[发明专利]一种巡检机器人多传感器系统及巡检方法

权利要求书

1.一种巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述巡检机器人巡检方法包括以下步骤：

步骤一，图像采集模块通过设置有旋转多方位检测摄像头，获取周围环境图像；多传感器检测模块通过设置多种传感器，检测相应的环境各个参数，并对检测的环境参数进行处理；

所述对检测的环境参数进行处理包括：

将各个传感器获取的数据，建立数据融合数据集；选择神经网络模型和学习规则，确定输入信息综合处理一个总体输入函数；

将此函数映射定义为相关单元的映射函数，通过神经网络与环境的交互作用把环境的统计规律反映到网络本身的结构中；

对传感器输出信息进行学习、理解、确定权值的分配，完成知识获取、信息融合，对输入模式做出解释；

步骤二，驱动模块通过机器人下身的行走结构，实现机器人的行走；通过轨迹监测模块获取巡检机器人的移动轨迹，并判断是否处于巡检范围；通过障碍检测模块判断巡检机器人的移动路径上是否存在障碍，当巡检机器人的移动路径上存在障碍时，向中央控制模块发送障碍信号；

所述通过轨迹监测模块获取巡检机器人的移动轨迹，并判断是否处于巡检范围包括：

将巡检区域划分为多个局部监测区域，每个局部监测区域布置一个监测点，根据局部监测区域的每个区域待测平面到阅读器天线的距离计算相位理论值得到当前局部监测局域的相位理论值指纹地图；采集各局部监测区域内的相位测量值序列，并进行纠正相位缠绕和校准处理预处理；对预处理后的相位测量值与相位理论值指纹地图进行匹配处理，确定巡检机器人的局部移动轨迹；按时间先后顺序对同一移动目标的局部移动轨迹进行拼接处理，得到移动目标的最终移动轨迹；将得到的移动轨迹与预设的巡检范围进行对比，确定巡检机器人是否在巡检范围内巡检；

步骤三，中央控制模块接收障碍信号并控制驱动模块通过机器人下身的行走结构，调整行走方向或路线，进行避障；定位模块通过设置有定位器，实现对位置的固定；人脸识别模块通过人脸识别器，对工作人员的身份进行识别，判断是否是工作人员；或者实现工作人员上班打卡；

步骤四，安全综合分析模块根据多种传感器，采集的数据对环境安全综合性分析；报警模块通过设置有报警设备，实现相应的报警提示；空气净化模块通过空气净化器，对机器人所在的空气质量进行检测；

步骤五，信号传输模块通过信号传输设备，将数据传输到监控终端，实现中央控制模块与远程监控终端之间的信息交互；远程监控终端通过监控终端，对机器人所在的位置环境进行远程监控；充电模块通过利用多种充电方式，对机器人进行充电。

2.如权利要求1所述巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述步骤一中，多传感器检测模块通过设置多种传感器包括：烟雾传感器、空气质量传感器、温湿度传感器、光照强度检测传感器、电量传感器、速度检测传感器、避障传感器。

3.如权利要求2所述巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述监测点处设置有RFID阅读器天线。

4.如权利要求1所述巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述步骤三中，人脸识别模块对获取的脸部图像进行处理的过程为：人脸图像压缩，人脸图像增强和人脸图像复原，人脸图像匹配、人脸图像描述和人脸图像识别。

5.如权利要求4所述巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述人脸图像进行压缩的过程为：

提取人脸图像的信源符号频率，并且按照一定的顺序进行排列；根据排序完成的信源符号频率，计算现有的概率，将两个最小概率进行组合相加，并持续上述过程；

在此过程中，将最高的概率分支放置到上部，直到概率达到1为止；选择的数据组中上边的一个为1，下边为0；并且画出相应的路径，记下沿路径遇到的各个1和0；

对每个信源符号写出1和0序列，实现图像的压缩。

6.如权利要求4所述巡检机器人巡检方法，其特征在于，所述人脸图像增强进行图像增强过程为：

确定人脸图像的直方图；

根据确定的直方图，确定人脸图像的直方图的累计分布曲线；

通过累计分布曲线做变换函数进行图像灰度变换，实现图像的增强。