摘要
针对多障碍物室内环境的消防检测需求，设计一种基于ROS的移动消防检测机器人。机器人硬件部分采用Orange Pi作为上位机，实现建图导航与火情检测。STM32单片机作为下位机，实现底层控制电机驱动等功能。采用深度相机结合多种传感器识别火源，激光雷达对火源位置精确定位。软件方面，基于ROS平台，机器人利用SLAM算法实现小场景较高精度的地图构建，并在静态障碍物的情况进行导航测试。考虑到环境的复杂性与机器人的电量有限，结合全局规划与动态规划算法，引入动态权重，提高机器人的适应性。基于YOLOv10模型构建火焰烟雾实时检测系统，对多种传感器数据进行加权融合，以提高火情检测的准确性。在测试中，机器人能够较为稳定运行，自主导航至目标火情区域，并对火情进行检测和报警，为复杂环境下的消防检测提供了有效的技术手段。
关键词： ROS；SLAM；Orange Pi；火情检测；深度学习；自主导航
Abstract
This paper presents a ROS-based mobile robot for fire detection in complex indoor environments. Utilizing an Orange Pi host for mapping, navigation, and fire detection, and an STM32 microcontroller for low-level motor control, the robot employs a depth camera with multi-sensor fusion and LiDAR for precise fire source identification and localization. It leverages SLAM for high-precision mapping in small areas and combines global path planning with dynamic local planning featuring adaptive weighting to navigate static obstacles efficiently, considering environmental complexity and limited battery. Fire detection is achieved via a real-time YOLOv10-based system that fuses multi-sensor data to enhance accuracy. Test results demonstrate stable autonomous navigation to target zones, effective fire detection, and reliable alarm triggering, validating its efficacy for fire inspection in challenging settings.
Key words： ROS; SLAM; Orange Pi; Fire detection; Deep Learning; Autonomous navigation
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