Autonomous Fire Monitor System – Initial Studies

eng Article in English DOI: 10.14313/PAR_260/33

Mateusz Pluskota *, Krzysztof Schwierz *, Andrzej Neumann **, Dominik Fila **, Lukasz Paczkowski **, send Paweł Majewski ** * KBA AUTOMATIC Sp. z o.o., Technologiczna street 2A, 45-839 Opole ** Opole University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics, Prószkowska street 76, 45-758 Opole

Download Article

Abstract

In this paper, preliminary studies dedicated to facilitating the development of a control algorithm for an autonomous fire monitor have been presented. Using the Lagrange method, a dynamic model of the system has been determined, and two control algorithms have been verified. The applied adaptive algorithm yielded satisfactory regulation results, even when object parameters differed from the model by 10%. The manuscript also presents the hardware layer of the developed prototype, which consists of a fire monitor, a control system based on a programmable logic controller, and a vision system that enables the automatic localization of high temperature points in a 3D space.

Keywords

adaptive control, dynamic equations, fire monitor, inverse kinematics

Autonomiczny system działka gaśniczego – badania wstępne

Streszczenie

W artykule przedstawiono badania wstępne w celu opracowania algorytmu sterowania autonomicznym działkiem gaśniczym. Stosując metodę Lagrange’a wyznaczono model dynamiczny układu oraz przetestowano dwa algorytmy regulacji. Jak się okazało zastosowane sterowanie adaptacyjne, nawet przy parametrach obiektu różniących się od modelu o 10 %, pozwoliło uzyskać zadawalające rezultaty regulacji. W pracy opisano także warstwę sprzętową opracowanego autorskiego prototypu, który składa się z działka gaśniczego, układu sterowania opartego na sterowniku programowalnym oraz z systemu wizyjnego pozwalającego na automatyczne lokalizowanie punktów wysokotemperaturowych w przestrzeni 3D.

Słowa kluczowe

działko gaśnicze, kinematyka odwrotna, równania dynamiki, sterowanie adaptacyjne

Bibliography

  1. Bosikov I.I., Martyushev N.V., Klyuev R.V., Savchenko I.A., Kukartsev V.V., Kukartsev V.A., Tynchenko Y.A., Modeling and complex analysis of the topology parameters of ventilation networks when ensuring fire safety while developing coal and gas deposits, “Fire”, Vol. 6, No. 3, DOI: 10.3390/fire6030095.
  2. El-Afifi M.I., Team S., Elkelany M.M., Development of fire detection technologies, “Nile Journal of Communication and Computer Science”, Vol. 7, No. 1, 2024, 58–66, DOI: 10.21608/njccs.2024.263103.1027.
  3. Wang H., Fang X., Li Y., Zheng Z., Shen J., Research and application of the underground fire detection technology based on multi-dimensional data fusion, “Tunnelling and Underground Space Technology”, Vol. 109, 2021, DOI: 10.1016/j.tust.2020.103753.
  4. Huang L., Liu G., Wang Y., Yuan H., Chen T., Fire detection in video surveillances using convolutional neural networks and wavelet transform, “Engineering Applications of Artificial Intelligence”, Vol. 110, 2022, DOI: 10.1016/j.engappai.2022.104737.
  5. Mahaveerakannan R., Anitha C., Thomas A.K., Rajan S., Muthukumar T., Rajulu G.G., An IoT based forest fire detection system using integration of cat swarm with LSTM model, “Computer Communications”, Vol. 211, 2023, 37–45, DOI: 10.1016/j.comcom.2023.08.020.
  6. Dziarski K., Hulewicz A., Uncertainty of thermographic temperature measurement of electric units contained in switchgear, “Pomiary Automatyka Robotyka”, Vol. 25, No. 4, 2021, 31–36, DOI: 10.14313/PAR_242/31.
  7. Khan F., Xu Z., Sun J., Khan F.M., Ahmed A., Zhao Y., Recent advances in sensors for fire detection, “Sensors”, Vol. 22, No. 9, 2022, DOI: 10.3390/s22093310.
  8. James R.B., New era in fire protection: The rise of Autonomous Robotic Fire Suppression (ARFS) Systems, “International Fire Protection”, No. 100, 2024, 90–94, [www.ifpmag.com].
  9. Chen T., Yuan H., Su G., Fan W., An automatic fire searching and suppression system for large spaces, “Fire Safety Journal”, Vol. 39, No. 4, 2004, 297–307, DOI: 10.1016/j.firesaf.2003.11.007.
  10. Yuvaraj R, Senthil Kumar D., Bhalerao S.A., Murugesan K., Vellaiyan S., Van Minh N., Real-time fire detection and suppression system using YOLO11n and Raspberry Pi for thermal safety applications, “Case Studies in Thermal Engineering”, Vol. 75, 2025, DOI: 10.1016/j.csite.2025.107159.
  11. Talaat F.M., ZainEldin H., An improved fire detection approach based on YOLO-v8 for smart cities, “Neural computing and applications”, Vol. 35, No. 28, 2023, 20 939–20 954, DOI: 10.1007/s00521-023-08809-1.
  12. He Y., Hu J., Zeng M., Qian Y., Zhang R., DCGC-YOLO: the efficient dual-channel bottleneck structure YOLO detection algorithm for fire detection, “IEEE Access”, Vol. 12, 2024, 65 254–65 265, DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3385856.
  13. McNeil J.G., Lattimer B.Y., Robotic fire suppression through autonomous feedback control, “Fire Technology”, Vol. 53, No. 3, 22017, 1171–1199, DOI: 10.1007/s10694-016-0623-1.
  14. Kustu T., Taskin A., Deep learning and stereo vision based detection of post-earthquake fire geolocation for smart cities within the scope of disaster management: İstanbul case, “International Journal of Disaster Risk Reduction”, Vol. 96, 2023, DOI: 10.1016/j.ijdrr.2023.103906.
  15. Latif A., Chung H., Fire detection and spatial localization approach for autonomous suppression systems based on artificial intelligence, “Fire Technology”, Vol. 59, No. 5, 2023, 2621–2644, DOI: 10.1007/s10694-023-01426-3.
  16. Gogoi D., Buragohain M., Simulation of adaptive controller design with MRAC based on modified MIT rule, “NeuroQuantology”, Vol. 20, No. 10, 2022, 6663–6669, DOI: 10.14704/nq.2022.20.10.NQ55659.