基于改进的Adaboost和LBP危险物品检测算法研究

针对目前由于环境亮度、光照等多种干扰因素影响,导致对危险物品检测正确率下降的问题,提出一种利用Adaboost和LBP的危险物品检测改进算法,实现了提高正确率和快速识别的目的。该改进算法在训练阶段加入对正样本的HSV颜色空间分类,从而提高了级联分类器的检测效率,同时结合改进的LBP算法进行特征值的提取。相比于传统的物体检测方法,将检测正确率提高了2个百分点,达到93.29%。最后将该算法移植到救援机械臂工作平台,实验结果表明,该改进检测算法在实际环境检测中能够准确、快速地识别危险物品,训练效率明显,同时在不同光照亮度条件下具有良好的鲁棒性,满足实用性要求。

基于FPGA的解魔方机器人

解魔方机器人是以FPGA为核心控制装置,以摄像装置和颜色传感器作为判断装置,机械手作为执行装置设计的,其中图像采集由摄像头采集,经过计算机opencv颜色处理与颜色传感器辅助判断来实现,整体的系统运作由FPGA核心控制装置控制,魔方复原由FPGA控制机械手进行复原。

远程多控智能机械臂系统设计

机械臂作为一种自动化机器装置,具有极强的兼容性和应用性,在救灾、家庭服务、医学治疗和工业制造等方面发挥着巨大作用。本系统以机械臂为核心,以金属履带小车为移动工具,结合M6语音识别模块、火焰传感器、颜色传感器、超声波测距模块、红外避障模块和wifi模块等外部传感器,完成了机械臂的远程多控功能。系统以Arduino系列芯片为核心,利用转向器和六个舵机的机械结构组合成更灵活、更准确的六自由度机械臂,编写了ArduinoIDE六自由度智能音频调制机械臂体系程序,完成电脑上位机软件LSC-6Control编写动作组调试。通过加入多传感融合、目标识别、视频处理等手段增强了机械臂的自主识别和适应能力。同时加入人机交互和共融性设计,增强机器人整体协作性,使具有情感交流功能,能自主适应复杂动态环境。该系统旨在进行家政服务、工业操作以及复杂环境下的救援等方面具有实践价值。