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https://hdl.handle.net/10316/93579
Title: | Robôs para Deteção de Incêndios em Edifícios | Other Titles: | Building Fire Detection Robots | Authors: | Conceição, Carolina Soares da | Orientador: | Marques, Lino José Forte | Keywords: | Segurança; Incêndio; Deteção; Robô; Patrulhamento; Safety; Fire; Detection; Robot; Patrolling | Issue Date: | 25-Sep-2019 | metadata.degois.publication.title: | Robôs para Deteção de Incêndios em Edifícios | metadata.degois.publication.location: | DEC - FCTUC | Abstract: | Esta dissertação estudou a possibilidade de utilizar robôs móveis como meio complementar à deteção automática de incêndios em edifícios. O trabalho desenvolvido utiliza um robô móvel com capacidade de patrulhar ambientes internos em busca de focos de incêndios. O robô pode mover-se de forma autónoma, definindo o seu trajeto num mapa a partir de um conjunto de pontos de passagem ou ser operado remotamente por um operador. O sistema de deteção de incêndios analisa os produtos provenientes da combustão, nomeadamente CO, CO2, materiais particulados (PM1, PM2,5 e PM10) e temperatura, e, com base num algoritmo de fusão sensorial, decide se existe um incêndio ou não no local. A programação do robô é realizada com base numa camada de software intermédia chamada de Robot Operating System (ROS). O ROS dispõe de ferramentas para visualização do modelo do robô, dados dos sensores e ambiente gráfico em 3D, sendo a aplicação RViz a escolhida para desenvolvimento da visualização gráfica neste trabalho.Os resultados do trabalho foram testados em dois ambientes distintos: um laboratório e um piso completo do DEEC-UC para avaliação do robô em relação a capacidade de navegação e de deteção de incêndios. O sistema automático de deteção de incêndios de fabricação da GE Security, modelo 2X-F1, foi instalado no local dos ensaios para avaliação do tempo de acionamento do alarme de incêndio. Por fim foram realizados ensaios experimentais para avaliação do módulo de sensores acoplado ao robô móvel. Os resultados obtidos demonstram que a deteção dos produtos da combustão por uma plataforma robótica foi mais eficaz que o sistema de deteção tradicional utilizado. É possível verificar que as concentrações medidas nos ensaios com fumo são substancialmente maiores do que as medidas em condições normais, constatando a eficácia do sistema. This dissertation studied the possibility of using mobile robots as a complementary means to the automatic fire detection in buildings. The work developed uses a mobile robot capable of patrolling indoor environments searching for fire spots. The robot can move autonomously by defining its path on a map from a set of waypoints or being operated remotely by an operator. The fire detection system analyses combustion products, namely CO, CO2, particulate matter (PM1, PM2.5 and PM10) and temperature, and, based on a sensory fusion algorithm, decides whether or not there is a fire on site.Robot programming is based on an intermediate software layer called the Robot Operating System (ROS). The ROS has tools for visualization of the robot model, sensor data and 3D graphic environment, being the RViz application chosen for the development of graphic visualization in this work. The results of the work were tested in two different environments: a laboratory and a full floor at DEEC-UC for validation of the robot's navigation and fire detection capabilities. The GE Security Model 2X-F1 automated fire detection system was installed at the testing site to assess the fire alarm trigger time.Finally, experimental tests were performed to evaluate the sensor module coupled to the mobile robot. The results show that the detection of combustion products by a robotic platform was more effective than the traditional detection system used. It is possible to verify that concentrations measured in the smoke tests are substantially higher than those measured under normal conditions, noting the effectiveness of the system. |
Description: | Dissertação de Mestrado em Segurança aos Incêndios Urbanos apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia | URI: | https://hdl.handle.net/10316/93579 | Rights: | openAccess |
Appears in Collections: | UC - Dissertações de Mestrado |
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