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题名基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统设计
被引量：4
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作者
乔道迹
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机构
中北大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机测量与控制》
2024年第5期129-136,共8页
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文摘
为了提高巡检机器人在复杂环境下的避障能力,使机器人能够安全地完成巡检任务,设计基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统;设计由CCD传感器、信号处理芯片等设备组成的工业智能视觉CCD相机,基于FPGA和USB2.0的视频采集卡传输采集数据,完成硬件部分的设计;在软件设计中,对采集的图像实施目标分割、双目目标匹配等预处理,通过对摄像头实施双目视觉标定获取障碍物空间位置三维信息,基于深度学习中的CRNN设计机器人自主避障规划网络模型,并设计模糊轨迹控制器,实现避障中的轨迹自动控制;系统测试结果表明,设计系统最终成功避开了3个动态障碍物,最大轨迹控制误差的最大值为1.45°,最小轨迹控制误差的最大值为0.62°,动态避障巡检速度始终在3.5 m/s左右,表现出了精准而稳定的轨迹控制效果。
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关键词
深度学习
视频采集卡
双目视觉标定
巡检机器人避障
轨迹控制
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Keywords
deep learning
video capture card
binocular vision calibration
obstacle avoidance for inspection robots
trajectory control
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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