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1. 命题方向

智能制造

2. 题目类别

应用类

3. 题目名称

定制化多用途地下车库自动消防智能巡检无人车系统

4. 背景说明

【整体背景】

随着城市化进程加速，大型建筑地下车库数量激增，且呈现空间封闭、车辆密集、电气设备众多等特点。据统计，我国地下车库面积年均增长率达15%。与此同时，新能源汽车保有量突破2000万辆，电池热失控风险显著；加之83%的地下车库存在私拉乱接电线充电现象，导致火灾隐患日益突出。一旦发生火灾，由于空间狭窄，大型消防车难以进入，传统救援面临巨大挑战。

【业务背景】

目前的地下车库消防主要依赖人工巡检（效率低、主观性强、易漏检）或固定点监测系统（存在盲区、灵活性差、无法移动灭火）。为了解决“发现慢、进不去、救不了”的痛点，急需开发一款能够自主巡逻、早期发现火情并实施初期扑救的智能无人车，并能实现无人车产品定制与关键构件的低价维护。

5. 项目说明

【问题说明】

本赛题旨在解决现有地下车库消防体系的缺陷。参赛团队需设计并开发一款“定制化多用途自动消防智能巡检无人车”。该系统需具备在GPS信号弱的地下环境中自主定位导航的能力，结合停车库内设摄像头和车端传感器替代人工肉眼进行火情识别，并在火灾初期（黄金救援时间）自动进行灭火剂喷洒覆盖。

【用户期望】

企业期望获得一套功能完善的软硬件原型机（或高保真仿真系统），并且典型核心硬件系统能够通过新型3D打印增材制造技术定制化获取，以满足不同用户的需求，方便用户对关键设备进行维修和更换。机器人应能代替人工进行全天候巡检，当检测到明火或异常烟雾时，能在30秒内做出响应，并通知中控后台，同时自主前往火源点进行压制，助力构建“人防+技防+物防”的立体化安全网。

6. 任务要求

【开发说明】

参赛团队需采用移动机器人技术、传感器融合技术、人工智能算法、数字孪生以及3D打印技术，构建包含“车端（无人车）”与“云端（监控后台）”的完整系统。

【技术要求与指标】

①  智能感知与早期火情识别：

o 利用车载摄像头采集图像，结合深度学习算法（如YOLO系列）对火焰、烟雾进行实时识别。

o 指标要求： 视频火情识别精度 > 90%，并能排除汽车尾气、灯光干扰等误报情况。

②  快速响应与决策机制：

o 系统从发现异常数据（火光/高温/烟雾）到发出警报并启动灭火程序的总延迟时间。

o 指标要求： 响应时间 ≤ 30s。

③  自主定位能力：

o 针对地下车库GPS较弱环境，采用激光雷达或视觉SLAM技术进行建图与定位。

o 指标要求： 定位精度需控制在 ± 30cm 以内，能够准确识别车位、标识物、立柱及通道。

④  自动灭火作业能力：

o 车体需搭载灭火装置（如干粉、水剂或模拟发射装置），并配备云台或定向喷嘴。

o 指标要求： 确保能自动喷水或喷粉，覆盖范围宜为1.0倍的车辆宽度。

⑤  定制化车体构件

o 将新型3D打印增材制造技术与结构设计融合，实现结构功能一体化，方便巡检无人车构件的更换与维修，以及用户定制化能力。

o 指标要求：关键构建能通过3D打印技术实现，实现定制化。

⑥  后台监控与数据可视化：

o 车端与管理后台需保持实时数据传输，回传车辆状态与传感器数据。

o 指标要求： 无线传输距离 ≥ 20m。

⑦  多用途扩展功能（加分项）：

o 除消防外，车辆可识别乱堆杂物、违规私拉电线等安全隐患。

o 可在巡检过程中发现地下车库垃圾、水渍等问题。

【提交材料】

（1）项目概要介绍;

（2）项目简介PPT;

（3）项目详细方案;

（4）项目演示视频;

（5）企业要求提交的材料：

① 测试报告（需包含上述核心要求）；

② 实物原型机；

③ 项目演示视频（重点： 需展示从巡检、发现火源到模拟灭火的全流程）；

④ 系统详细设计文档；

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

· 完成无人车硬件选型、结构设计及3D打印增材定制化制造。

· 搭建SLAM导航算法，实现地下车库路径规划。

· 训练火灾识别视觉模型，提高识别准确率。

· 开发上位机监控软件，实现远程控制与报警显示。

· 进行实地或仿真场地的综合测试。

【开发工具与数据接口】

· 操作系统： Ubuntu / ROS (Robot Operating System) 或 ROS2。

· 编程语言： C++, Python。

· 硬件参考： 激光雷达 (LiDAR), 摄像头等。

7. 其他

· 出于安全考虑，比赛演示阶段可用“喷水”或“喷射气体”代替真实的消防干粉/泡沫。

· 若无法制作大型实物车，允许制作缩比例模型（如1:10），但所有传感器逻辑和算法指标必须真实有效。

8. 参考信息

· 《建筑设计防火规范》GB 50016

· ROS Navigation Stack 文档

· YOLO目标检测算法

9. 评分要点

赛题评分要点见附件一：A类企业命题初赛统一评分标准

除以上评分要点内容外，企业还重点关注以下内容：识别准确率、响应速度、系统完整性、无人车构件可3D打印程度。