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      1. 中國科學網(wǎng)手機版

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        智能機器人輔助泄漏源定位 “嗅”到危險的味道

        通過能力更強的履帶式小車

        “在一些化工園區(qū),日常巡檢主要靠人力完成,但很多事故往往發(fā)生在夜深人靜的時候,苗頭難以被發(fā)現(xiàn),同時事故現(xiàn)場復雜且危險,因此,迫切需要有智能機器人代替人力去完成尋找危化品泄漏源的工作?!?/p>

        在從事多年?;飞a(chǎn)安全研究的北京化工大學教授張建文看來,一旦發(fā)生由危化品泄漏引發(fā)的火災爆炸事件,首要的是找到泄漏的源頭。

        “在一些化工園區(qū),日常巡檢主要靠人力完成,但很多事故往往發(fā)生在夜深人靜的時候,苗頭難以被發(fā)現(xiàn),同時事故現(xiàn)場復雜且危險,因此,迫切需要有智能機器人代替人力去完成尋找?;沸孤┰吹墓ぷ??!睆埥ㄎ膶萍既請笥浾哒f道。

        1月13日,在青海西寧舉行的國家科技支撐計劃項目“城市生產(chǎn)安全風險防范與控制關鍵技術研究與示范”中期檢查會上,該項目負責人張建文展示了他們研發(fā)的一款針對?;肥鹿仕菰吹闹悄軝C器人裝置。

        百米范圍數(shù)秒鎖定泄漏源

        眼前這款A4紙大小的四輪小車,就是張建文團隊研發(fā)的智能溯源機器人樣機。它看起來就像孩子們的玩具車,和小巧的車身相比,4個黑色的輪胎顯得尤為壯碩。

        可別小瞧它,車上搭載的傳感器模塊、無線通信模塊、嵌入式計算系統(tǒng)等組裝而成的“大腦”,能讓它在很短的時間里鎖定?;沸孤┑脑搭^。

        “我們做的驗證試驗表明,百米范圍內,溯源機器人最快幾秒鐘就能找到泄漏源,長的距離可能要十多分鐘,比人力搜尋要快得多,在很多事故中,往往需要少則半小時多則數(shù)天才找到泄漏源?!睆埥ㄎ恼f道。

        智能溯源機器人是如何工作的呢?通過連接無線網(wǎng)絡,接收到從手機或電腦端發(fā)來的指令后,由幾輛智能小車組成的車隊在現(xiàn)場展開搜尋。車上的探測芯片組采集空氣中甲烷、硫化氫等氣體的濃度值和分布狀況等信息。

        越靠近泄漏源,氣體的濃度值越高。車載嵌入式計算系統(tǒng)通過群智能算法對采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理,進而鎖定泄漏源和判斷泄漏規(guī)模。確定泄漏源位置后,小車挪動到該位置附近拍照,再將現(xiàn)場視頻圖像和處置建議回傳到遠程計算機或手機終端。

        輪式智能溯源小車主要適用于平整的地面,考慮到眾多油氣管線布置在江河、沼澤地區(qū),張建文團隊還專門研發(fā)了通過能力更強的履帶式小車,以適應不同地形和復雜工況條件。

        “偷師”螞蟻的智能機器人群

        為了更通俗地解釋智能溯源小車的工作模式,張建文把它比作是“機械螞蟻”,幾輛智能溯源小車組成的便是“機械螞蟻”群。

        “螞蟻視覺非常弱,主要靠嗅覺來尋找食物,我們研發(fā)的智能溯源小車也是靠‘嗅覺’——探測氣體濃度來尋找泄漏源的?!睆埥ㄎ恼f道。

        在張建文看來,視覺看到的不一定真實,但嗅覺不會騙人。比如一些化學物質本來無色無味,但在某些條件下,受到反光或水汽的影響可能會出現(xiàn)“騙人”的顏色。就像彩虹一樣,彩虹其實是白光經(jīng)水滴散射后產(chǎn)生七種顏色?!岸瘜W物質分子結構是特定的,氣味不會變,如同‘面包屑’的外形大小不一,但對螞蟻來說氣味是一樣的。因此在最初信息采集過程中,我們有意屏蔽視覺渠道,減少干擾”。

        螞蟻是群居動物,在覓食過程中,一只螞蟻發(fā)現(xiàn)了面包屑,會向其它螞蟻發(fā)出信號。智能溯源小車在工作中也借鑒了螞蟻的這一習性。一旦一輛小車發(fā)現(xiàn)某個地點的氣體濃度值很高,就會向相鄰車輛發(fā)出信號,其他小車就開始向這輛小車所在位置移動。

        “我們會在現(xiàn)場布置5臺左右的小車,如果其中3輛以上都認為某一地點為泄漏源,那這個結論的可靠性就比較高”。張建文介紹,在設計算法的過程中,采用了人工群體智能的理念。譬如,對某一事件進行研判,一兩個人的認識會有遺漏或偏差,十個人以上的討論會影響決策效率,而五六個人協(xié)作研判的效率和精度都可以兼顧。

        機器人“自學”2萬種工況數(shù)據(jù)

        人工智能非常重要的一點,就是培養(yǎng)機器人的學習能力。在北京化工大學實驗室里,學習各種事故工況是溯源智能機器人每天的必修課。

        “我們在實驗室里創(chuàng)造了一些和現(xiàn)實事故可以類比的工況,讓智能機器人不斷學習應對,在它的‘大腦’里存了很多工況數(shù)據(jù),比如晴天、陰天、風速等,最多的學習了2萬多種工況數(shù)據(jù)?!睆埥ㄎ恼f道。

        在學習的過程里,智能機器人會得到很多離散的數(shù)據(jù),它會根據(jù)算法將離散點的數(shù)據(jù)歸納成某一種濃度分布規(guī)律,比如二次或其他分布。起初,它分析出的分布規(guī)律可能偏離實際分布情形,研究人員會告訴它哪里算的不對,它繼續(xù)學習并給出新的結果。幾次修正以后,它會給出正確答案,得到肯定后就把正確答案存進“大腦”里。

        這款針對?;肥鹿仕菰吹闹悄軝C器人裝置目前還處于實驗室樣機階段,還將接受一系列現(xiàn)場測試。據(jù)悉,此前的測試中沒有設置躲避障礙物場景,在2017年5月將進行的現(xiàn)場測試里,將考驗它自主繞過障礙物的能力。

        張建文非??春盟菰粗悄軝C器人的應用前景。他表示,單個溯源機器人成本僅數(shù)千元,它不僅可用于事故溯源,也可以應用到化工園區(qū)的日常巡檢中,相對于人力成本來說,機器人的使用成本還是比較低的?!叭珖?400多家成規(guī)模的化工園區(qū),潛在需求量很大,我們去過的十多家園區(qū),對溯源智能機器人都很感興趣”。

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