本論文提出發熱源的行動追蹤系統設計，本實驗載具所搭配的感測器最大感測距離為2米，如果更換適當的載具與感測模組下，將可等比例放大運用於實際情況。開發者使用Arduino NANO V3.0平台作為主架構並使用ESP8266 WiFi開發板、AMG8833-紅外線陣列熱成像感測模組、GY-85 九軸 IMU 多功能感測器模組以及載具，使用者能夠利用手機的無線行動網路並透過手機APP Blynk控制智能載具尋找發熱源與即時監控溫度數據。在系統中，智能載具搭載紅外線陣列熱成像感測模組會自動測量四周環境溫度數值並透過演算法計算朝著溫度較高的區域進行追溯熱源移動，透過無線行動網路將量測到的溫度數據及時上傳到手機APP Bylnk。因為火災現場濃煙密布，消防員可將此系統擺放在需要探測的地點讓其自動追蹤熱源並經由手機APP及時觀察此火災現場火源在哪個方向以及位置。

This thesis mainly discusses the design of tracking system for the heat source.  In this system, users can assist in finding the heat source by the mobile phone app Blynk.  It not only monitors the temperature data, but also uploads the temperature value to the mobile APP Bylnk of time.  By placing the system to trace the temperature difference at scene of fire,the firefighter can find the heat source quickly and extinguish the fire.

目錄
誌謝	I
中文摘要……………………………………………………...……II
ABSTRACT	III
目錄	IV
圖目錄	VI
表目錄	VIII
第一章 緒論	1
1.1 研究動機	1
1.2 研究目的	2
1.3 文獻回顧	3
1.4 章節介紹	4
第二章 研究背景	7
2.1 火災對人體的危害	7
2.2 近年來消防員死傷人數	9
第三章 研究方法	11
3.1 系統分析架構	11
3.2 硬體架構	12
3.3 Arduino開發板介紹	13
3.4 ESP8266 Wi-Fi模組介紹	15
3.5 AMG8833紅外線陣列熱成像感測模組介紹	18
3.6 GY-85 九軸IMU多功能感測器模組介紹	20
3.7 步進馬達驅動模組介紹	22
3.8 Blynk APP設計	24
3.9 熱源溯源演算法軟體設計流程	26
第四章 研究成果	30
4.1 實驗流程	30
4.2 實驗設定	32
4.2.1 實驗背景值確認與設定	32
4.2.2 實驗情境數據收集	32
4.2.3 實驗情境	32
4.3 實驗結果	42
4.3.1 實驗情景A測試結果:	42
4.3.2 實驗情景B測試結果:	43
4.3.3 實驗情景C測試結果:	45
4.3.4 實驗情景D測試結果:	50
第五章 結論與未來展望	52
5.1 結論	52
5.2 未來展望	52
參考文獻	54
 
圖目錄
圖 1.1發熱源溯源智能載具	2
圖 1.2 Blynk與手機和硬體裝置連接示意圖	3
圖 1.3 論文架構圖	5
圖 1.4 發熱源的行動追蹤系統設計架構圖	6
圖 3.1系統分析架構圖	11
圖 3.2硬體架構圖	12
圖 3.3 ARDUINO 官方Logo	14
圖 3.4 Arduino IDE 編譯軟體	15
圖 3.5 Arduino Nano V3硬體開發板	15
圖 3.6 ESP8266-ESP01S實體圖	16
圖 3.7 Arduino IDE序列埠監控視窗驗證ESP8266連線狀態	17
圖 3.8 SparkFun Grid-EYE紅外線陣列熱成像感測模組	19
圖 3.9 GY-85 九軸 IMU 多功能感測器模組	21
圖 3.10 L298N Dual H-Bridge馬達驅動模組	23
圖 3.11 本實驗Arduino IDE中軟體設計與Blynk APP結合	26
圖 3.12 演算法流程圖	27
圖 3.13 智能載具旋轉式意圖	28
圖 3.14 智能載具搜尋到較高溫度的方位	29
圖 4.1 發熱源溯源系統實驗流程圖	31
圖 4.2 所使用的發熱源鹵素燈泡	34
圖 4.3 將發熱源放置在距離載具0.5米處來驗證演算法	35
圖 4.4 方向容許錯誤次數3次	36
圖 4.5 將發熱源放置在距離智能載具0.5米處	37
圖 4.6 將發熱源放置在距離智能載具1米處	38
圖 4.7 將發熱源放置在距離智能載具2米處	39
圖 4.8 Blynk APP中的方向容許錯誤次數	40
圖 4.9 卡式瓦斯爐與智能載具距離1米	41
圖 4.10智能載具置於發熱源0.5、1、2米溯源時間分析曲線圖	45
圖 4.11 方向容許錯誤次數2次介面	46
圖 4.12 方向容許錯誤次數3次介面	47
圖 4.13 方向容許錯誤次數4次介面	48
圖 4.14方向容許錯誤次數2、3、4次溯源時間分析曲線圖	49
圖 4.15 智能載具在卡式瓦斯爐旁邊停下	51










表目錄
表 1.1 Arduino NANO V3.0 開發板規格	4
表 3.1硬體元件使用表	13
表 3.2 ESP8266腳位說明	17
表 3.3 SparkFun Grid-EYEAMG8833規格	19
表 3.4 SparkFun Grid-EYEAMG8833腳位說明	20
表 3.5 發熱源與AMG8833距離與感測溫度之比較	20
表 3.6 GY-85 九軸IMU多功能感測器模組規格	22
表 3.7 GY-85 九軸IMU多功能感測器模組腳位說明	22
表 3.8 軟體控制馬達A與B前進後退與剎車	24
表 4.1實驗情境A.	33
表 4.2實驗情境B.	36
表 4.3實驗情境C.	39
表 4.4實驗情境D	41
表 4.5實驗A，測試五次分別的時間	43
表 4.6實驗B，在距離0.5米測試五次所花時間	43
表 4.7實驗B，在距離1米測試五次所花時間	44
表 4.8實驗B，在距離2米測試五次所花時間	44
表 4.9 實驗C，方向容許錯誤次數設定為2測試五次所花時間	46
表 4.10 實驗C，方向容許錯誤次數設定為3測試五次所花時間	48
表 4.11 實驗C，方向容許錯誤次數設定為4測試五次所花時間	49
表 4.12 實驗D 將發熱源改成卡式瓦斯爐測試五次所花時間	50

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