一种室内物品运输机器人及其控制方法

    公开(公告)号:CN117234208A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311216108.X

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明属于运输机器人技术领域,具体涉及一种室内物品运输机器人及其控制方法,包括机箱,机箱的顶部一侧上设置有机械臂,机械臂的顶部设置有置物平台,机箱底部设置有底盘以及万向轮,机箱的外侧一体设置有双目相机;机器人利用自适应蒙特卡洛定位AMCL算法实现机器人的自身定位;机器人利用Gmapping算法实现楼层的SLAM建图;机器人基于A*算法和DWA算法实现全局路径规划和局部路径规划是指在整个环境中,找到一条最优路径,使得机器人沿最优路径到达终点,同时本发明使用了Yolov5s模型来对人体进行识别本发明能实现机器人的精确定位,能够适应不同的环境和机器人的类型,具有较高的定位精确度和鲁棒性;为后续机器人的自主导航做准备;便于评估机器人到达目标位置的难易程度以及最佳速度。

    一种基于物联网的便携式模块化空气环境检测装置

    公开(公告)号:CN117007104A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310425546.0

    申请日:2023-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的便携式模块化空气环境检测装置,涉及空气环境检测技术领域,包括环境检测装置本体和远程监控设备,环境检测装置本体包括上层和下层,上层包括面板平台、设置在面板平台上的无线通信模块和环境检测单元,下层设置有电源控制器、蓄电池、太阳能电池板和主控制器,电源控制器、蓄电池、太阳能电池板和供电线以及风力发电装置和构成供电单元,主控制器从环境检测单元获取环境数据,数据通过无线通信模块发送到远程监控设备。本发明采用上述的一种基于物联网的便携式模块化空气环境检测装置,可使监控人员实时查看长期地部署于无人环境的设备所采集的多种环境参数,大大降低检测人员的劳动强度。

    一种基于深度学习的人体识别与追踪机器人

    公开(公告)号:CN117733837A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311435301.2

    申请日:2023-11-01

    Abstract: 本发明属于机器人技术领域,具体的说是一种基于深度学习的人体识别与追踪机器人,所述的可置物人体识别与追踪机器人外观结构包括采用3D打印所设计的机箱、所述机箱采用双层结构,底层安装所选用的机器人底盘,确定关节节点,通过Cascade R‑CNN模型将不同帧间的目标人物进行识别并确定跟踪目标方位,为提高机器人对目标人物定位的准确性,本发明在机器人底盘上设置了各类传感器辅助机器人完成对目标人物的定位,同时配合基于UWB与ODOM融合的机器人定位方法,自主判断与目标人物之间的距离,合理规划跟随路径,完成追踪任务。

    一种基于FPGA的LIBS水下探测自动调焦方法

    公开(公告)号:CN118317193A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410414621.8

    申请日:2024-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的LIBS水下探测自动调焦方法,属于LIBS水下探测技术领域。该方法包括以下步骤:通过CMOS传感器对探测目标表面进行图像采集;对采集到的图像数据进行预处理;基于边缘检测的窗口采样法,调焦窗口的选取,使清晰度评价更加专注于目标区域;基于功率谱的图像清晰度评价函数计算图像的清晰度值;对清晰度值进行判断,从而确定离焦程度和离焦方向,驱动直流微电机带动透镜转动到图像清晰度函数值最大处,完成LIBS水下探测时的自动对焦。本发明采用上述的一种基于FPGA的LIBS水下探测自动调焦方法,不仅有助于提高水下探测的精确性和效率,还推动了FPGA在水下科学研究和工业技术中的广泛应用。

    一种基于深度学习的网球拾取服务型机器人

    公开(公告)号:CN116810790A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310910786.X

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的网球拾取服务型机器人,包括上位机、控制主板、双目相机、机器人底盘以及网球拾取机构,所述网球拾取机构与机器人底盘插接,所述上位机基于Yolov5s识别算法和极线约束的立体匹配算法,通过基于Yolov5s识别算法和极线约束的立体匹配算法,进一步地基于双目视差原理对目标的三维坐标进行计算,提高网球拾取服务型机器人对网球识别稳定性更高,并且其精度和速度表现也非常优秀,通过基于多目标A*捡球路径规划算法的捡球路径规划方案,为机器人规划出一条较为高效和合理的捡球路径,该算法会考虑到球场上实际存在的障碍物,使得规划出的路径较为合理,确保机器人在捡球阶段不会撞到障碍物。

Patent Agency Ranking