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作品名称：森林多维度信息采集与火情预警智能小车
学校名称：山东科技大学交通学院
参赛队伍：森林多维度智能小车
队伍编号：227966
参赛学生：马晓婷王一宁郑宇刘宇阳
指导老师：刘丹
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

本研究旨在研发一款集火灾隐患智能检测、森林生态检测、自主路径动态规划与极端环境鲁棒适应能力的森林巡检机器人，以解决森林火灾防控中早期预警难、复杂地形巡检效率低以及极端环境适应性差等核心问题。首先通过构建高精度火灾隐患预警体系，集成双波段红外热成像仪、高光谱摄像头及气体传感器，再结合多源数据融合算法精准检测地表阴燃火源、植被干燥度及易燃气体浓度，将火情预警提前至“隐患潜伏期”。其次，设计火险导向的动态路径规划系统，基于实时火险等级与任务紧急度动态调整全局巡检路径，优先覆盖高风险区域，确保高危区检测频率达常规区域3倍以上，同时融合激光雷达镭神智能C16多线激光雷达与热成像数据开发多层级避障策略，通过改进RRT*算法实现秒级避障响应（≤0.5秒）与路径规划的误差≤0.3米。针对暴雨、浓雾等恶劣环境，利用激光雷达点云与红外图像的多模态抗干扰感知技术，补偿单一传感器性能衰减的缺陷，保障定位精度误差≤0.5米。此外，建立端-边-云协同响应机制，对机器人端部署轻量化火情检测模型与路径规划算法，实现边缘端实时决策，并通过5G窄带将火情数据传输至云端指挥中心，自动触发消防资源调度指令，形成“监测-预警-处置”闭环，全并保证流程响应时间≤10分钟。通过多模块协同控制系统（MCCS），实现了功能的深度整合，MCCS控制系统深度融合火灾预警、路径规划与环境适应模块，突破了传统分系统数据割裂与响应滞后的瓶颈，实现功能协同增效（火险检测驱动路径动态调整）、能效均衡优化（单次续航≥6小时）及全场景鲁棒性（-40℃至60℃稳定运行）。研究最终成果是为林区提供一款高效率、低成本、强适应的智能巡检装备，推动森林火灾防控从“人防”向“技防”的转型，研究目标则是将灾害发生率降低至30%以下。