iCAREbot机器人南京理工大学
发布时间:2021-11-10 06:15
iCAREbot医疗垃圾自动捡拾机器人主要作业于医院,特别是具有放射性等有害物质的空间内。该机器人能够通过视觉识别技术自动识别物体,自主规划移动路径并规避障碍物,可利用机械手系统实现对物品的精准抓取与放置,以此完成对医疗废物垃圾的高效捡拾。在捡拾过程中无需人工接触医疗垃圾,可有效降低有毒有害垃圾以及高危环境对人员的伤害,提高作业效率。
【文章来源】:物联网技术. 2020,10(12)
【文章页数】:2 页
【部分图文】:
机器人功能逻辑图
本机器人的一大特点是可以实现室内自主导航。选用UWB超宽带定位、激光雷达、惯性导航相结合的方案,可以实现厘米级带有移动障碍物的室内自主导航和避障。UWB超宽带定位负责给出机器人的空间坐标,激光雷达负责对场内地图进行建模,以及对临时移动障碍物及时避障,惯性导航负责对信号以及视野盲区的偏差进行修正弥补。程序运行层图如图3所示,程序运行流程如图4所示。图4 程序运行流程
图3 程序运行层图该机器人运用了深度学习技术,可通过Python编写的程序与C#编写的人机交互界面沟通,也可与TensorFlow Object Detection API交互,实现对视野内常见物体的识别。识别完成后通过Python编写的基于OpenCV的传统视觉方案对识别出的物体进行精准定位,并上传物体名称和空间坐标至人机交互程序,由人机交互程序下达命令控制移动机器人及机械手臂完成抓取等动作。
本文编号:3486738
【文章来源】:物联网技术. 2020,10(12)
【文章页数】:2 页
【部分图文】:
机器人功能逻辑图
本机器人的一大特点是可以实现室内自主导航。选用UWB超宽带定位、激光雷达、惯性导航相结合的方案,可以实现厘米级带有移动障碍物的室内自主导航和避障。UWB超宽带定位负责给出机器人的空间坐标,激光雷达负责对场内地图进行建模,以及对临时移动障碍物及时避障,惯性导航负责对信号以及视野盲区的偏差进行修正弥补。程序运行层图如图3所示,程序运行流程如图4所示。图4 程序运行流程
图3 程序运行层图该机器人运用了深度学习技术,可通过Python编写的程序与C#编写的人机交互界面沟通,也可与TensorFlow Object Detection API交互,实现对视野内常见物体的识别。识别完成后通过Python编写的基于OpenCV的传统视觉方案对识别出的物体进行精准定位,并上传物体名称和空间坐标至人机交互程序,由人机交互程序下达命令控制移动机器人及机械手臂完成抓取等动作。
本文编号:3486738
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