With the striking development of underground space of smart cities, the detection and emergency treatment of underground space has become more and more important. At a dangerous search and rescue scene, an unmanned ground vehicle can perform the tasks instead of a rescue worker such as incident localization, hazardous material identification, toxic gas collection, and security surveillance. In this paper, we present a novel terrain adaptive omni-directional unmanned ground vehicle (TAOUGV) for search and rescue missions in underground space. The proposed system consists of three main parts: obstacle detection, terrain adaptive mechanical module and control module. In the first part, a binocular camera system and an ultrasonic sensor are used to detect obstacles as the TAOUGV is moving. Using a dilation and erosion algorithm, we can obtain all obstacle information including distance, width and height in front of the TAOUGV on condition of complicated environment. In the second step, the terrain adaptive mechanical mechanism with the minimum number of wheels can navigate passively through rough terrain, climb obstacles actively through a lifting unit, and utilize omni-directional motion for avoiding obstacles. Finally, the control module controls the central controller to implement mode selection such as passive crossing mode, active climbing mode, omni-directional motions, and sensor control for hazardous material and toxic gas collection. The simulation and testing results demonstrate the feasibility of the proposed TAOUGV for use in an underground space emergency detection.

随着智慧城市地下空间的突飞猛进，地下空间的检测和应急处理变得越来越重要。在危险的搜救现场，无人驾驶的地面车辆可以代替救援人员执行任务，例如事件定位，危险物质识别，有毒气体收集和安全监控。在本文中，我们提出了一种新颖的地形自适应全向无人地面车辆（TAOUGV），用于地下空间的搜索和救援任务。拟议的系统包括三个主要部分：障碍物检测，地形自适应机械模块和控制模块。在第一部分中，双眼相机系统和超声波传感器用于在TAOUGV移动时检测障碍物。使用膨胀和腐蚀算法，在复杂环境下，我们可以获得TAOUGV前方的所有障碍物信息，包括距离，宽度和高度。在第二步中，车轮数量最少的地形自适应机械机构可以在崎rough的地形中被动行驶，通过举升单元主动攀爬障碍物，并利用全方位运动来避开障碍物。最后，控制模块控制中央控制器执行模式选择，例如被动穿越模式，主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。在复杂环境下，TAOUGV前面的宽度和高度。在第二步中，车轮数量最少的地形自适应机械机构可以在崎rough的地形中被动行驶，通过举升单元主动攀爬障碍物，并利用全方位运动来避开障碍物。最后，控制模块控制中央控制器执行模式选择，例如被动穿越模式，主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。在复杂环境下，TAOUGV前面的宽度和高度。在第二步中，车轮数量最少的地形自适应机械机构可以在崎rough的地形中被动行驶，通过举升单元主动攀爬障碍物，并利用全方位运动来避开障碍物。最后，控制模块控制中央控制器执行模式选择，例如被动穿越模式，主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。车轮数量最少的地形自适应机械机构可以在崎rough的地形中被动行驶，通过举升单元主动攀爬障碍物，并利用全方位运动来避开障碍物。最后，控制模块控制中央控制器执行模式选择，例如被动穿越模式，主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。车轮数量最少的地形自适应机械机构可以在崎rough的地形中被动行驶，通过举升单元主动攀登障碍物，并利用全方位运动来避开障碍物。最后，控制模块控制中央控制器执行模式选择，例如被动穿越模式，主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。主动爬升模式，全向运动以及用于有害物质和有毒气体收集的传感器控制。仿真和测试结果证明了所提出的TAAOGV在地下空间紧急情况检测中的可行性。