可或缺的能源，也是我国主要的能源之一。然而，国内外煤矿事故频发，给经济建设与人们带来了极大的损害。在加强矿井安全措施与注重矿井安全监管的同时，还需要一种应用于事故发生后救援的搜救设备，将灾害降到最低。井下一旦发生事故，通道狭隘，复杂的矿洞巷道，且空气中充满着爆炸性气体，都将给矿难救援带来极大的困难。这就是需要井下救援机器人除具备良好的移动设备之外，还需要良好的地形适应能力、避障能力以及搜索功能。因此，本发明针对目前国内矿难频发的状况以及国内外的机器人研究现状，提出了一种基于UCOSII的矿井搜救系统，可有效智能地执行井下搜救任务，便于矿难发生时被困人员的快速搜救。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于UCOSII的矿井搜救系统及搜救方法，能够在矿难发生后第一时间进入现场，帮助救援人员快速获取现场信息，探明被困人员位置、采集灾难现场环境参数信息、实时地返回灾难现场图像、动态规划搜救路径，力求搜救过程的高效性，为生命救援提供保障。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

本发明基于UCOSII的矿井搜救系统由控制中心、网络协调器、路由器节点和搜救机器人组成；所述的搜救机器人携带移动终端节点；所述的移动终端节点将搜救机器人采集到的数据发送到路由器节点；所述的路由器节点负责移动终端节点的路径查询，并将数据转发到网络协调器；所述的网络协调器在接收到移动终端节点采集的数据信息后，通过串口向控制中心发送数据；所述的控制中心在接收到数据后，实时显示现场环境参数信息，并向搜救机器人发出指令。

所述的搜救机器人包括搜救机器人本体和搜救机器人动力系统；所述的搜救机器人本体为三层车体结构；车体底层放置电机驱动模块，包括电机驱动板和电机；车体中间层放置电源模块及主控板，电源模块包括蓄电池和电源转换模块；机器人顶层放置多类环境传感器、三轴加速度传感器、无线通信模块和机械手；所述的环境传感器包括烟雾传感器、甲烷传感器、温湿度传感器和热释电红外传感器；所述的机械手为六自由度机械手；所述的主控板设有负责控制算法调度及驱动各类传感器的下位机系统；搜救机器人本体设有视觉传感器、雷达模块和轮胎。

所述主控板的核心为STM32F103RC型号微处理器；搜救机器人之间通过无线通信模块自主组网及精确定位，无线通信模块采用ZigBee模块；ZigBee模块的TX1、RX1脚分别与微处理器的29、30脚相连；烟雾传感器采用MQ2烟雾传感器，温湿度传感器采用M2301数字温湿度传感器；烟雾传感器的输出脚ADC1与微处理器的11脚相连，微处理器的ADC采样烟雾传感器的输出电压；数字温湿度传感器的输出引脚ADC2与微处理器的20引脚相连；热释电红外传感器是BIS0001热释电红外传感器；热释电红外传感器的触发脚EXTER1与微处理器的41脚相连，当热释电红外传感器感应到人体红外线时，输出一个上升沿脉冲，微处理器捕获到这个脉冲，并向控制中心发出报警信号；视觉传感器的TX2、RX2脚分别与微处理器的51脚、52脚相连，实现现场图像的实时采集与传输；三轴加速度传感器型号为MPU6050，其SCL引脚和SDA引脚分别与微处理器的86、87引脚相连；雷达的OUT引脚与微处理器的57引脚相连；雷达、三轴加速度传感器、ZigBee模块、烟雾传感器、温湿度传感器、视觉传感器和热释电红外传感器的VCC端都与电源模块相连，GND端均接地；三轴加速度传感器的其它引脚悬空。

所述的搜救机器人动力系统包括第一电机、第二电机、第三电机、第四电机、第一驱动器和第二驱动器；第一电机和第二电机驱动搜救机器人本体前面的两个轮胎，第三电机和第四电机驱动搜救机器人本体后面的两个轮胎；第一驱动器控制第一电机和第二电机，第二驱动器控制第三电机和第四电机；微处理器的2～10脚依次接第一驱动器的输入端口A1、A2、B1、B2及第二驱动器的输入端口C1、C2、D1、D2；微处理器的58、59、61、62脚依次接入第一驱动器的PWMA、PWMB脚及第二驱动器的PWMA、PWMB脚。

所述的机械手以ArduinoUnoR3单片机为控制板；ArduinoUnoR3单片机的5、6、7、15、16、17脚与实现机械手六个自由度的六个舵机的信号端相连；六个舵机的VCC端都与电源模块相连，GND端均接地；ArduinoUnoR3单片机的2引脚与微处理器的46引脚相连，3引脚与微处理器的45引脚相连。

所述的无线通信模块采用基于RSSI的极大似然估计算法来精确定位搜救机器人方位，确定搜救机器人坐标；RSSI测距技术的公式为：其中，p_t表示移动终端节点的发射功率，取值为0dBm；pL(d₀)表示距离为1m处的接受功率；p(d)为距离未知节点d处接收的RSSI信号强度值；X_σ为遮蔽因子；极大似然估计算法是在已知n个参考节点的情况下，通过求取未知节点到各个参考节点的距离均方差最小得到，n≥3。

所述的每种传感器在无线传感器网络传输数据之前，通过卡尔曼滤波原理对采集的数据进行去噪处理。

所述的下位机系统为UCOSII嵌入式系统，包括开始任务模块及与开始任务模块通信的数据采集任务模块、无线通讯任务模块、机械手控制任务模块和算法调度任务模块；数据采集任务模块管理环境传感器、三轴加速度传感器和视觉传感器；环境传感器通过RS232接口与数据采集任务模块通讯；视觉传感器通过RS485接口将现场图像传送到数据采集任务模块中；三轴加速度传感器通过IIC接口将角度值传送到数据采集任务模块中；机械手控制任务模块管理搜救机器人上搭载的机械手；算法调度任务模块通过主控板中的动态寻优算法输出PWM值，控制各个电机的转速；无线通信任务模块通过RS485与无线传感器网络通信；无线传感器网络将控制中心、无线通信模块和搜救机器人联系起来。

所述控制中心的上位机系统包括菜单模块、状态模块、串口模块、摄像头模块、机械臂模块、传感器模块和帮助模块；菜单模块选择软件功能；状态模块显示机器人的运动状态；串口模块设置串口参数；摄像头模块显示视觉传感器的当前数据和控制视觉传感器的角度；机械臂模块控制机械臂的动作；传感器模块显示各类传感器的数据并且具有报警功能；帮助模块显示软件使用的注意事项及基本操作。

基于UCOSII的矿井搜救系统进行搜救的方法，具体步骤如下：

步骤一、控制中心发出搜索指令，通过无线通信模块传输到搜救机器人，搜救机器人开始无序搜索。

步骤二、搜救机器人在搜索过程中，通过环境传感器采集当前环境参数信息，并且将当前环境参数信息进行卡尔曼滤波后反馈至控制中心，控制中心对采集到的环境参数信息进行实时分析。

步骤三、搜救机器人将视觉传感器采集到的现场图像信息实时地反馈到控制中心，控制中心的视频显示界面显示出当前灾难现场的图像信息。

步骤四、无线通信模块通过定位算法对当前的搜救机器人进行定位，并将搜救机器人的坐标信息反馈至控制中心的上位机系统；上位机系统绘制各个搜救机器人运行轨迹图，实时分析当前搜救路线。

步骤五、搜救机器人若通过热释电红外传感器检测到生命信息，便将在当前坐标定位一个标志点，并将该标志点坐标信息反馈至控制中心，控制中心发出警报声，所有搜救机器人都将以该标志点坐标为中心，进行组网联动搜索，逐步扩大搜索范围。搜救机器人若没有检测到生命信息，则继续无序搜索。

步骤六、搜救机器人上搭载的主控板在搜索过程中进行算法分析，对多种传感器及组网信息进行数据融合算法，规划动态路径。

步骤七、灾难现场地图已搜索完毕，各搜救机器人按当前规划的最优搜救路径返回。

步骤八、进行下一个地图的搜索工作。

本发明的有益效果在于：为矿难发生时矿井环境复杂、潜在危险性大、救援工作开展缓慢、大型救援设备难以及时到位提供了一套解决方案。与传统的人力救援相比，其优势在于：(1)用机器代替人去执行复杂、危险的矿井救援任务，保障了救援人员的安全性。(2)通过搜救机器人上搭载的视觉传感器及多种环境传感器，救援人员可对灾难现场有一个初步环境认知，解决了传统救援环境数据缺失的缺点。(3)通过先进的搜救算法，由搜救机器人作为“先行者”，合理地规划出一条“最优搜救路径”，提高了搜救效率。(4)能够在矿难发生后第一时间进入现场，帮助救援人员快速获取现场信息，探明被困人员位置、采集灾难现场环境参数信息、实时地返回灾难现场图像、动态规划搜救路径，力求搜救过程的高效性，为生命救援提供保障。

附图说明

图1为本发明的工作原理图；

图2为本发明中搜救机器人的结构立体图；

图3-1为本发明的烟雾传感器示意图；

图3-2为本发明的热释电红外传感器示意图；

图3-3为本发明的温湿度传感器示意图；

图3-4为本发明的微处理器示意图；

图3-5为本发明的三轴加速度传感器示意图；

图3-6为本发明的视觉传感器示意图；

图3-7为本发明的雷达示意图；

图3-8为本发明的ZigBee模块示意图；

图4-1为本发明的第一驱动器示意图；

图4-2为本发明的第二驱动器示意图；

图5为本发明的ArduinoUnoR3单片机示意图；

图6为本发明采用的基于RSSI的极大似然估计定位算法示意图；

图7为本发明的传感器数据进行卡尔曼滤波处理的示意图；

图8为本发明的下位机系统图；

图9为本发明的控制中心上位机系统图；

图10为本发明的整体搜救流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

如图1所示，一种基于UCOSII的矿井搜救系统，由控制中心1、网络协调器2、路由器节点3和搜救机器人组成；搜救机器人有三辆，分别携带移动终端节点4、5、6；移动终端节点4、5、6可将搜救机器人采集到的数据发送到路由器节点3；路由器节点负责移动终端节点的路径查询，并将数据转发到网络协调器2；网络协调器2在接收到移动终端节点采集的数据信息后，通过串口向控制中心发送数据。控制中心1在接收到数据后，实时显示现场环境参数信息。

如图2所示，搜救机器人包括搜救机器人本体和搜救机器人动力系统；搜救机器人本体为三层车体结构；车体底层12放置电机驱动模块，包括电机驱动板和电机；车体中间层13放置电源模块及主控板，电源模块包括蓄电池和电源转换模块；机器人顶层14放置了多类环境传感器、三轴加速度传感器19、无线通信模块和机械手9；环境传感器包括烟雾传感器15、甲烷传感器、温湿度传感器17、热释电红外传感器16；机械手为六自由度机械手；搜救机器人本体设有视觉传感器10、雷达模块11和轮胎8。

如图3-1至3-8所示，主控板的核心为STM32F103RC型号微处理器18；搜救机器人之间通过无线通信模块自主组网及精确定位，无线通信模块采用ZigBee模块22；ZigBee模块22的TX1、RX1脚分别与微处理器18的29、30脚相连；烟雾传感器15采用MQ2烟雾传感器，温湿度传感器17采用M2301数字温湿度传感器；烟雾传感器15的输出脚ADC1与微处理器18的11脚相连，微处理器18的ADC采样烟雾传感器15的输出电压，从而判断矿井环境下的空气烟雾含量；数字温湿度传感器17的输出引脚ADC2与微处理器的20引脚相连，微处理器18的ADC采样数字温湿度传感器17的输出电压，从而对矿井现场的温湿度环境做出判断；热释电红外传感器16是BIS0001热释电红外传感器；热释电红外传感器16的触发脚EXTER1与微处理器的41脚相连，当热释电红外传感器16感应到人体红外线时，输出一个上升沿脉冲，微处理器捕获到这个脉冲，并向控制中心1发出报警信号；视觉传感器10的TX2、RX2脚分别与微处理器18的51脚、52脚相连，从而实现现场图像的实时采集与传输；三轴加速度传感器19型号为MPU6050，其SCL引脚和SDA引脚分别与微处理器18的86、87引脚相连；雷达21的OUT引脚与微处理器的57引脚相连；雷达21、三轴加速度传感器19、ZigBee模块22、烟雾传感器15、温湿度传感器17、视觉传感器10和热释电红外传感器16的VCC端都与电源模块相连，GND端均接地；三轴加速度传感器19的其它引脚悬空。

如图4-1和4-2所示，搜救机器人动力系统包括第一电机M1、第二电机M2、第三电机M3、第四电机M4、第一驱动器23和第二驱动器24；第一电机M1和第二电机M2驱动搜救机器人本体前面的两个轮胎8，第三电机M3和第四电机M4驱动搜救机器人本体后面的两个轮胎8；第一驱动器23控制第一电机M1和第二电机M2，第二驱动器24控制第三电机M3和第四电机M4；微处理器18的2～10脚依次接第一驱动器23的输入端口A1、A2、B1、B2及第二驱动器24的输入端口C1、C2、D1、D2；微处理器18的58、59、61、62脚(即PWMA、PWMB、PWMC、PWMD四路PWM波输出脚)依次接入第一驱动器23的PWMA、PWMB脚及第二驱动器24的PWMA、PWMB脚；第一驱动器23和第二驱动器24的输入端口控制电机的方式：当A1端口为高电平，A2端口为低电平时，电机正转；当A1端口为低电平，A2端口为高电平时，电机反转；其他端口控制电机方式同A1、A2端口；PWM波通过对波的占空比调节来达到对电机转速的控制；通过以上方式可以实现车体的倒退、转弯、减速、加速等功能。

如图5所示，机械手以ArduinoUnoR3单片机为控制板，该控制板可输出16路PWM信号，一个舵机需要一个PWM信号；ArduinoUnoR3单片机的5、6、7、15、16、17脚(即PWM1、PWM2、PWM3、PWM4、PWM5、PWM6六路PWM波输出脚)与实现机械手六个自由度的六个舵机的信号端相连；舵机的VCC端都与电源模块相连，GND端均接地；ArduinoUnoR3单片机的2引脚与微处理器18的46引脚相连，3引脚与微处理器18的45引脚相连，用于主控板与控制板的通信。

如图6所示，无线通信模块采用基于RSSI的极大似然估计算法来精确定位搜救机器人方位，确定搜救机器人坐标；RSSI测距技术是一种基于测量距离的无线测距技术，使用无线射频信号来实现距离测量；RSSI测距技术的公式为：其中，p_t表示移动终端节点的发射功率，一般取值为0dBm；pL(d₀)表示距离为1m处的接受功率；p(d)为距离未知节点d处接收的RSSI信号强度值；X_σ为遮蔽因子；极大似然估计算法是在已知n个参考节点的情况下，通过求取未知节点到各个参考节点的距离均方差最小的方法得到，n≥3；该算法优势在于测量精度高、硬件成本低。

如图7所示，搜救机器人携带有多种传感器，每种传感器在进行信号传输的时候，必会对其他传感器的数据传输产生一定的干扰，所以在无线传感器网络传输数据之前，必须要进行去噪处理。在本发明中，通过卡尔曼滤波的原理，对传感器采集的数据进行去噪处理。

如图8所示，下位机系统移植在主控板内核中；下位机系统为UCOSII嵌入式系统，包括开始任务模块及与开始任务模块通信的数据采集任务模块、无线通讯任务模块、机械手控制任务模块和算法调度任务模块；数据采集任务模块管理环境传感器、三轴加速度传感器19和视觉传感器；环境传感器通过RS232接口与数据采集任务模块通讯；视觉传感器通过RS485接口将现场图像传送到数据采集任务模块中；三轴加速度传感器19通过IIC接口将角度值传送到数据采集任务模块中；机械手控制任务模块管理搜救机器人上搭载的机械手；算法调度任务模块通过微处理器中的动态寻优算法输出适时的PWM值，控制各个电机的转速，改变搜救机器人的运动状态；无线通信任务模块通过RS485与无线传感器网络通信；无线传感器网络将控制中心、无线通信模块和搜救机器人之间联系起来，是整个系统通讯的桥梁。

如图9所示，控制中心的上位机系统包括菜单模块、状态模块、串口模块、摄像头模块、机械臂模块、传感器模块和帮助模块；菜单模块选择软件功能；状态模块显示机器人的运动状态；串口模块设置串口参数；摄像头模块显示视觉传感器10的当前数据和控制视觉传感器10的角度；机械臂模块控制机械臂的动作；传感器模块显示各类传感器的数据并且具有报警功能；帮助模块显示软件使用的注意事项及基本操作。

如图10所示，一种基于UCOSII的矿井搜救方法，具体搜救过程如下：

(1)控制中心发出搜索指令，通过无线通信模块传输到搜救机器人，开始无序搜索。

(2)搜救机器人在搜索过程中，通过环境传感器采集当前环境参数信息，并且将当前环境参数信息进行卡尔曼滤波后反馈至控制中心，控制中心可对采集到的环境参数信息进行实时分析。

(3)搜救机器人将视觉传感器采集到的现场图像信息实时地反馈到控制中心，控制中心的视频显示界面可显示出当前灾难现场的图像信息。

(4)无线通信模块通过定位算法对当前的搜救机器人进行定位，并将其坐标信息反馈至控制中心的上位机系统；上位机系统绘制各个搜救机器人运行轨迹图，实时分析当前搜救路线。

(5)搜救机器人若通过热释电红外传感器检测到生命信息，便将在当前坐标定位一个标志点，并将该标志点坐标信息反馈至控制中心，控制中心发出警报声，所有搜救机器人都将以该标志点坐标为中心，进行组网联动搜索，逐步扩大搜索范围。

(6)搜救机器人上搭载的主控板在搜索过程中进行算法分析，对多种传感器及组网信息进行数据融合算法，规划动态路径。

(7)灾难现场地图已搜索完毕，各搜救机器人按当前规划的最优搜救路径返回。

(8)进行下一个地图的搜索工作。