面向非结构场景中垃圾拾取任务的高效感知方法

工作场景感知是机器人高效实现指定任务的重要前提.得益于深度学习的发展,现有方法可实现高性能的工作场景感知,但是要求较高的计算能力导致这些方法难以部署于低算力的平台上.本文针对移动机器人在非结构化场景中的垃圾拾取任务,构建了一个12类的垃圾识别数据集,并以此提出了一个结合深度学习与传统机器学习的高效感知方法.该方法在YOLOv4目标检测的基础上,设计了一种基于K-means++聚类的深度信息优化方法,并结合图像形态学变化和Canny边缘检测算法实现物体角度估计.实验结果表明了该方法准确率高、实时性强,对于非结构化场景中的干扰信息(如背景、物体材质等)具有一定的鲁棒性.

复杂地形下无人机搭载的智能垃圾拾取机器人设计

针对复杂地形下的垃圾拾取困难问题,设计一款智能垃圾拾取机器人。该装置通过图传设备以及SSD算法完成垃圾的识别,由Pixhawk第四代飞控系统控制无人机的飞行状态,树莓派控制动力源,从而实现二级伸缩式机械臂的拾取垃圾动作的控制以及垃圾收纳装置动作的控制。装置的重心位置由无人机、机械臂和垃圾收纳装置共同决定,应用Solidworks软件对其进行建模以及重心位置分析。结果表明,水平面上装置重心位于几何中心,不存在重心位置的偏移;垂直轴上,该装置重心位于云台正下方,可以保证飞行的平稳性和机动性。机械手作为最危险部件,利用ANSYS软件对其进行受力、变形、应变以及应力分析,该分析基于机械手与机械臂的连接面为固定面以及机械手与垃圾的接触面为受力面的边界条件。变形、应力、应变分析数据表明,机械手内部最大变形量为1.395×10^(-7)m,最大应变量为6.1355×10^(-5),说明该部件变形微小,可忽略不计;最大应力值为1.2271×10^(7)Pa,小于部件材料的许用应力值,说明该部件工作安全可靠。

基于树莓派的垃圾拾取机器人的设计

本文设计了基于树莓派的垃圾拾取机器人,该机器人能实时的调整运动轨迹,进入预定工作环境,当到达工作区域后,启动传感模块,感应周围环境,并将环境中垃圾放置到指定回收处。本系统主要由远程控制端与测控机器人两部分构成,微型计算机树莓派作为机器人的主控板,实现机器人的总体控制和数据处理,数据采集由传感器和摄像头完成,此外,采用motion软件实现状态追踪。

垃圾拾取车结构设计

针对现今清洁工人较多,工作强度大的问题,本文设计了一种能够自动拾取垃圾的结构,采用六自由度机械手臂,采用两种控制方式,一是通过蓝牙控制模块控制小车的行走,二是通过单片机控制小车的行走,通过传感器识别垃圾。大大减轻了清洁工人的劳动强度。

太阳能驱动的垃圾分类回收四足机器人

我国是垃圾产生大国,人们的垃圾分类意识淡薄,随意丢弃的垃圾分布范围广且有些垃圾不便于人工捡取。然而现有的垃圾分类回收装置存在外形笨重,续航能力差,耗能高,识别准确率低,速度慢,与回收环节难以高效对接等缺点。为此,设计了一款太阳能驱动的垃圾分类回收四足机器人,它的核心部分包括动力系统、运动系统、垃圾捡取机构、垃圾分类回收装置、倾倒装置、控制系统。其中太阳能发电装置将太阳能转化为电能驱动四足机器人工作,视觉检测装置检测并识别垃圾,垃圾捡取装置捡取垃圾并放入垃圾分类存储装置中,实现垃圾的智能分类回收。相比于现行的垃圾分类回收装置,该产品体积小,灵活度高,制造成本低,在提高日常垃圾回收效率的同时节约了时间和人力,拥有较高的推广价值。

基于无人机平台的垃圾搜索及拾取系统设计

文中提出基于无人机平台的垃圾搜索及拾取设计方案,此方案采用遥控直升机作为载体,通过对遥控直升机的设计和改造,可平稳的飞行并进行垃圾搜索和拾取。机械臂的设计和安装位置满足轻松抓取、释放要求且不影响机身重量。应用NOR Flash、TMS320DM6443处理器等硬件作为系统硬件设计中的一部分,有效解决了搜索视频在传输中的低效率和数据丢失问题。相比于其他搜索及拾取系统,该设计方案更为灵活,实用价值更高。

水陆两栖智能清洁机器人系统设计

为充分发挥水陆两栖机器人的工作特点,更好地解决目前生态环境所带来的复杂问题,提出一种水陆两栖智能清洁机器人系统的设计方案。基于对水陆两栖机器人的研究发展现状和技术特点的分析,从硬件与软件两方面阐述设计细节。机器人外部采用智能车车体框架,内部选用树莓派4B作为内嵌计算框架,并配备有控制、驱动、导航、实时定位等模块。针对图像采集处理、目标检测跟踪等功能进行详细的程序设计,并对最终设计完成的智能小车进行实地功能调试。