CN111798127A - 基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，包括通过局域网连接的实时监测模块、动态火灾风险智能评估模块和实时路径优化模块；实时监测模块用于采集巡检位置安全状态数据，动态火灾风险智能评估模块用于评估巡检位置综合火灾风险等级，实时路径优化模块用于巡检机器人路径优化。对各巡检点安全状态实时监测，之后根据检测数据，借助机器学习算法动态评估巡检位置综合火灾风险，最后实时路径优化模块利用所得风险等级和园区具体坐标信息规划巡检路径，指导巡检机器人开展安全巡检。实现了有侧重点、有效率的化工园区安全巡检路径规划，进而较大程度保证了化工园区安全。

Description

基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化 系统

技术领域

本发明涉及一种安全、巡检技术，尤其涉及一种基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统。

背景技术

随着化工行业的快速发展，化工企业不断向化工园区集中，园区化已经成为化工行业发展的主要趋势。化工园区内企业集中，存储和使用的危险化学品数量较多，一旦发生事故不仅会造成人员伤亡、经济损失，还会造成人员恐慌，另外，危险化学品引起的火灾爆炸事故不但多发易发，而且危害巨大。危险化学品管理水平在化工企业安全生产、安全运行中尤为重要，其不仅直接影响企业的效益，还会影响公共安全和社会稳定。

火灾巡检是安全巡检的重要内容之一，是对化工园区设备设施及易发生火灾的位置进行检查，检测是否存在易起火隐患或发生起火，是化工园区内企业安全生产的重要保障环节，也是危险化学品安全管理中重要的一部分。

目前火灾安全巡检主要有人工巡检和机器人巡检两种。通常化工园区面积大，火灾隐患较多且较为分散，采用人工巡检，对巡检人员自身素质要求较高，当人在疲劳状态下容易做出错误判断，导致问题检查不到位或者遗漏同时巡检效率较低。普通机器人巡检相比人工巡检效率较高，但是普通机器人巡检一般采用固定巡检路径，当待巡检位置的生产工艺、原料类型、存储量、温度、可燃气体浓度等发生改变使得火灾风险等级动态变化时普通巡检机器人不能及时规划出最优巡检路径，无法对风险最高的对象进行优先巡检，导致巡检无法达到“危先，安次，路径短，高效率”的要求。

随着科技快速发展人工智能、物联网等技术已经应用到了较为广泛应用，但在化工行业此类技术还未迎来春天，人工智能等技术在化工行业应用的欠缺，因此，建立危化品动态风险智能评估与辅助决策系统等智能化建设才是危化品安全管理现代化的未来。

现有技术中：

申请号201811033980.X“动态火灾风险评估方法、装置、服务器及存储介质”专利公告了动态火灾风险评估方法，但具有以下不足：

该方法训练出的机器学习模型在评价火灾风险等级时只依据单一时刻状态数据，无法避免非正常原因导致的安全状态数据瞬时激增瞬时恢复情况产生的错误火灾风险等级。

公开号CN109397236A“一种石油库全功能巡检机器人”专利公告了一种石油库全功能巡检机器人，但具有以下不足：

该巡检机器人巡检路径固定，不能根据各巡检位置重要性或危险性的变动实现动态更新巡检路径。

公开号CN107270921A“一种代维巡检路径规划方法及装置”专利公告了一种代维巡检路径规划方法及装置，但具有以下不足：

该专利在确定巡检资源(将要巡检的设备)后，根据设备覆盖场景等级、设备告警等级、设备停电时长信息计算巡检资源的设备隐患值，并根据隐患值由高到低进行规划巡检路径，若待巡检资源未发生设备告警及设备停电情况时，设备隐患值则是由设备覆盖场景等级唯一确定，而设备覆盖场景等级是固定的，即同一设备覆盖场景等级的设备隐患值均相同(巡检优先级相同)，但是即使设备处于安全状态，设备的具体安全状态数据、设备体量、设备所处环境情况都会对设备隐患程度产生影响，所以说未发生设备告警及设备停电情况时，同一设备覆盖场景等级的设备隐患值不会，也不应该相同；

该专利未能将处于安全状态的设备进行危险程度的划分，未能将处于安全状态的设备按实时状态对应的危险程度从高到到底有针对性的巡检，可能网络设备的危险性较低，但对于危险性高的巡检对象，该方法是不适用的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，包括通过局域网连接的实时监测模块、动态火灾风险智能评估模块和实时路径优化模块；

所述实时监测模块用于采集巡检位置安全状态数据，所述动态火灾风险智能评估模块用于评估巡检位置综合火灾风险等级，所述实时路径优化模块用于巡检机器人路径优化。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，针对处于安全状态的巡检位置进行综合火灾风险评估，考虑各巡检点风险变化趋势，进而指导各巡检点的路径优化。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统结构示意图；

图2为本发明实施例的路径更新机制示意图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例作进一步地详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

本发明的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其较佳的具体实施方式是：

包括通过局域网连接的实时监测模块、动态火灾风险智能评估模块和实时路径优化模块；

所述实时监测模块用于采集巡检位置安全状态数据，所述动态火灾风险智能评估模块用于评估巡检位置综合火灾风险等级，所述实时路径优化模块用于巡检机器人路径优化。

所述实时监测模块包括库房环境监测模块、车间监测模块和公共区域环境监测模块；

所述库房环境监测模块主要负责采集库房内危险化学品种类及数量、温度、湿度和可燃气体浓度的具体数值并将数据传输至实时数据库中的库房子数据库；

所述车间监测模块主要负责采集车间内各安全指标的具体数值并将数据传输至实时数据库中的车间子数据库；

所述公共区域环境监测模块主要负责采集包括办公区、食堂的公共区域内温度、烟雾浓度的具体数值并将数据传输至实时数据库中的公共区域子数据库；

所述车间监测模块中环境监测模块主要负责采集车间温度、车间湿度、车间可燃气体浓度、物料种类及数量的具体数值；

所述车间监测模块中设备监测模块主要负责采集设备温度、设备压力、设备运行时间、设备液位、设备液体流量的具体数值。

所述动态火灾风险智能评估模块包括初级火灾风险智能评估模块、数据处理单元、预警模块和数据库模块，所述初级火灾风险智能评估模块、预警模块、数据库模块与数据处理单元连接和双向通信；

所述数据库模块包括实时数据库、初级火灾风险等级数据库和综合火灾风险等级数据库；

所述实时数据库包括库房子数据库、车间子数据库和公共区域子数据库，各子数据库分别存储对应监测模块采集的实时数据；

所述初级火灾风险等级数据库存储由初级火灾风险智能评估模块所评估的库房、车间等巡检位置智能初级火灾风险等级；

所述综合风险等级数据库存储由预警模块评价的巡检位置综合火灾风险等级；

所述初级火灾风险智能评估模块主要负责根据巡检位置具体安全状态数据，包括温度、可燃气体浓度，评价各位置智能初级火灾风险等级，所述初级火灾风险智能评估模块包括库房火灾风险智能评估模型、车间火灾风险智能评估模型和公共区域火灾风险智能评估模型，三个模型分别由对应子数据库获取巡检位置安全状态数据并完成智能初级火灾风险评估；

所述预警模块主要负责综合火灾风险评估，预警模块由初级火灾风险等级数据库获取各巡检位置连续若干个智能初级火灾风险评估结果，按一定比例将结果依时间顺序划分为两部分，综合分析判断前后部分结果变化趋势，在前后两部分各自确定的两个评估结果中，按照最高评估结果确定综合火灾风险等级，其评价结果存储至综合风险等级数据库，预警模块按一定时间完成一次综合风险等级评价；

所述动态火灾风险智能评估模块中数据处理单元主要负责初级火灾风险智能评估模块、预警模块和数据库模块之间数据调用和传输。

所述实时路径优化模块包括数据处理单元、巡检进程监测模块、路径规划模块和火灾风险等级变化监测模块，所述巡检进程监测模块、路径规划模块、火灾风险等级变化监测模块和数据处理模块连接和双向通信；

所述巡检点及园区信息模块主要存储巡检位置坐标以及园区地图，园区出现因施工导致道路不通情况时，该模块会对园区地图更新，保证园区地图实时准确；

所述火灾风险等级变化监测模块主要负责各巡检位置综合火灾风险等级的实时跟踪、对比，一旦有综合火灾风险等级变化立即调用数据处理模块进行分析是否需要更新路径；

所述巡检路径监控模块主要负责巡检进度记录及巡检机器人位置定位；

所述路径规划模块根据各巡检位置综合火灾风险等级、坐标及园区具体布局以火灾风险等级高优先巡检为第一原则，路径总距离短为第二原则进行路径规划；

所述实时路径优化模块中数据处理单元主要负责信息获取、各个模块调用、综合火灾等级变化时分析判断当前路径是否符合路径规划原则以及需要更新路径时待巡检位置选取。

具体路径规划过程如下：

路径规划模块根据具体信息完成首次路径规划，巡检机器人按照规划路径开始巡检，每当巡检机器人巡检完当前位置时，调用火灾风险等级变化监测模块判断各巡检位置综合火灾风险等级是否变化，若未变化，巡检机器人按原路径去往下一个巡检位置；

若发生变化，火灾风险等级变化监测模块向数据处理单元发送信号，数据处理单元调用巡检进程模块及火灾风险等级变化监测模块，获取巡检进程和巡检点综合风险等级变化信息，分析是否需要更新巡检路径，若需要更新，路径规划模块获取相关巡检点信息再次规划路径，对巡检路径进行更新。

巡检点综合火灾风险等级发生变化时，路径更新机制如下：

数据处理单元读取当前巡检进程及巡检点综合风险等级变化情况进行分析：

(1)若综合风险等级变化的巡检点全部已巡检完成，判断巡检点综合风险等级变化情况，若等级全部升高，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化的巡检点风险等级全部降低，保持原巡检不变；若等级变化的巡检点中有风险等级升高的巡检点，有风险等级降低的巡检点，将风险等级升高的巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；

(2)若综合风险等级变化的巡检点中有已巡检完成和未进行巡检的巡检点，判断已巡检完成的巡检点风险等级变化情况，若均为风险等级降低，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化巡检点为风险等级全部升高的情况和风险等级有升高有降低的情况，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；

(3)若等级变化巡检点全部未进行巡检，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径。

本发明的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，该系统针对化工园区储存、使用化学品种类、数量及生产车间状态时常处于动态变化，火灾风险等级不固定的特点，实现了各巡检点综合火灾风险等级的动态评估，此外相比机器学习模型只根据静态安全状态数据划分的火灾风险等级结果更加准确，有效排除了非正常原因导致的安全状态数据瞬时激增瞬时恢复情况产生的不准确智能初级火灾风险等级结果，保证了所得综合火灾风险等级准确有效，同时对于可能存在隐患并且隐患正在逐渐发展的巡检位置给予了足够重视；针对固定巡检路径没有侧重点、适应性差问题，实时路径规划模块实现了动态路径规划，一旦巡检位置综合火灾等级发生变化，实时路径优化模块将分析判断当前路径是否符合要求，若不符合要求立即更新路径，使安全巡检始终有侧重点、有效率进行。相比第CN 107270921 A号“一种代维巡检路径规划方法及装置”，本系统针对处于安全状态的巡检位置进行综合火灾风险评估，考虑各巡检点风险变化趋势，进而指导各巡检点的路径优化。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明通过预警模块分析连续若干个智能初级火灾风险等级结果完成综合火灾风险等级评估，相比机器学习模型只根据静态安全状态数据评估的火灾风险等级结果更加准确，有效排除了非正常原因导致的安全状态数据瞬时激增瞬时恢复情况产生的不准确智能初级火灾风险等级结果，保证了所得综合火灾风险等级准确有效，同时对于可能存在隐患并且隐患正在逐渐发展的巡检位置给予了足够重视，进而可以有效避免事故的发生，保证化工园区的安全。

巡检机器人相比人工巡检具有全局路径规划能力，巡检效率高，巡检结果准确，节省人力物力；普通机器人巡检路径固定或者只是根据风险等级定期更新巡检路径，不能灵活适应火灾风险等级时常变化的情况。相比以上情况本发明根据综合火灾风险等级及巡检点位置、园区布局信息规划全局巡检路径，在巡检点综合火灾风险等级发生变化时立即分析是否需要更新巡检路径，若需要立即更新巡检路径，确保巡检有侧重点高效率的进行。

本发明针对处于安全状态的巡检位置进行综合火灾风险评估，考虑各巡检点风险变化趋势，进而指导各巡检点的路径优化。

具体实施例，如图1、图2所示：

本领域人员应该理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应该视为限定本发明的范围，实施例中未具体注明的条件，按照常规条件或者制造商建议的条件进行。所有仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购获得的常规产品。

初级火灾风险智能评估模块中三个评估模型建立主要步骤如下：以库房火灾风险智能评估模型为例，选取化工园区库房中实际的危险化学品种类及数量、温度、湿度和可燃气体浓度数据记录作为样本属性部分，挑选此类样本100个，并且保证选取样本具有普遍代表性，之后邀请专家，采用专家打分法确定每个样本属性与智能初级火灾风险等级对应关系，形成100个样本的样本集，借助机器学习算法，利用该样本集训练模型，最后确定符合要求的库房火灾风险智能评估模型。车间火灾风险智能评估模型与公共区域火灾风险智能评估模型建立步骤与库房火灾风险智能评估模型一致。智能初级火灾风险等级分为6个级别，分别为非常安全、比较安全、安全、危险、比较危险和非常危险。

综合火灾风险等级预警模块评价步骤如下：由初级火灾风险等级数据库获取各巡检位置连续若干个智能初级火灾风险等级结果，按一定比例将结果依时间顺序划分为两部分，综合分析判断前后部分结果变化趋势，在前后两部分各自确定的两个评估结果中，按照最高评估结果确定综合火灾风险等级。例如：由初级火灾风险等级数据库获取巡检位置当前连续30个智能初级火灾风险等级结果，选择前26个结果中重数结果作为等级1，在末尾四个结果中选取等级最高结果作为等级2，若等级2高于等级1，以等级2作为该巡检位置综合火灾风险等级，若等级2低于等级1，以等级1作为该巡检位置综合火灾风险等级。综合火灾风险等级分为6个级别，分别为非常安全、比较安全、安全、危险、比较危险和非常危险。综合火灾风险等级评价每30分钟完成一次，并将结果存入综合火灾风险数据库。

所述基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统的具体实施方式如下：首先将实时监测模块采集到的库房、车间、办公区等巡检位置的实时数据通过局域网传输实时数据库，初级火灾风险智能评估模块每隔1分钟由实时数据库获取各巡检位置安全状态数据，按照巡检位置类型送至相对应火灾风险等级评估模型，借助机器学习算法完成智能初级风险评估，评估结果存储至实时风险等级数据库。之后预警模块由初级火灾风险等级数据库获取各巡检位置连续若干个智能初级火灾风险等级结果综合评价出各巡检位置综合火灾风险等级并将结果存入综合火灾风险数据库(预警模块按一定时间如每30分钟进行一次综合风险等级的划分)，最后数据处理模块将巡检点及园区信息模块中的对应信息及综合火灾风险数据库中各巡检点风险等级传输至路径规划模块，规化出当前最优巡检路径。注意：当综合火灾风险数据库中为空时采用初级火灾风险等级数据库中最新智能初级火灾风险等级用于巡检路径规划。

巡检机器人按照规划路径开始巡检，每当巡检机器人到达巡检后即调用火灾风险等级变化监测模块监测各巡检点综合火灾风险等级是否变化，若未变化，巡检机器人开始该巡检位置的巡检工作，并按原路径去往下一个巡检点；若发生变化，火灾风险等级变化监测模块向数据处理单元发送信号，数据处理单元调用巡检进程模块及火灾风险等级变化监测模块，获取巡检进程和巡检点风险等级变化信息，分析是否需要更新巡检路径，若需要更新，路径规划模块获取相关巡检点信息再次规划路径，对巡检路径进行更新。

巡检点综合火灾风险等级发生变化时，路径更新机制如下：数据处理单元读取当前巡检进程及巡检点综合风险等级变化情况进行分析：(1)若综合风险等级变化的巡检点全部已巡检完成，判断巡检点综合风险等级变化情况。若等级全部升高，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化的巡检点风险等级全部降低，保持原巡检不变；若等级变化的巡检点中有风险等级升高的巡检点，有风险等级降低的巡检点，将风险等级升高的巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径。(2)若综合风险等级变化的巡检点中有已巡检完成和未进行巡检的巡检点，判断已巡检完成的巡检点风险等级变化情况。若均为风险等级降低，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化巡检点为风险等级全部升高的情况和风险等级有升高有降低的情况，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径。(3)若等级变化巡检点全部未进行巡检，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，包括通过局域网连接的实时监测模块、动态火灾风险智能评估模块和实时路径优化模块；

所述实时监测模块用于采集巡检位置安全状态数据，所述动态火灾风险智能评估模块用于评估巡检位置综合火灾风险等级，所述实时路径优化模块用于巡检机器人路径优化。

2.根据权利要求1所述的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，所述实时监测模块包括库房环境监测模块、车间监测模块和公共区域环境监测模块；

所述库房环境监测模块主要负责采集库房内危险化学品种类及数量、温度、湿度和可燃气体浓度的具体数值并将数据传输至实时数据库中的库房子数据库；

所述车间监测模块主要负责采集车间内各安全指标的具体数值并将数据传输至实时数据库中的车间子数据库；

所述公共区域环境监测模块主要负责采集包括办公区、食堂的公共区域内温度、烟雾浓度的具体数值并将数据传输至实时数据库中的公共区域子数据库；

所述车间监测模块中环境监测模块主要负责采集车间温度、车间湿度、车间可燃气体浓度、物料种类及数量的具体数值；

所述车间监测模块中设备监测模块主要负责采集设备温度、设备压力、设备运行时间、设备液位、设备液体流量的具体数值。

3.根据权利要求2所述的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，所述动态火灾风险智能评估模块包括初级火灾风险智能评估模块、数据处理单元、预警模块和数据库模块，所述初级火灾风险智能评估模块、预警模块、数据库模块与数据处理单元连接和双向通信；

所述数据库模块包括实时数据库、初级火灾风险等级数据库和综合火灾风险等级数据库；

所述实时数据库包括库房子数据库、车间子数据库和公共区域子数据库，各子数据库分别存储对应监测模块采集的实时数据；

所述初级火灾风险等级数据库存储由初级火灾风险智能评估模块所评估的库房、车间等巡检位置智能初级火灾风险等级；

所述综合风险等级数据库存储由预警模块评价的巡检位置综合火灾风险等级；

所述初级火灾风险智能评估模块主要负责根据巡检位置具体安全状态数据，包括温度、可燃气体浓度，评价各位置智能初级火灾风险等级，所述初级火灾风险智能评估模块包括库房火灾风险智能评估模型、车间火灾风险智能评估模型和公共区域火灾风险智能评估模型，三个模型分别由对应子数据库获取巡检位置安全状态数据并完成智能初级火灾风险评估；

所述预警模块主要负责综合火灾风险评估，预警模块由初级火灾风险等级数据库获取各巡检位置连续若干个智能初级火灾风险评估结果，按一定比例将结果依时间顺序划分为两部分，综合分析判断前后部分结果变化趋势，在前后两部分各自确定的两个评估结果中，按照最高评估结果确定综合火灾风险等级，其评价结果存储至综合风险等级数据库，预警模块按一定时间完成一次综合风险等级评价；

所述动态火灾风险智能评估模块中数据处理单元主要负责初级火灾风险智能评估模块、预警模块和数据库模块之间数据调用和传输。

4.根据权利要求3所述的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，所述实时路径优化模块包括数据处理单元、巡检进程监测模块、路径规划模块和火灾风险等级变化监测模块，所述巡检进程监测模块、路径规划模块、火灾风险等级变化监测模块和数据处理模块连接和双向通信；

所述巡检点及园区信息模块主要存储巡检位置坐标以及园区地图，园区出现因施工导致道路不通情况时，该模块会对园区地图更新，保证园区地图实时准确；

所述火灾风险等级变化监测模块主要负责各巡检位置综合火灾风险等级的实时跟踪、对比，一旦有综合火灾风险等级变化立即调用数据处理模块进行分析是否需要更新路径；

所述巡检路径监控模块主要负责巡检进度记录及巡检机器人位置定位；

所述路径规划模块根据各巡检位置综合火灾风险等级、坐标及园区具体布局以火灾风险等级高优先巡检为第一原则，路径总距离短为第二原则进行路径规划；

所述实时路径优化模块中数据处理单元主要负责信息获取、各个模块调用、综合火灾等级变化时分析判断当前路径是否符合路径规划原则以及需要更新路径时待巡检位置选取。

5.根据权利要求4所述的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，具体路径规划过程如下：

路径规划模块根据具体信息完成首次路径规划，巡检机器人按照规划路径开始巡检，每当巡检机器人巡检完当前位置时，调用火灾风险等级变化监测模块判断各巡检位置综合火灾风险等级是否变化，若未变化，巡检机器人按原路径去往下一个巡检位置；

若发生变化，火灾风险等级变化监测模块向数据处理单元发送信号，数据处理单元调用巡检进程模块及火灾风险等级变化监测模块，获取巡检进程和巡检点综合风险等级变化信息，分析是否需要更新巡检路径，若需要更新，路径规划模块获取相关巡检点信息再次规划路径，对巡检路径进行更新。

6.根据权利要求5所述的基于动态火灾风险智能评估的化工园区巡检机器人路径优化系统，其特征在于，巡检点综合火灾风险等级发生变化时，路径更新机制如下：

数据处理单元读取当前巡检进程及巡检点综合风险等级变化情况进行分析：

(1)若综合风险等级变化的巡检点全部已巡检完成，判断巡检点综合风险等级变化情况，若等级全部升高，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化的巡检点风险等级全部降低，保持原巡检不变；若等级变化的巡检点中有风险等级升高的巡检点，有风险等级降低的巡检点，将风险等级升高的巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；

(2)若综合风险等级变化的巡检点中有已巡检完成和未进行巡检的巡检点，判断已巡检完成的巡检点风险等级变化情况，若均为风险等级降低，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；若等级变化巡检点为风险等级全部升高的情况和风险等级有升高有降低的情况，将等级变高巡检点与未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径；

(3)若等级变化巡检点全部未进行巡检，将未进行巡检的巡检点信息传输至路径规划模块，生成新路径。

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