KR20210017341A

KR20210017341A - Fire alarm siren detection real-time fire situation transmission robot

Info

Publication number: KR20210017341A
Application number: KR1020190096446A
Authority: KR
Inventors: 강민구; 박영진
Original assignee: 주식회사 지노시스
Priority date: 2019-08-08
Filing date: 2019-08-08
Publication date: 2021-02-17

Abstract

The present invention can recognize a loud sound, such as the sound of a fire alarm siren and the sound of an explosion, or an alarm sound from a fire detector, move to the place where the loud sound is generated by using a noise direction sensor when an accident occurs, photograph an accident situation and transmit a photographed image to enable rapid identification of an accident situation, report the accident, and distinguish it as a non-fire report. The present invention comprises: a noise direction sensor for recognizing the arrival time of sound through three microphones; a calculation part for calculating the direction of the sound by calculating the time difference obtained through the sensor; a robot driving part which enables a robot to navigate in the direction of the sound recognized by a motor and a wheel and changes the angle of a camera through a servo-motor; the camera capable of photographing a site; and a transmitting/receiving part capable of controlling the robot by using a signal received through an external WIFI server according to a user′s need and transmitting the image photographed by the camera.

Description

Fire alarm siren detection real-time fire situation transmission robot

본 발명은 화재경보기 사이렌을 감지하는 소음감지 센서를 이용한 자율주행 시스템으로 사이렌 및 폭발, 비명이나 감지기 울림과 같이 큰 소리를 인식하고 사고 발생지까지 이동하여 영상을 촬영해 빠른 안전 사고 현장 파악과 예방, 비화재보 구분이 가능하도록 한 로봇이다. 또한, WIFI 수신부가 포함되어 있어 필요할 때 WIFI를 통한 원격 조종으로 주변 상황을 더 효과적으로 파악할 수 있는 시스템에 관한 것이다. The present invention is an autonomous driving system using a noise detection sensor that detects a fire alarm siren. It recognizes a loud sound such as a siren and an explosion, screaming, or a detector ringing, and moves to the location of the accident and takes an image to quickly identify and prevent safety accident sites. It is a robot that enables classification of non-fire reports. In addition, it relates to a system that includes a WIFI receiver so that the surrounding situation can be more effectively identified by remote control through WIFI when necessary.

비화재보란 화재에 의한 열 또는 연기 이외의 요인에 의한 자동화재탐지설비가 작동하여 화재가 발생하지 않았지만, 화재가 발생한 것으로 알리는 것을 말한다. Non-fire reporting refers to reporting that a fire has not occurred, but a fire has not occurred due to the operation of the automatic fire detection facility due to factors other than heat or smoke from the fire.

비화재보의 원인으로는 흡연에 의한 연기, 공사 중의 분진, 부품, 회로 등의 불량, 공사 부적절, 침수, 곤충의 침입 등 매우 다양하며 잦은 비화재보는 시스템의 신뢰성을 저하해 실제 비상상태 시 화재의 조기 대처에 영향을 미치게 될 수 있다. The causes of non-fire reports are very diverse, including smoke from smoking, dust during construction, defects in parts, circuits, improper construction, flooding, and invasion of insects. It can affect early coping.

따라서 이런 문제를 해결하기 위해서는 화재경보기가 울릴 시 현장을 파악해주고 영상을 전송해주는 장치가 필요하다. 또한, 실제 화재가 발생한 경우에도 화재지점까지 이동해 화재 규모, 대피 상황 등을 파악할 수 있다. 소음 방향 감지 센서의 경우 단순히 자동화재탐지설비의 작동만 감시하는 것이 아닌, 폭발소음, 사람의 비명 또한 감지하여 화재나 안전사고를 미리 파악할 수 있다. Therefore, in order to solve this problem, a device that identifies the site and transmits an image when a fire alarm sounds is needed. In addition, even in the event of an actual fire, you can move to the fire point to understand the fire scale and evacuation conditions. In the case of the noise direction detection sensor, it is possible to identify fire or safety accidents in advance by detecting explosion noise and human scream, not just the operation of the automatic fire detection facility.

비화재보를 파악하고, 폭발이나 안전사고를 미리 알기 위해 본 발명은 소음 방향 감지 센서가 포함된 로봇을 이용하여 감지기가 울릴 시 신속히 현장으로 이동하여 카메라를 통해 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 WIFI 서버를 이용해 실시간으로 안전팀에 전송함으로써 사고 현장을 빠르게 파악하고 안전사고를 빨리 수습할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다. 또한, 감지기의 소리뿐만 아니라 "살려주세요", "불이야" 같은 사람의 비명, 또 가스 폭발음과 같은 특정 신호를 감지하여 현장으로 이동해 화재나 폭발 또 다른 안전사고를 빠르게 해결하는 데 그 목적이 있다. In order to identify non-fire reports and to know in advance of explosions or safety accidents, the present invention uses a robot including a noise direction detection sensor to quickly move to the site when the detector rings and take an image through a camera, and the captured image is WIFI. Its purpose is to quickly identify the accident site and quickly correct a safety accident by transmitting it to the safety team in real time using a server. In addition, the purpose is to quickly solve a fire or explosion or another safety accident by detecting not only the sound of the detector, but also the scream of a person such as "Save me" and "It is a fire", and a specific signal such as a gas explosion sound. .

상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 화재경보기 사이렌 감지 실시간 화재 상황 전송 로봇의 특징은 소리의 방향을 인식하는 소음 방향 감지 센서; 수신된 음성 신호를 처리하여 소리의 방향을 인식하는 연산부; DC 모터와 바퀴를 통해 원하는 곳까지 로봇을 이동시키고 서보모터를 제어해 카메라의 구도를 바꿀 수 있는 구동부; WIFI를 통해 카메라가 촬영한 영상을 송신하고, WIFI 서버를 통해 받은 신호로 로봇을 조종할 수 있도록 신호를 수신하는 송수신부를 포함한다.In order to achieve the above object, the characteristics of the fire alarm siren detection real-time fire situation transmission robot according to the present invention include a noise direction detection sensor that recognizes the direction of sound; An operation unit that processes the received speech signal to recognize a direction of sound; A drive unit that can change the composition of the camera by moving the robot to a desired location through DC motors and wheels and controlling the servo motor; It includes a transmission/reception unit that transmits an image captured by the camera through WIFI and receives a signal so that the robot can be controlled with a signal received through the WIFI server.

바람직하게 3개의 마이크로폰을 이용해 소리의 방향을 인식하는 소음 방향 감지 센서는 마이크가 정삼각형의 각 꼭지점에 위치하여 마이크로 들어온 소리의 도착 시간 차이를 계산하여 360도를 총 12 구역(30도)로 분류하여 소리 방향을 구분하는 것을 특징으로 한다. Preferably, the noise direction detection sensor that recognizes the direction of sound using three microphones, the microphone is located at each vertex of an equilateral triangle, calculates the difference in arrival time of the sound received from the microphone, classifies 360 degrees into a total of 12 zones (30 degrees). It is characterized by distinguishing the direction of sound.

바람직하게 로봇 구동부의 경우 사고 현장까지 이동할 수 있는 DC 모터와 바퀴, 모터에 들어가는 전원을 관리하는 모터 드라이버를 포함하고, 카메라를 좌우, 상하 관절로 나뉜 구조물에 부착하여 2개의 관절에 각각 1개의 서보모터를 포함하는 것 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the robot drive unit includes a DC motor that can move to the accident site, a wheel, and a motor driver that manages power to the motor, and attaches a camera to a structure divided into left and right joints and one servo for each of the two joints. It characterized in that it includes a motor.

바람직하게 연산부의 경우 소리의 방향을 파악하고 음원까지 이동하기 위해 고안된 자율주행 알고리즘이 적용된 아두이노 보드를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the case of the operation unit, it is characterized in that it includes an Arduino board to which an autonomous driving algorithm designed to determine the direction of sound and move to the sound source is applied.

바람직하게 WIFI 웹페이지의 경우 사용자가 카메라의 영상을 확인하는 영상 출력부, 로봇의 전진, 후진, 시계방향, 반시계방향 회전을 명령할 수 있는 로봇 구동 버튼, 카메라 관절에 부착된 서보모터의 상하, 좌우 구도를 조정하는 카메라 구동 버튼, 소음 방향 감지 센서를 이용한 자율주행/사용자 지정 RC 주행을 선택할 수 있는 RC ON/OFF 버튼을 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the case of a WIFI web page, an image output unit that allows the user to check the image of the camera, a robot driving button that can command the forward, backward, clockwise and counterclockwise rotation of the robot, and the vertical servo motor attached to the camera joint. , A camera driving button for adjusting the left and right composition, and an RC ON/OFF button capable of selecting autonomous driving/user-specified RC driving using a noise direction detection sensor.

바람직하게 로봇의 경우 카메라, 마이크의 전원, WIFI 신호 수신 및 영상 전송, 또 DC 서보모터의 구동을 위한 전원 공급부와 마이크 신호 처리 및 소음 방향 인식 자율주행 알고리즘 수행을 위한 아두이노 UNO 보드, WIFI 데이터 전송 및 영상 촬영을 위한 ESP 32 CAM 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. Preferably, in the case of a robot, the power supply for the camera, microphone power, WIFI signal reception and image transmission, and the power supply for driving the DC servo motor, the Arduino UNO board for processing the microphone signal and performing noise direction recognition autonomous driving algorithm, and WIFI data transmission And it characterized in that it comprises an ESP 32 CAM module for image capture.

본 발명의 통하여 화재감지기가 울릴 때 감지기까지 이동해 실시간으로 영상을 전송함으로써, 화재 발생 위치, 화재 상황파악이 가능하며 비화재보 구분 또한 할 수 있다. 이러한 비화재보 및 화재현장 파악을 위해 건물에 설치된 CCTV를 통해 감지기가 울린 지역의 영상을 확인하는 기존의 특허가 있지만, 고정된 CCTV가 촬영할 수 있는 범위는 한정적이고, 해당 화재 지역에 CCTV가 설치되어있지 않다면 확인할 수 없다는 제약이 있다. 따라서 감지기 울림을 소리를 통해 인식하고 감지기 위치까지 이동하는 로봇을 이용한다면, 화재의 위치와 상관없이 화재 상황 및 비화재보 판단이 가능하다. 또한, 필요할 시 사용자가 원격으로 로봇을 이동시키고 카메라 구도 또한 상하좌우로 변경할 수 있어 사각지대 없이 화재현장을 더 정확하게 파악할 수 있다. 소음 방향 감지 센서를 이용한 로봇은 화재감지기의 알림 소리뿐만 아니라 비명, 폭발음도 감지 가능하므로 화재감지기가 울리기 전에 미리 소음을 통하여 화재를 감지할 수 있고, 폭발소음이나 비명과 같은 소음 또한 인식하여 화재 외의 다른 안전사고도 감지할 수 있다는 장점도 가지고 있다.Through the present invention, by moving to the detector until the fire detector rings and transmitting an image in real time, it is possible to determine the location of the fire and the fire situation, and to distinguish non-fire reports. To identify such non-fire reports and fire sites, there is an existing patent that checks the image of the area where the detector has sounded through the CCTV installed in the building, but the range that fixed CCTV can shoot is limited, and CCTV is installed in the fire area. If not, there is a limitation that it cannot be verified. Therefore, if a robot that recognizes the ringing of the detector through sound and moves to the location of the detector is used, it is possible to judge the fire situation and non-fire report regardless of the location of the fire. In addition, if necessary, the user can remotely move the robot and the camera composition can be changed vertically, horizontally and vertically, so that the fire scene can be more accurately identified without a blind spot. The robot using the noise direction detection sensor can detect not only the notification sound of the fire detector, but also the scream and explosion sounds, so it can detect fire through noise before the fire detector rings, and also recognize noise such as explosion noise or scream to It also has the advantage of being able to detect other safety accidents.

도 1은 로봇의 구성 요소인 구동부, 소음 방향 감지 센서, 카메라 및 보드들의 관계를 개략적으로 나타낸 구성 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 소음 방향 감지 센서의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 스마트폰을 통해 접속할 수 있는 웹페이지의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 도 4는 마이크의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환시켜주는 필터의 회로도이다.
도 5는 소음 방향 감지 센서의 소리 방향 판단 원리를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing a relationship between a driving unit, a noise direction sensor, a camera, and boards, which are components of a robot.
2 is a diagram schematically showing the configuration of the noise direction detection sensor shown in FIG. 1.
3 is a diagram schematically showing the configuration of a web page that can be accessed through a smartphone.
4 is a circuit diagram of a filter that converts an analog signal of a microphone into a digital signal.
5 is a diagram schematically illustrating a principle of determining a sound direction by a noise direction sensor.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 상세히 설명한다. It will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

도 1은 로봇의 구성 요소인 구동부, 소음 방향 감지 센서, 카메라 및 보드들의 관계를 개략적으로 나타낸 구성 블록도, 도 2는 도 1에 도시된 소음 방향 감지 센서의 구성을 개략적으로 나타낸 도면, 도 3은 스마트폰을 통해 접속할 수 있는 웹 사이트의 구성을 나타낸 도면이다. 도 4는 마이크의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환시켜주는 필터의 회로도, 도 5는 소음 방향 감지 센서의 소리 방향 판단 원리를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing the relationship between a driving unit, a noise direction detection sensor, a camera, and a board, which are components of a robot, and FIG. 2 is a diagram schematically showing the configuration of the noise direction detection sensor shown in FIG. Is a diagram showing the configuration of a web site that can be accessed through a smartphone. 4 is a circuit diagram of a filter that converts an analog signal of a microphone into a digital signal, and FIG. 5 is a diagram schematically showing a principle of determining a sound direction of a noise direction detection sensor.

도시된 바와 같이, 본 발명의 화재경보기 사이렌 감지 실시간 화재 상황 전송 로봇은 소음의 방향을 인식하는 소음 방향 감지 센서(100)와 연산부인 아두이노 UNO 보드(30)와 화재현장을 촬영하는 카메라(20)와 WIFI 신호를 통해 영상을 송신하고 외부 입력을 받아오는 ESP 32 CAM 보드(10)와 DC, 서보모터를 통해 음원까지 이동하고 카메라의 구도를 변경하는 구동부(300)로 이루어져 있다. As shown, the fire alarm siren detection real-time fire situation transmission robot of the present invention includes a noise direction detection sensor 100 that recognizes the direction of the noise, an Arduino UNO board 30 that is an operation unit, and a camera 20 that photographs the fire scene. ) And an ESP 32 CAM board 10 that transmits an image through a WIFI signal and receives an external input, and a driving unit 300 that moves to a sound source through DC and a servo motor and changes the composition of the camera.

ESP 32 CAM 보드(10)는 카메라(20)를 통해 영상을 촬영하고 WIFI 통신을 통해 영상을 전송, WIFI를 통해 핸드폰의 신호를 받아 DC 모터(60)와 서보모터(50) 구동, 아두이노 UNO 보드(30)로부터 받은 자율주행 모터 구동 신호를 모터 드라이버(40)에 전송 이렇게 3가지 역할을 수행할 수 있도록 설계한 코드를 프로그래밍하여 기능을 구현한다. The ESP 32 CAM board (10) captures an image through the camera (20) and transmits the image through WIFI communication, receives a signal from a mobile phone through WIFI, and drives the DC motor (60) and the servo motor (50), Arduino UNO. The autonomous driving motor driving signal received from the board 30 is transmitted to the motor driver 40 by programming a code designed to perform these three roles to implement the function.

소음 방향 감지 센서(100)는 좌측(110), 우측(120). 후방(130) 총 3개의 마이크가 정삼각형 형태를 이루고 있다. 일반적으로 마이크에서 인식하는 음성은 매우 불규칙한 아날로그 파동 형태를 가지므로 이 신호를 여러 필터를 통해 디지털 신호로 변환해주는 과정이 필요하다. 각 마이크는 신호를 변환하기 위한 필터(400)에 연결되어 있다. 필터(400)의 경우 먼저 low pass filter(410)를 통과하여 불필요한 잡음을 걸러준다. 그리고 축전기와 연결된 peak detector(420)를 지나게 되어 큰 소음으로 인한 피크를 잠깐 동안 유지하게 된다. 마지막으로 트랜지스터를 이용한 schmitt trigger(430)를 통해 특정 데시벨 이상의 아날로그 소음 신호를 디지털 high 신호로 변환시켜준다. 따라서 화재감지기나 폭발음과 같이 큰 소음 발생시 output에서는 잠시동안 high 신호가 발생하게 되고, 연산부인 아두이노 UNO 보드(30)에서는 이 신호가 발생한 시간을 측정함으로써 소리의 방향을 인식할 수 있다.The noise direction detection sensor 100 is left (110), right (120). A total of three microphones in the rear 130 form an equilateral triangle. In general, since the voice recognized by a microphone has a very irregular analog wave shape, a process of converting this signal into a digital signal through various filters is required. Each microphone is connected to a filter 400 for converting a signal. In the case of the filter 400, it first passes through the low pass filter 410 to filter out unnecessary noise. Then, it passes through the peak detector 420 connected to the capacitor, so that the peak due to the loud noise is maintained for a while. Finally, through the schmitt trigger 430 using a transistor, the analog noise signal of a certain decibel or more is converted into a digital high signal. Therefore, when a loud noise such as a fire detector or an explosion sound is generated, a high signal is generated in the output for a while, and the arduino UNO board 30, which is an operation unit, can recognize the direction of the sound by measuring the time when this signal occurs.

아두이노 UNO 보드(30)의 경우 소음 방향 감지 센서(100)를 통해 들어온 소리의 시간 차이를 인식하고 소리의 방향을 계산, 인식한 소리의 방향으로 이동하도록 모터 드라이버(40)에 신호 전송하는 두 가지 역할을 수행하도록 설계한 코드를 프로그래밍하여 기능을 구현한다.In the case of the Arduino UNO board 30, two signals that recognize the time difference of sound received through the noise direction detection sensor 100, calculate the direction of the sound, and transmit a signal to the motor driver 40 to move in the recognized direction of the sound. Implement functions by programming code designed to perform branch roles.

소리의 방향을 계산하는 원리는 다음과 같다. 도 5를 참조하면, 소리가 발생했을 시 좌측(110), 우측(120). 후방(130)의 마이크에 들어온 소리의 시간을 각각 L, R, D라고 둔다. 먼저 (L,R), (L,D), (R,D) 이렇게 세 그룹 중 시간차가 가장 적은 그룹을 찾는다. 이 과정으로 세 그룹의 중심 중 어디에 가장 가까운지 판단할 수 있다. 시간차가 가장 작은 그룹이 (L,R)이라면 X, (L,D)면 Y, (R,D)라면 Z 축에 가깝다는 의미로 소리의 방향을 X(1,2,7,8), Y(5,6,11,12), Z(3,4,9,10) 세 그룹으로 분류할 수 있다. The principle of calculating the direction of sound is as follows. Referring to Figure 5, when a sound is generated, the left (110), right (120). The time of the sound entering the microphone of the rear 130 is set to L, R, and D, respectively. First, we find the group with the least time difference among the three groups, such as (L,R), (L,D), and (R,D). This process can determine which of the three groups is closest to the center. If the group with the smallest time difference is (L,R), X, (L,D) means Y, (R,D) means that it is close to the Z axis, and the direction of sound is X(1,2,7,8), It can be classified into three groups: Y(5,6,11,12) and Z(3,4,9,10).

다음은 중심이 되는 그룹과 남는 마이크 하나 중 어디서 들어온 소리가 더 빠른지 구분하여 앞, 뒤로 다시 한번 분류하게 된다. (6등분) 마지막으로 그룹 안의 두 마이크 중 어느 마이크에 소리가 먼저 들어왔는지를 통해 좌, 우를 구분하게 된다, (12등분) 이렇게 3번의 소리가 들어온 시간의 대소 판단을 통해 소리를 총 12개의 방향 중 하나로 구분 지을 수 있다. The next step is to classify the sound from the center group and the remaining microphone to determine which sound is faster, and then classify it once again. (Six equal parts) Finally, the left and right are distinguished based on which of the two microphones in the group received the sound first, (12 equal parts). It can be distinguished by one of the directions.

예를 들어 9번에서 소리가 들어온다면, 먼저 (L,R), (L,D), (R,D) 중 (R,D) 그룹의 시간차가 가장 적어 Z축으로 (3,4,9,10)그룹으로 분류, 다음 L과 (R,D) 둘 중 어디에서 소리가 먼저 들어왔는지를 통해 앞, 뒤를 판단하여 L에서 소리가 먼저 들어왔기 때문에 (9,10) 그룹으로 분류, 마지막으로 R,D 두 마이크 중 어느 마이크에 소리가 먼저 도달했는지를 통해 좌, 우를 판단하여 R에서 소리가 먼저 도달했기 때문에 9번에서 온 소리라는 것을 단순히 어느 쪽 마이크에 소리가 먼저 들어왔는지를 통해 판단할 수 있다.For example, if the sound comes in from No. 9, the time difference between the (R,D) group among (L,R), (L,D), and (R,D) is the smallest, so the Z axis is (3,4,9). ,10) Classified as a group, and then classified as a group (9,10) because the sound came first from L by judging the front and the back through which of the two L and (R,D) sound came first, and finally It judges left and right based on which of the two microphones R and D the sound first reached, and judged that the sound came from No. 9 because the sound arrived first from R, simply by which microphone the sound came first. can do.

사용자는 스마트폰을 통해 ESP 32 CAM 보드(10)에서 만든 웹 페이지(200)를 통해 카메라에서 촬영한 영상을 확인하고, 사용자가 필요할 때 로봇의 카메라 구도를 변경하거나 로봇이 원하는 곳까지 이동하도록 모터를 제어할 수 있다.The user checks the video captured by the camera through the web page 200 created on the ESP 32 CAM board 10 through a smartphone, and when the user needs to change the camera composition of the robot or a motor to move the robot to the desired location. Can be controlled.

웹페이지의 경우 카메라를 통해 촬영한 영상을 출력하는 영상 출력부(210), 로봇의 전진(220), 후진(260), 시계 회전(240), 반 시계 회전(230) 버튼, 카메라 구도 변경을 위한 서보모터 상하(270), 좌우(280) 조절 버튼, 소음 방향 감지 센서를 이용한 자율주행/사용자 지정 RC 주행을 선택할 수 있는 RC ON/OFF 버튼(290)으로 이루어져 있다.In the case of a web page, the image output unit 210 that outputs the image captured through the camera, the forward 220, the reverse 260 of the robot, the clockwise rotation 240, the counterclockwise rotation 230 button, the camera composition change. It consists of a servo motor up and down 270, left and right 280 control buttons, and an RC ON/OFF button 290 that can select autonomous driving/user-specified RC driving using a noise direction sensor.

영상 출력부(210)를 통해 사용자는 현장의 영상을 실시간으로 확인할 수 있다. Through the image output unit 210, the user can check the image of the site in real time.

Forward(220), Left(240), Right(230), Back(260), Stop(250) 버튼을 통해 로봇의 전진, 반시계방향 회전, 시계방향 회전, 후진, 정지 동작을 수행할 수 있다. Forward(220), Left(240), Right(230), Back(260), Stop(250) buttons can perform forward, counterclockwise, clockwise, reverse, and stop operations of the robot.

Up(270), cleft(280) 버튼을 통하여 서보모터를 제어해 카메라의 상하, 좌우 구도를 변경할 수 있다. By controlling the servo motor through the Up (270) and cleft (280) buttons, you can change the vertical, left and right composition of the camera.

RC ON/OFF 버튼(290)은 ESP 32 CAM 보드(10)와 연결되어 RC OFF의 경우 WIFI를 통해 들어오는 신호를 무시하고 아두이노 UNO 보드(30)로부터 받은 자율주행 모터 구동 신호를 모터 드라이버에 전달하여 소리가 나는 방향으로 로봇이 이동한다. RC ON의 경우 아두이노 UNO 보드(30)로부터 받은 신호는 무시하고 WIFI를 통해 전달된 모터제어 신호를 모터 드라이버(40)에 전달하여 사용자가 원하는 대로 로봇을 이동시킬 수 있다. The RC ON/OFF button 290 is connected to the ESP 32 CAM board 10, so in case of RC OFF, the signal received through the WIFI is ignored and the autonomous driving motor driving signal received from the Arduino UNO board 30 is transmitted to the motor driver. Thus, the robot moves in the direction of the sound. In the case of RC ON, the signal received from the Arduino UNO board 30 is ignored and the motor control signal transmitted through the WIFI is transmitted to the motor driver 40 to move the robot as desired by the user.

로봇은 소음 방향 감지 센서(100)의 마이크(110, 120, 130)에서 큰 소리나 폭발음, 화재감지기의 경보를 인식할 시 동작하게 되어있고, 기본적으로는 ESP 32 CAM 보드(10)에서는 RC OFF가 적용되어 있어 소음 방향 감지 센서(100)를 통한 자율주행을 통해 소음의 방향을 감지하고 소음이 발생한 현장까지 이동한다. 사용자는 WIFI를 통한 모바일 웹 페이지(200)를 통해 로봇이 이동하는 동안 주변의 상황을 살펴볼 수 있으며 화재현장의 영상 또한 확인할 수 있다. 로봇이 현장에 도착한 후 사용자가 현장을 더 자세히 살펴보거나 다른 장소의 상황도 보고 싶다면, RC ON 버튼을 눌러 자율주행 기능을 중단하고 WIFI를 통해 들어온 전진, 시계, 반 시계, 후진 신호를 인식하여 로봇을 이동시킬 수 있다.The robot operates when a loud sound, explosion sound, or an alarm from a fire detector is recognized by the microphones 110, 120, 130 of the noise direction detection sensor 100. Basically, RC is OFF on the ESP 32 CAM board 10. Is applied to detect the direction of noise through autonomous driving through the noise direction detection sensor 100 and move to the site where the noise is generated. The user can check the surrounding situation while the robot is moving through the mobile web page 200 through WIFI, and can also check the image of the fire site. After the robot arrives at the site, if the user wants to take a closer look at the site or see the situation in other places, press the RC ON button to stop the autonomous driving function, and recognize the forward, clock, counterclockwise, and reverse signals received via WIFI. Can be moved.

10 : ESP 32 CAM 보드
20 : 카메라
30 : 아두이노 UNO 보드
40 : 모터 드라이버
50 : 서보모터
60 : DC 모터
100 : 소음 방향 감지 센서
110 : 측면 마이크(좌측)
120 : 측면 마이크(우측)
130 : 후면 마이크
210 : 영상 출력부
220 : 전진 버튼
230 : 시계방향 회전 버튼
240 : 반 시계방향 회전 버튼
250 : 정지 버튼
260 : 후진 버튼
270 : 서보모터 상, 하 조절 버튼
280 : 서보모터 좌, 우 조절 버튼
290 : RC/자율주행 변경 버튼
300 : 구동부
400 : 필터
410 : low-pass filter
420 : peak detector
430 : Schmitt trigger10: ESP 32 CAM board
20: camera
30: Arduino UNO board
40: motor driver
50: servo motor
60: DC motor
100: noise direction detection sensor
110: side microphone (left)
120: side microphone (right)
130: rear microphone
210: video output unit
220: forward button
230: clockwise rotation button
240: counterclockwise rotation button
250: stop button
260: reverse button
270: Servo motor up and down control button
280: Servo motor left and right control button
290: RC/autonomous driving change button
300: drive unit
400: filter
410: low-pass filter
420: peak detector
430: Schmitt trigger

Claims

The fire alarm siren detection real-time fire situation transmission robot includes a noise direction detection sensor using three microphones and a camera for image capture; A noise direction detection sensor that recognizes the time of sound arriving through the three microphones; An operation unit that calculates a direction of sound by calculating a time difference received through the sensor; A robot driving unit that can change the composition of the camera by moving the robot to a desired location through DC motors and wheels and controlling the servo motor; A web page that transmits the video captured by the camera through WIFI and receives a signal so that the robot can be controlled with the signal received through the WIFI server, and the user controls the robot through a smartphone and checks the camera image. In the case of, an image output unit for outputting the captured image; Robot command button that allows the robot to move forward, backward, clockwise, or counterclockwise; It includes a camera composition change button that allows the camera composition to move up and down and left and right.