CN113376331A - 一种气体检测机器人系统和预警方法 - Google Patents

一种气体检测机器人系统和预警方法 Download PDF

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CN113376331A CN202110933876.1A CN202110933876A CN113376331A CN 113376331 A CN113376331 A CN 113376331A CN 202110933876 A CN202110933876 A CN 202110933876A CN 113376331 A CN113376331 A CN 113376331A
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付守海
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卢进星
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Abstract

本发明公开了一种气体检测机器人系统和预警方法，涉及安全应急监控技术领域，气体检测机器人与地面基站通过通信电缆进行有线通讯连接，信号交互稳定，有效避免密闭空间存在的无线信号不良导致信号丢失或控制不良的情况发生，解决目标空间环境中因无线信号差而影响气体检测机器人不能正常工作的技术问题。通过后台服务终端采集气体检测机器人得到的气体浓度检测数据，并根据采集到气体浓度检测数据进行预测，得到气体浓度预测数据。当气体浓度预测数据达到阈值时，便发出报警信号告知用户尽快处理，以预防目标空间实际的气体浓度达到阈值，实现有效利用气体检测机器人检测得到的气体浓度检测数据，对目标空间进行预测监控，大大提高安全性。

Description

一种气体检测机器人系统和预警方法
技术领域
本发明涉及安全应急监控技术领域，尤其涉及一种气体检测机器人系统和预警方法。
背景技术
随着科学技术的发展，各行各业都出现了机器人的身影；在生产和生活实际当中当需要检测有毒有害气体及可燃气体浓度的情况，而人进入其中会出现危险；或者人工成本风险太高，且效率低下。为此，现有的技术，如专利号：CN207496810U所公开的一种有毒有害及可燃气体检测采样全向轮机器人检测系统，通过气体检测传感器集成为采集检测模块，并将采集检测模块安装在行走机构中，构成气体检测机器人，利用气体检测机器人进入目标空间内对气体浓度进行检测，以解决人工进入目标空间存在的缺陷。
但存在的问题是，现有的检测机器人的通信系统普遍采用GPRS通信，通信能力有限，只能传输有限的控制数据及检测数据，不便于对目标空间进行视频监控。且在一些信号不良的目标空间中，GPRS通信方式不能很好地应用在该目标空间中，容易出现信号延迟和数据丢失的问题。且现有的气体检测机器人只会对目标空间进行数据检测，而不能对数据进行存储和分析，缺乏分析预警能力，功能有限。此外，由于目标空间的环境可能会比较复杂，气体检测机器人自带电源进入目标空间内，安全性差。
发明内容
本发明的目的在于提出一种气体检测机器人系统和预警方法，以解决现有气体检测机器人容易出现信号延迟和数据丢失的问题、解决现有气体检测机器人缺乏分析预预警功能的技术问题以及解决气体检测机器人自带电源进入目标空间内存在安全性差的技术问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：本发明第一方面公开了一种气体检测机器人系统，包括气体检测机器人、地面基站、控制端和后台服务终端，所述气体检测机器人通过通信电缆与所述地面基站进行有线通讯连接，所述控制端和所述后台服务终端与所述地面基站进行无线通讯连接；所述控制端用于向所述地面基站发送控制信号；所述地面基站用于接收所述控制端发出的控制信号，并用于将控制信号和电能通过通信电缆传输至所述气体检测机器人；所述气体检测机器人用于接收所述地面基站发出的控制信号，并根据控制信号进行气体浓度检测；所述气体检测机器人还用于将气体浓度检测数据通过通信电缆传输至所述地面基站；所述地面基站还用于接收所述气体检测机器人发出的气体浓度检测数据，并将气体浓度检测数据传输至所述后台服务终端；所述后台服务终端用于接收所述地面基站发出的气体浓度检测数据，并根据气体浓度检测数据预测气体浓度的变化趋势，进行监控预警。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述地面基站包括能源模块和第三通信模块，所述通信电缆的一端与所述能源模块和第三通信模块连接，所述通信电缆的另一端与所述气体检测机器人连接，所述第三通信模块与所述控制端和所述后台服务终端无线通讯连接。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述后台服务终端包括数据采集模块、预测模块生成模块、数据处理模块和报警模块；所述数据采集模块用于采集所述气体检测机器人的气体浓度检测数据；所述预测模块生成模块用于根据所述气体浓度检测数据建立相应的气体预测模型GM（1,1）；所述数据处理模块用于将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1）进行预测，得到气体浓度预测数据；所述报警模块用于当气体浓度预测数据达到阈值时，发出报警信号。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述气体检测机器人包括气体采集检测箱，所述气体采集检测箱具有第二通讯电缆接口、第二主控单元、气体检测传感总成和第二通信模块；所述第二通讯电缆接口用于接收所述地面基站发出的控制信号和电能；所述第二主控单元与所述第二通讯电缆接口通讯连接，所述第二主控单元与所述气体检测传感总成通讯连接，所述第二主控单元与所述第二通信模块通讯连接，所述第二通信模块与所述第二通信电缆接口通讯连接。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述气体采集检测箱还具有云台摄像模组，所述云台摄像模组设置在气体采集检测箱主体的前端，所述云台摄像模组与所述第二主控单元通讯连接，所述云台摄像模组与所述第二通信模块通讯连接。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述气体检测机器人还包括行走机构，所述行走机构具有第一通讯电缆接口、连接座、第一主控单元、驱动模块和行走模块；所述第一通讯电缆接口与所述第二通讯电缆接口相一致，所述第一通讯电缆接口通过通信电缆与所述地面基站通讯连接；所述连接座与所述气体采集检测箱可拆卸连接，所述连接座设有通讯信号转接口，所述通讯信号转接口与所述第一通讯电缆接口通讯连接；所述通讯信号转接口与所述第二通讯电缆接口通讯连接，用于将所述第一通讯电缆接口接收到的控制信号和电能转接至所述第二通讯电缆接口；所述第一主控单元与所述第一通讯电缆接口通讯连接，所述第一主控单元与所述驱动模块电连接，所述驱动模块与所述行走模块传动连接。
本发明第二方面公开了一种气体检测机器人预警方法，应用在本发明第一方面公开的任意一种气体检测机器人系统，包括如下步骤：
S1：利用气体检测机器人获取固定时间间隔的气体浓度检测数据；
S2：根据采集到的气体浓度检测数据样本建立气体预测模型GM（1,1）；
S3：将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1），得到气体浓度预测数据，当气体浓度预测数据达到阈值时，则发出报警信号。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述步骤S2中，建立气体预测模型GM（1,1）的方法是：
步骤S21：设原始数列为
Figure 344779DEST_PATH_IMAGE002
，对原始数列进行依次累加，生成累加序列
Figure 267736DEST_PATH_IMAGE004
，即
Figure 764445DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤S22：对累加序列
Figure 100749DEST_PATH_IMAGE004
进行平滑处理，生成均值序列
Figure 91839DEST_PATH_IMAGE008
， 即
Figure 885613DEST_PATH_IMAGE010
，其中
Figure 303956DEST_PATH_IMAGE012
为权重，
Figure 783348DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤S23：定义灰色微分方程模型：
Figure 781391DEST_PATH_IMAGE016
（1）；
公式（1）中，
Figure 6836DEST_PATH_IMAGE018
为原始数列的项，a为发展系数，
Figure 612392DEST_PATH_IMAGE020
为均值序列的项，b为灰作用 量,k为时刻；
步骤S24：将k=2,3,…,n的原始数列的项和k=2,3,…,n的均值序列的项代入公式(1),得出：
Figure 798654DEST_PATH_IMAGE022
引入矩阵向量记号：X=
Figure 646393DEST_PATH_IMAGE024
，β=
Figure 726345DEST_PATH_IMAGE026
，Y=
Figure 752069DEST_PATH_IMAGE028
，于是GM(1,1)模型可以简写为 Xβ=Y；X为时刻k=2,3,…,n的原始数列矩阵，Y为时刻k=2,3,…,n的均值矩阵，利用最小二乘 法求解β矩阵：
Figure 176360DEST_PATH_IMAGE030
，由
Figure 640839DEST_PATH_IMAGE032
计算结果得出发展系数a和灰作用量b，
Figure 247401DEST_PATH_IMAGE032
为矩阵
Figure 896557DEST_PATH_IMAGE026
的转置矩阵；
根据灰色理论,在公式（1）中，记k=2,3,…,n为连续变量t,则将x (1)视为变量t的函 数，于是灰导数
Figure 588569DEST_PATH_IMAGE018
变为连续函数的导数
Figure 856740DEST_PATH_IMAGE034
，白化背景值
Figure 334120DEST_PATH_IMAGE035
对应于导数
Figure 904909DEST_PATH_IMAGE037
，于是灰微分 方程对应的白化方程为：
Figure 67906DEST_PATH_IMAGE039
（2）；
步骤S25：将发展系数a和灰作用量b代入白化方程得到
Figure 546292DEST_PATH_IMAGE041
的通解：
Figure 143758DEST_PATH_IMAGE043
（3）；
步骤S26：将
Figure 416607DEST_PATH_IMAGE041
的通解还原成原始数列得到预测函数：
Figure 411108DEST_PATH_IMAGE045
（4）；
其中，
Figure 676873DEST_PATH_IMAGE047
是关于时刻k的预测值。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，还包括步骤S4：检测当前空间TSP浓度，以验证气体预测模型GM（1,1）的准确性。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述步骤S3中，阈值设置为0.2mg/m3。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
在本发明的实施例中，气体检测机器人与地面基站通过通信电缆进行有线通讯连接，信号交互稳定，有效避免密闭空间存在的无线信号不良导致信号丢失或控制不良的情况发生，解决目标空间环境中因无线信号差而影响气体检测机器人不能正常工作的技术问题。
此外，地面基站通过通信电缆对气体检测机器人输送电能，实现气体检测机器人能源外置，有效减少气体检测机器人的占用空间，利于应用在大小有限的目标空间中，从而提高气体检测机器人的灵活性。此外，还具有安全性高的优点，有效解决气体检测机器人自带电源进入目标空间内存在安全性差的技术问题。
控制端和后台服务终端分别与地面基站进行无线通讯连接，实现远程监控目标空间的情况。在本实施例中，通过有线通讯传输和无线通讯传输结合构成监控系统，既能实现远程监控目标空间的情况，又能有效确保气体检测机器人的通讯传输正常以完成检测工作。
值得说明的是，通过后台服务终端采集气体检测机器人得到的气体浓度检测数据，并根据采集到气体浓度检测数据进行预测，得到气体浓度预测数据。当气体浓度预测数据达到阈值时，便发出报警信号告知用户尽快处理，以预防目标空间实际的气体浓度达到阈值，实现有效利用气体检测机器人检测得到的气体浓度检测数据，对目标空间进行预测监控，大大提高安全性。
附图说明
图1是本发明其中一个实施例的气体检测机器人的结构示意图；
图2是本发明其中一个实施例的气体采集检测箱的结构示意图；
图3是本发明其中一个实施例的系统示意图；
图4是本发明其中一个实施例的目标空间气体浓度实测值与后台服务终端预测值的折线图；
附图中：100-气体检测机器人、110-行走机构、111-第一通讯电缆接口、112-连接座、1121-通讯信号转接口、113-第一主控单元、114-驱动模块、115-行走模块、116-后视摄像头、117-第一通信模块、120-气体采集检测箱、121-第二通讯电缆接口、122-第二主控单元、123-气体检测传感总成、1231-气体传感器、1232-粉尘传感器、1233-真空泵、124-第二通信模块、125-进气口、126-出气口、127-云台摄像模组、1271-照明模块、200-地面基站、210-绕线盘、220-能源模块、230-第三通信模块、300-控制端、400-后台服务终端、410-数据采集模块、420-预测模块生成模块、430-数据处理模块、440-报警模块。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，用于区别描述特征，无顺序之分，无轻重之分。
下面结合图1至图4，描述本发明实施例的一种气体检测机器人系统，包括气体检测机器人100、地面基站200、控制端300和后台服务终端400，所述气体检测机器人100通过通信电缆与所述地面基站200进行有线通讯连接，所述控制端300和所述后台服务终端400与所述地面基站200进行无线通讯连接；其中，控制端300可以是无线手柄、移动手机或计算机。所述控制端300用于向所述地面基站200发送控制信号；所述地面基站200用于接收所述控制端300发出的控制信号，并用于将控制信号和电能通过通信电缆传输至所述气体检测机器人100；所述气体检测机器人100用于接收所述地面基站200发出的控制信号，并根据控制信号进行气体浓度检测；所述气体检测机器人100还用于将气体浓度检测数据通过通信电缆传输至所述地面基站200；所述地面基站200还用于接收所述气体检测机器人100发出的气体浓度检测数据，并将气体浓度检测数据传输至所述后台服务终端400；所述后台服务终端400用于接收所述地面基站200发出的气体浓度检测数据，并根据气体浓度检测数据预测气体浓度的变化趋势，进行监控预警。
在本发明的实施例中，气体检测机器人100与地面基站200通过通信电缆进行有线通讯连接，信号交互稳定，有效避免密闭空间存在的无线信号不良导致信号丢失或控制不良的情况发生，解决目标空间环境中因无线信号差而影响气体检测机器人100不能正常工作的技术问题。此外，还具有安全性高的优点，有效解决气体检测机器人100自带电源进入目标空间内存在安全性差的技术问题。
此外，地面基站200通过通信电缆对气体检测机器人100输送电能，实现气体检测机器人100能源外置，有效减少气体检测机器人100的占用空间，利于应用在大小有限的目标空间中，从而提高气体检测机器人100的灵活性。
控制端300和后台服务终端400分别与地面基站200进行无线通讯连接，实现远程监控目标空间的情况。在本实施例中，通过有线通讯传输和无线通讯传输结合构成监控系统，既能实现远程监控目标空间的情况，又能有效确保气体检测机器人100的通讯传输正常以完成检测工作。
值得说明的是，通过后台服务终端400采集气体检测机器人100得到的气体浓度检测数据，并根据采集到气体浓度检测数据进行预测，得到气体浓度预测数据。当气体浓度预测数据达到阈值时，便发出报警信号告知用户尽快处理，以预防目标空间实际的气体浓度达到阈值，实现有效利用气体检测机器人100检测得到的气体浓度检测数据，对目标空间进行预测监控，大大提高安全性。
具体地，所述地面基站200包括绕线盘210、能源模块220和第三通信模块230，所述通信电缆的一端与所述能源模块220和第三通信模块230连接，所述通信电缆的另一端与所述气体检测机器人100连接，所述第三通信模块230与所述控制端300和所述后台服务终端400无线通讯连接。绕线盘210用于卷绕通信电缆，实现通信电缆有序收纳。能源模块220用于存储电能和提供电能。所述第三通信模块230用于接收控制端300发出的控制信号，并将接收的控制信号通过通信电缆传输至气体检测机器人100。所述第三通信模块230还用于接收气体检测机器人100发出的气体浓度检测数据，并将气体浓度检测数据以无线传输的方式传输至后台服务终端400。如此，以地面基站200作为通讯中转站，地面基站200与气体检测机器人100有线通讯传输，地面基站200与控制端300和后台服务终端400无线通讯连接，实现通过有线通讯传输和无线通讯传输结合构成监控系统，既能实现远程监控目标空间的情况，又能有效确保气体检测机器人100的通讯传输正常以完成检测工作。
值得说明的是，所述后台服务终端400包括数据采集模块410、预测模块生成模块420、数据处理模块430和报警模块440；所述数据采集模块410用于采集所述气体检测机器人100的气体浓度检测数据；所述预测模块生成模块420用于根据所述气体浓度检测数据建立相应的气体预测模型GM（1,1）；所述数据处理模块430用于将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1）进行预测，得到气体浓度预测数据；所述报警模块440用于当气体浓度预测数据达到阈值时，发出报警信号。在本实施中，后台服务终端400通过数据采集模块410采集气体检测机器人100得到的气体浓度检测数据，再利用预测模块生成模块420根据采集到气体浓度检测数据建立相应的气体预测模型GM（1,1），然后利用数据处理模块430将当前的气体浓度检测数据代入预测模型GM（1,1），得到气体浓度预测数据。当气体浓度预测数据达到阈值时，报警模块440便发出报警信号告知用户尽快处理，以预防目标空间实际的气体浓度达到阈值，实现有效利用气体检测机器人100检测得到的气体浓度检测数据，对目标空间进行预测监控，大大提高安全性。
如图1所示的实施例，所述气体检测机器人100包括气体采集检测箱120，所述气体采集检测箱120具有第二通讯电缆接口121、第二主控单元122、气体检测传感总成123和第二通信模块124；所述第二通讯电缆接口121用于接收所述地面基站200发出的控制信号和电能；所述第二主控单元122与所述第二通讯电缆接口121通讯连接，所述第二主控单元122与所述气体检测传感总成123通讯连接，所述第二主控单元122与所述第二通信模块124通讯连接，所述第二通信模块124与所述第二通信电缆接口通讯连接。具体地，在本实施例中，将气体采集检测箱120放置在目标空间中，利用第二通讯电缆接口121与通信电缆相接，使气体采集检测箱120与地面基站200有线通讯连接，气体采集检测箱120根据接收到的通讯信号进行气体采集和气体检测。更具体地，当第二通讯电缆接口121接收到地面基站200传输的检测信号时，第二通讯电缆接口121将检测信号传输至第二主控单元122，第二主控单元122控制气体检测传感总成123和第二通信模块124启动。气体检测传感总成123对目标空间内的空气进行检测，并将气体浓度检测数据发送至第二主控单元122，第二主控单元122将气体浓度检测数发送至第二通信模块124，第二通信模块124将气体浓度检测数据转换成数字信号通过第二通讯电缆接口121向外发出至地面基站200。具有数据传输稳定的优点，有效降低气体浓度检测数据丢失的风险。值得说明的是气体检测传感总成123用于气体中可燃气的浓度和气体中的PM2.5、PM10和粉尘浓度，其中可燃气包括一氧化碳、硫化氢、氧气、氨气、氢气和甲烷等。
优选地，所述气体采集检测箱120还具有云台摄像模组127，所述云台摄像模组127设置在气体采集检测箱120主体的前端，所述云台摄像模组127与所述第二主控单元122通讯连接，所述云台摄像模组127与所述第二通信模块124通讯连接。具体地，当接收到监控前方环境的控制信号时，第二主控单元122控制云台摄像模组127和第二通信模块124开启，云台摄像模组127将气体检测机器人100前方的环境进行监控录像，并将拍到的监控录像传输至第二通信模块124。第二通信模块124将监控录像转换成数字信号，并通过第二通讯电缆接口121传输至地面基站200。实现稳定地向外界传输气体检测机器人100前方的监控录像，以利于外界对行走机构110进行前进控制，减少气体检测机器人100碰撞。值得说明的是，在本实施例中，采用云台摄像模组127包括云台和前视摄像头，第二控制单元能根据控制端或后台服务终端发出的控制信号控制云台驱动前视摄像头转动，实现扩大前视摄像头的拍摄视野，以更好地观察空间环境。优选地，云台摄像模组127具有照明模块1271，照明模块1271与第二主控单元122通讯连接。具体地，当目标空间的光线不充足，难以监控录像前方的环境时，外界向气体检测机器人100传输开灯信号，第二主控单元122根据开灯信号打开照明模块1271，利用照明模块1271照亮气体检测机器人100前方的环境，使云台摄像模组127能拍出高清的监控录像，以利于外界对目标空间内部进行勘察。
一些实施例中，所述气体检测机器人100还包括行走机构110，所述行走机构110具有第一通讯电缆接口111、连接座112、第一主控单元113、驱动模块114和行走模块115；所述第一通讯电缆接口111与所述第二通讯电缆接口121相一致，所述第一通讯电缆接口111通过通信电缆与所述地面基站200通讯连接；所述连接座112与所述气体采集检测箱120可拆卸连接，所述连接座112设有通讯信号转接口1121，所述通讯信号转接口1121与所述第一通讯电缆接口111通讯连接；所述通讯信号转接口1121与所述第二通讯电缆接口121通讯连接，用于将所述第一通讯电缆接口111接收到的控制信号和电能转接至所述第二通讯电缆接口121；优选地，气体采集检测箱120通过螺纹连接件与所述连接座112进行可拆卸连接。具体地，螺纹连接件可以是螺栓。如此，利用螺纹连接件，达到气体采集检测箱120与连接座112可拆卸连接，具有结构简单、连接牢固可靠且拆装方便的优点。当然，在另一些实施例中，气体采集检测箱120还可以采用卡扣的方式与连接座112进行可拆卸连接。所述第一主控单元113与所述第一通讯电缆接口111通讯连接，所述第一主控单元113与所述驱动模块114电连接，所述驱动模块114与所述行走模块115传动连接。在本实施例中，气体采集检测箱120可拆卸地安装在行走机构110之上，且第二通讯电缆接口121与第一通讯电缆接口111是一致的，如此可按实际场景选择对应的使用方式，实现自由选择组合，能灵活应用。当目标空间是宽广的，则将气体采集检测箱120安装在行走机构110中，第一通讯电缆接口111与通信电缆相接，使行走机构110与地面基站200有线通讯连接，并通过通讯信号转接口1121，使气体采集检测箱120也能与地面基站200进行信号交互，行走机构110根据接收到的通讯信号行走运动，气体采集检测箱120根据接收到的通讯信号进行气体采集和气体检测，实现带动气体采集检测箱120移动，从而使气体采集检测箱120能采集不同点的气体，解决气体采集检测箱120不能移动导致不能全方位对目标空间进行检测的技术问题。当目标空间是狭窄且不利于移动时，将气体采集检测箱120从行走机构110拆除，并将气体采集检测箱120单独放置在目标空间中，第二通讯电缆接口121与通信电缆相接，使气体采集检测箱120与地面基站200有线通讯连接，气体采集检测箱120根据接收到的通讯信号进行气体采集和气体检测，解决气体检测机器人100因行走机构110占用空间大导致无法应用在狭窄的空间中。
具体地，驱动模块114可以是由电动机组成的动力单元，行走模块115可以是驱动轮或者是履带。当外界将控制行走机构110运动的控制信号通过通信电缆传输至第一通讯电缆接口111，第一通讯电缆接口111将控制信号传输至第一主控单元113，第一主控单元113接收到控制信号后，第一主控单元113根据控制信号控制驱动模块114运作，使驱动模块114按照控制信号驱动行走模块115运动，实现行走机构110根据第一通讯电缆接口111接收到的通讯信号行走运动。
优选地，行走机构110还具有后视摄像头116和第一通信模块117，后视摄像头116设置在行走机构110的后端，第一主控单元113与后视摄像头116通讯连接，后视摄像头116与第一通信模块117通讯连接，第一通信模块117与第一主控单元113通讯连接，第一通信模块117与第一通讯电缆接口111通讯连接。具体地，当接收到监控后方环境的控制信号时，第一主控单元113控制后视摄像头116和第一通信模块117开启，后视摄像头116将行走机构110后方的环境进行监控录像，并将拍到的监控录像传输至第一通信模块117。第一通信模块117将监控录像转换成信号，并通过第一通讯电缆接口111传输至外界。实现稳定地向外界传输行走机构110后方环境的监控录像，以利于外界对行走机构110进行后退控制，减少行走机构110碰撞。
本发明还提供一种气体检测机器人预警方法，应用在上述任一实施例的一种气体检测机器人系统，包括如下步骤：
S1：利用气体检测机器人获取固定时间间隔的气体浓度检测数据；
S2：根据采集到的气体浓度检测数据样本建立气体预测模型GM（1,1）；
S3：将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1），得到气体浓度预测数据，当气体浓度预测数据达到阈值时，则发出报警信号。
在本实施中，通过采集气体检测机器人得到的气体浓度检测数据，再根据采集到气体浓度检测数据建立相应的气体预测模型GM（1,1），然后将当前的气体浓度检测数据代入预测模型GM（1,1），得到气体浓度预测数据。当气体浓度预测数据达到阈值时，便发出报警信号告知用户尽快处理，以预防目标空间实际的气体浓度达到阈值，实现有效利用气体检测机器人检测得到的气体浓度检测数据，对目标空间进行预测监控，大大提高安全性。
值得说明的是，所述步骤S2中，建立气体预测模型GM（1,1）的方法是：
步骤S21：设原始数列为
Figure 378113DEST_PATH_IMAGE002
，对原始数列进行依次累加，生成累加序列
Figure 560878DEST_PATH_IMAGE004
，即
Figure 714778DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤S22：对累加序列
Figure 987497DEST_PATH_IMAGE004
进行平滑处理，生成均值序列
Figure 277664DEST_PATH_IMAGE008
， 即
Figure 174207DEST_PATH_IMAGE048
，其中
Figure 877721DEST_PATH_IMAGE049
为权重，
Figure 501600DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤S23：定义灰色微分方程模型：
Figure 364383DEST_PATH_IMAGE050
（1）；
公式（1）中，
Figure 415515DEST_PATH_IMAGE018
为原始数列的项，a为发展系数，
Figure 606325DEST_PATH_IMAGE051
为均值序列的项，b为灰作用 量,k为时刻；
步骤S24：将k=2,3,…,n的原始数列的项和k=2,3,…,n的均值序列的项代入公式(1),得出：
Figure 987890DEST_PATH_IMAGE052
引入矩阵向量记号：X=
Figure 518229DEST_PATH_IMAGE053
，β=
Figure 68159DEST_PATH_IMAGE054
，Y=
Figure 933215DEST_PATH_IMAGE055
，于是GM(1,1)模型可以简写为 Xβ=Y；X为时刻k=2,3,…,n的原始数列矩阵，Y为时刻k=2,3,…,n的均值矩阵，利用最小二乘 法求解β矩阵：
Figure 836581DEST_PATH_IMAGE030
，由
Figure 972158DEST_PATH_IMAGE032
计算结果得出发展系数a和灰作用量b，
Figure 958568DEST_PATH_IMAGE032
为矩阵
Figure 999337DEST_PATH_IMAGE054
的转置矩阵；
根据灰色理论,在公式（1）中，记k=2,3,…,n为连续变量t,则将x (1)视为变量t的函 数，于是灰导数
Figure 17977DEST_PATH_IMAGE018
变为连续函数的导数
Figure 319646DEST_PATH_IMAGE056
，白化背景值
Figure 352324DEST_PATH_IMAGE035
对应于导数
Figure 693437DEST_PATH_IMAGE037
，于是灰微分 方程对应的白化方程为：
Figure 63239DEST_PATH_IMAGE057
（2）；
步骤S25：将发展系数a和灰作用量b代入白化方程得到
Figure 422676DEST_PATH_IMAGE041
的通解：
Figure 875523DEST_PATH_IMAGE043
（3）；
步骤S26：将
Figure 749938DEST_PATH_IMAGE041
的通解还原成原始数列得到预测函数：
Figure 126693DEST_PATH_IMAGE045
（4）；
其中，
Figure 825790DEST_PATH_IMAGE047
是关于时刻k的预测值。
对采集到实际数值的序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测结果。
一些实施例中，还包括步骤S4：检测当前空间TSP浓度，以验证气体预测模型GM（1,1）的准确性。
如表1所示的一个实施例中，生成均值序列时，权重a值为0.5，利用实时采集的数据计算出发展系数a=-0.2202，灰作用量b=0.0292。通过引入当前空间TSP浓度值，即当前目标空间气体浓度的实际值，制成如图4所示的折线图，横坐标表示时间序列，对应预测函数的k值，纵坐标表示气体浓度数值，以验证预测模型GM（1,1）得到预测值的变化趋势是否与实际值一致，实现检验预测模型GM（1,1）能否正确预测，以方便用户对预测模型GM（1,1）进行调整。
Figure 731429DEST_PATH_IMAGE058
具体地，所述步骤S3中，阈值设置为0.2mg/m3。当气体浓度预测数据达到0.2mg/m3时，便发出报警信号告知用户尽快处理，以避免实际的气体浓度继续增加而增大爆炸风险，大大提高安全性。
根据本发明实施例的一种气体检测机器人系统和预警方法的其他构成等以及操作对于本领域普通技术人员而言都是已知的，这里不再详细描述。
在本说明书的描述中，参考术语“实施例”、“示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种气体检测机器人系统，其特征在于：包括气体检测机器人、地面基站、控制端和后台服务终端，所述气体检测机器人通过通信电缆与所述地面基站进行有线通讯连接，所述控制端和所述后台服务终端与所述地面基站进行无线通讯连接；
所述控制端用于向所述地面基站发送控制信号；
所述地面基站用于接收所述控制端发出的控制信号，并用于将控制信号和电能通过通信电缆传输至所述气体检测机器人；
所述气体检测机器人用于接收所述地面基站发出的控制信号，并根据控制信号进行气体浓度检测；
所述气体检测机器人还用于将气体浓度检测数据通过通信电缆传输至所述地面基站；
所述地面基站还用于接收所述气体检测机器人发出的气体浓度检测数据，并将气体浓度检测数据传输至所述后台服务终端；
所述后台服务终端用于接收所述地面基站发出的气体浓度检测数据，并根据气体浓度检测数据预测气体浓度的变化趋势，进行监控预警。
2.根据权利要求1所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：所述地面基站包括能源模块和第三通信模块，所述通信电缆的一端与所述能源模块和第三通信模块连接，所述通信电缆的另一端与所述气体检测机器人连接，所述第三通信模块与所述控制端和所述后台服务终端无线通讯连接。
3.根据权利要求1所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：所述后台服务终端包括数据采集模块、预测模块生成模块、数据处理模块和报警模块；
所述数据采集模块用于采集所述气体检测机器人的气体浓度检测数据；
所述预测模块生成模块用于根据所述气体浓度检测数据建立相应的气体预测模型GM（1,1）；
所述数据处理模块用于将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1）进行预测，得到气体浓度预测数据；
所述报警模块用于当气体浓度预测数据达到阈值时，发出报警信号。
4.根据权利要求1所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：所述气体检测机器人包括气体采集检测箱，所述气体采集检测箱具有第二通讯电缆接口、第二主控单元、气体检测传感总成和第二通信模块；
所述第二通讯电缆接口用于接收所述地面基站发出的控制信号和电能；
所述第二主控单元与所述第二通讯电缆接口通讯连接，所述第二主控单元与所述气体检测传感总成通讯连接，所述第二主控单元与所述第二通信模块通讯连接，所述第二通信模块与所述第二通信电缆接口通讯连接。
5.根据权利要求4所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：所述气体采集检测箱还具有云台摄像模组，所述云台摄像模组设置在气体采集检测箱主体的前端，所述云台摄像模组与所述第二主控单元通讯连接，所述云台摄像模组与所述第二通信模块通讯连接。
6.根据权利要求4所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：所述气体检测机器人还包括行走机构，所述行走机构具有第一通讯电缆接口、连接座、第一主控单元、驱动模块和行走模块；
所述第一通讯电缆接口与所述第二通讯电缆接口相一致，所述第一通讯电缆接口通过通信电缆与所述地面基站通讯连接；
所述连接座与所述气体采集检测箱可拆卸连接，所述连接座设有通讯信号转接口，所述通讯信号转接口与所述第一通讯电缆接口通讯连接；所述通讯信号转接口与所述第二通讯电缆接口通讯连接，用于将所述第一通讯电缆接口接收到的控制信号和电能转接至所述第二通讯电缆接口；
所述第一主控单元与所述第一通讯电缆接口通讯连接，所述第一主控单元与所述驱动模块电连接，所述驱动模块与所述行走模块传动连接。
7.一种气体检测机器人预警方法，应用在如权利要求1-6任一项所述的一种气体检测机器人系统，其特征在于：包括如下步骤：
S1：利用气体检测机器人获取固定时间间隔的气体浓度检测数据；
S2：根据采集到的气体浓度检测数据样本建立气体预测模型GM（1,1）；
S3：将当前的气体浓度检测数据代入气体预测模型GM（1,1），得到气体浓度预测数据，当气体浓度预测数据达到阈值时，则发出报警信号。
8.根据权利要求7所述的一种气体检测机器人预警方法，其特征在于：所述步骤S2中，建立气体预测模型GM（1,1）的方法是：
步骤S21：设原始数列为
Figure 250764DEST_PATH_IMAGE001
，对原始数列进行依次累加，生成累加序列
Figure 936960DEST_PATH_IMAGE002
，即
Figure 596480DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤S22：对累加序列
Figure 647613DEST_PATH_IMAGE004
进行平滑处理，生成均值序列
Figure 261259DEST_PATH_IMAGE005
，即
Figure 423250DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure 671698DEST_PATH_IMAGE007
为权重，
Figure 893732DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤S23：定义灰色微分方程模型：
Figure 248535DEST_PATH_IMAGE009
（1）；
公式（1）中，
Figure 214216DEST_PATH_IMAGE010
为原始数列的项，a为发展系数，
Figure 786012DEST_PATH_IMAGE011
为均值序列的项，b为灰作用量,k为 时刻；
步骤S24：将k=2,3,…,n的原始数列的项和k=2,3,…,n的均值序列的项代入公式(1),得出：
Figure 913368DEST_PATH_IMAGE012
引入矩阵向量记号：X=
Figure 767186DEST_PATH_IMAGE013
，β=
Figure 270979DEST_PATH_IMAGE014
，Y=
Figure 759598DEST_PATH_IMAGE015
，于是GM(1,1)模型可以简写为Xβ= Y；X为时刻k=2,3,…,n的原始数列矩阵，Y为时刻k=2,3,…,n的均值矩阵，利用最小二乘法 求解β矩阵：
Figure 385752DEST_PATH_IMAGE016
，由
Figure 976133DEST_PATH_IMAGE017
计算结果得出发展系数a和灰作用量b，
Figure 34350DEST_PATH_IMAGE017
为矩阵
Figure 65891DEST_PATH_IMAGE014
的 转置矩阵；
根据灰色理论,在公式（1）中，记k=2,3,…,n为连续变量t,则将x (1)视为变量t的函数， 于是灰导数
Figure 49897DEST_PATH_IMAGE010
变为连续函数的导数
Figure 596416DEST_PATH_IMAGE018
，白化背景值
Figure 723903DEST_PATH_IMAGE019
对应于导数
Figure 672267DEST_PATH_IMAGE020
，于是灰微分方 程对应的白化方程为：
Figure 827174DEST_PATH_IMAGE021
（2）；
步骤S25：将发展系数a和灰作用量b代入白化方程得到
Figure 188885DEST_PATH_IMAGE022
的通解：
Figure 838172DEST_PATH_IMAGE023
（3）；
步骤S26：将
Figure 657355DEST_PATH_IMAGE022
的通解还原成原始数列得到预测函数：
Figure 733895DEST_PATH_IMAGE024
（4）；
其中，
Figure 707536DEST_PATH_IMAGE025
是关于时刻k的预测值。
9.根据权利要求8所述的一种气体检测机器人预警方法，其特征在于：还包括步骤S4：检测当前空间TSP浓度，以验证气体预测模型GM（1,1）的准确性。
10.根据权利要求7所述的一种气体检测机器人预警方法，其特征在于：所述步骤S3中，阈值设置为0.2mg/m3。
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