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基于深度學(xué)習的巡檢機器人避障軌跡自動(dòng)控制系統設計
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中北大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

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Design of Automatic Control System for Obstacle Avoidance Trajectory of Inspection Robot Based on Deep Learning
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    摘要:

    為了提高巡檢機器人在復雜環(huán)境下的避障能力,使機器人能夠安全地完成巡檢任務(wù),設計基于深度學(xué)習的巡檢機器人避障軌跡自動(dòng)控制系統。設計由CCD傳感器、信號處理芯片等設備組成的工業(yè)智能視覺(jué)CCD相機,基于FPGA和USB2.0的視頻采集卡傳輸采集數據,完成硬件部分的設計。在軟件設計中,對采集的圖像實(shí)施目標分割、雙目目標匹配等預處理,通過(guò)對攝像頭實(shí)施雙目視覺(jué)標定獲取障礙物空間位置三維信息,基于深度學(xué)習中的CRNN設計機器人自主避障規劃網(wǎng)絡(luò )模型,并設計模糊軌跡控制器,實(shí)現避障中的軌跡自動(dòng)控制。系統測試結果表明,設計系統最終成功避開(kāi)了三個(gè)動(dòng)態(tài)障礙物,最大軌跡控制誤差的最大值為1.45°,最小軌跡控制誤差的最大值為0.62°,動(dòng)態(tài)避障巡檢速度始終在3.5m/s左右,表現出了精準而穩定的軌跡控制效果。

    Abstract:

    In order to improve the obstacle avoidance ability of inspection robots in complex environments and enable them to safely complete inspection tasks, an automatic control system for obstacle avoidance trajectory of inspection robots based on deep learning is designed. Design an industrial intelligent visual CCD camera composed of CCD sensors, signal processing chips, and other devices. Based on FPGA and USB2.0 video capture cards, transmit and collect data, and complete the hardware design. In software design, preprocessing such as target segmentation and binocular target matching are implemented on the collected images. The three-dimensional information of obstacle spatial position is obtained through binocular visual calibration of the camera. Based on CRNN in deep learning, a robot autonomous obstacle avoidance planning network model is designed, and a fuzzy trajectory controller is designed to achieve automatic trajectory control in obstacle avoidance. The system testing results show that the designed system successfully avoided three dynamic obstacles, with a maximum trajectory control error of 1.45° and a maximum minimum trajectory control error of 0.62°. The dynamic obstacle avoidance inspection speed is always around 3.5m/s, demonstrating precise and stable trajectory control effects.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

喬道跡.基于深度學(xué)習的巡檢機器人避障軌跡自動(dòng)控制系統設計計算機測量與控制[J].,2024,32(5):129-136.

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歷史
  • 收稿日期:2023-09-06
  • 最后修改日期:2023-10-19
  • 錄用日期:2023-10-20
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-05-22
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