[發明專利]基于氣流運動的隧道內復雜路況車輛水平引導系統

有效

• 申請號: 202010049452.4
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111221333B
• 公開（公告）日: 2021-12-17
• 發明（設計）人: 金杉;崔文;金志剛
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種基于氣流運動的隧道內復雜路況車輛水平引導系統，包括控制器端和終端，終端包括置于車輛上的探測模塊，媒體模塊，存儲模塊，處理模塊，通信模塊以及置于車輛下部的移動模塊。其中，探測模塊，包括風速儀、風向儀、溫度計和GPS定位器,用于探測隧道未知空間內的氣流運動方向、強度、環境溫度和位置情況，將監測數據傳給存儲模塊；媒體模塊，由微型云臺攝像頭、傳聲器組成；用于感知未知空間內的影音信息，將感知數據傳給存儲模塊；處理模塊，包括微處理器，從存儲模塊實時調取探測、媒體模塊存儲的信息，用于選取溫度安全、開口尺寸形狀可通過、空氣流通順暢的路徑，建立行駛方案，傳給控制器端，并傳給移動模塊執行。

技術領域

本發明涉及多傳感器信息融合技術領域，具體設計出一套基于氣流運動的隧道內復雜路況車輛水平引導系統。

背景技術

運用多傳感器信息融合技術在解決探測、跟蹤和目標識別等問題方面，能夠增強系統生存能力，提高整個系統的可靠性和健壯性，增強數據的可信度，提高精度，擴展系統的時間、空間覆蓋率，增加系統的實時性和信息利用率等。作為多傳感器融合的研究熱點之一，融合方法一直受到人們的重視，這方面國外已經作了大量的研究，并且提出了許多融合方法。目前，多傳感器數據融合的常用方法大致可分為兩大類：隨機和人工智能方法。信息融合的不同層次對應不同的算法，包括加權平均融合、卡爾曼濾波法、Bayes估計、統計決策理論、概率論方法、模糊邏輯推理、人工神經網絡、D-S證據理論等。

在實際應用中，現有信息融合技術的穩定性，可操作性強，但是對于室內水平移動目標的引導采樣需求缺乏針對性模型，以空氣流動作為參考條件的處理研究較少。

具體而言，目前，無人駕駛技術還處在實驗階段。在平穩路面上，實驗車輛安全行駛速度低于40km/h，在應對復雜路況與迷宮環境，難以自適應判斷移動路徑、找到出口并行駛出此類環境區域。在隧道內爆炸、狹窄空間內交通事故等條件下，讓小型無人自走偵察車(后簡稱偵察車)在復雜區域內行駛，大多要依靠操作員主觀經驗遙控執行，現有遙控的精度也難以復雜區域內的小型移動對象準確定位。在缺乏隧道未知區域環境信息的前提下，研究易感應、自適應的水平移動引導系統，避免或減小上述問題的措施，成為了車輛引導設計中面臨的很大的挑戰。

發明內容

本發明提出的方法中，以多傳感器信息融合技術為基礎，在偵察車輛頂部設置風速風向儀、溫度計、微型云臺攝像頭、mic(microphone，麥克風,話筒，或稱為傳聲器)、GPS設備和天線，車內設置開發板、微處理器芯片插槽和內存卡插槽，根據外界自然風或入口處風機送風，進行智能判斷，尋找探索另一側出口或原路返回，能夠與入口控制器無線通信，無線回傳隧道內實時環境影音資料。技術方案如下：

一種基于氣流運動的隧道內復雜路況車輛水平引導系統，包括控制器端和終端，終端包括置于車輛上的探測模塊，媒體模塊，存儲模塊，處理模塊，通信模塊以及置于車輛下部的移動模塊，其中，

探測模塊，包括風速儀、風向儀、溫度計和GPS定位器,用于探測隧道未知空間內的氣流運動方向、強度、環境溫度和位置情況，將監測數據傳給存儲模塊。

媒體模塊，由微型云臺攝像頭、傳聲器組成。用于感知未知空間內的影音信息，將感知數據傳給存儲模塊。

存儲模塊，負責存儲探測模塊、媒體模塊監測感知數據，用于處理模塊調取分析，以及提供給通信模塊發送到后方控制器。

處理模塊，包括微處理器，從存儲模塊實時調取探測、媒體模塊存儲的信息，用于選取溫度安全、開口尺寸形狀可通過、空氣流通順暢的路徑，建立行駛方案，傳給控制器端，并傳給移動模塊執行。

移動模塊，包括可轉向輪，置于車輛下部，根據處理模塊行駛方案實施移動。

通信模塊，用于將存儲模塊數據和處理模塊方案指令實時傳輸到控制器端，將控制器端的指令傳給處理模塊，實現上下行雙工通信。