红外火焰定位与最优路径算法：自动灭火设备的关键技术

该篇论文深入探讨了"基于红外信号的火焰定位和最优路径的研究"这一关键领域，由梁漪、王焱等人共同完成，发表在中国科技论文在线上。研究背景是近年来火灾事故频发，导致人身财产损失严重，其中人工救火过程中浪费的时间问题尤为突出。为了提高救火效率并减少损失，论文提出了设计一种自动灭火设备的必要性，该设备需具备实时检测火源并规划出最短路径的能力。 论文的核心内容围绕红外传感器技术展开，首先构建了一个红外传感器阵列和火焰定位系统，通过精确的算法实现火源的准确定位。在这个过程中，研究人员利用红外信号的特性，有效地捕捉和识别火焰信号，确保了定位的准确性。 接下来，论文引入了遗传算法来解决路径规划问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，用于在复杂的环境条件下找到最佳解决方案。通过这个算法，研究者能够在周围存在障碍物的情况下，为设备找到一条能够避开障碍、直接到达火源的最优路径，从而显著缩短灭火响应时间。 实验结果验证了遗传算法的有效性，即经过多轮迭代优化，最终得到了在实际环境中行之有效的路径。这种结合红外火焰定位与遗传算法的路径规划策略，对于提高火灾应急响应能力、保障人员安全以及减少经济损失具有重大的实际应用价值。 论文的关键词包括自动化技术、计算机技术、火焰定位、路径规划以及遗传算法，这些关键词反映了研究的技术基础和核心方法。此外，论文还引用了中图分类号TP216，这表明其属于计算机科学技术中的自动控制与机器人技术范畴。 这篇论文对如何通过红外技术实现实时火源定位，并运用遗传算法规划最优灭火路径进行了深入研究，为火灾防控领域提供了创新性的解决方案。这对于推动火灾救援的自动化水平和提升公共安全具有深远的影响。