CN116619420A - 一种线路辅助施工机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种线路辅助施工机器人，机器人本体上设置实现施工材料的智能识别的装置、实现机器人移动的机构及实现机械手抓取功能的机构。本发明运用机器人工作原理，研制线路辅助施工机器人、实现机器代人工作，从而保证安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种线路辅助施工机器人。
背景技术
电力线路改造施工很多很多，施工过程中存在这样三大问题：1、施工人员紧张，很难找到。2、施工人员在杆塔下施工很不安全，上方施工一旦有东西脱落，直接威胁到人身安全。3、施工人员工资成本高，针对以上问题，研制出一种线路辅助施工机器人就能解决上述问题，对施工人身意义重大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种确保了施工安全、方便的线路辅助施工机器人。
本发明的技术解决方案是：
一种线路辅助施工机器人，包括机器人本体，其特征是：机器人本体上设置实现施工材料的智能识别的装置、实现机器人移动的机构及实现机械手抓取功能的机构；
所述实现施工材料的智能识别的装置采用语音图像识别装置，其基于TensorFlowObject Detection API，TensorFlow Object Detection API是一个构建在TensorFlow之上的开源框架，可轻松构建、训练和部署对象检测模型，使用ssd算法进行目标检测；
所述ssd算法的结构如下：
(1)SSD模型的第一环节是特征提取：特征提取采用主流的卷积模型VGG或Inception，特征提取时的不同卷积层feature map的输出将同时送到到下一环节“检测”；
(2)SSD模型的第二环节是检测：检测环节采用一系列的小卷积模块(3*3，1*1)来预测物体的类别与坐标；由于上一层输入的不同层数的feature map有不同的感受野，因此检测环节是对不同尺寸的图像进行回归和分类；
(3)SSD模型的第三环节是损失计算：该环节用于训练过程，损失函数包括Classification loss和Localization losses，通过损失的最小化，缩短Classification和Localization的预测误差；
(4)SSD模型的第四环节是后处理：该环节用于验证过程，通过NMS(非极大值抑制)筛选出置信度最高、存在目标的区域；
语音图像识别装置的图像显示：使用OpenCV进行图像的结果显示；
所述实现机器人移动的机构采用三角履带传动，在驱动方式上，选择两轮差速驱动，它的运动特性是，其底部后方两个同构驱动轮的转动为其提供动力，前方的随动轮起支撑作用并不推动其运动；设两轮速度分别为V1、V2，差速驱动方式，即V1和V2间存在的速度差关系决定了其具备不同的三种运动状态：
当V1＞V2时，机器做圆弧运动；
当V1＝V2时，机器做直线运动；
当V1＝－V2时，机器以左右轮中心点做原地旋转；
所述实现机械手抓取功能的机构，机械臂运动规划为树莓派、PCA9685和舵机控制；PCA9685是一款基于IIC总线通信的12位精度16通道PWM波输出的芯片，选取此芯片实现多个舵机的同时控制；
控制原理：一个脉冲周期为20ms，高电平为脉冲宽度，这个脉冲宽度决定舵机旋转角度，假设180°舵机旋转位于中间位置，即90°位置的脉冲宽度为1.5ms，则0°位置为1ms，180°位置为2ms，以此类推，得出一下公式：
舵机旋转1°＝(最大脉冲宽度-最小脉冲宽度)/最大角度(最大位置)。
本发明运用机器人工作原理，研制线路辅助施工机器人、实现机器代人工作，从而保证安全。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是差速驱动方式示意图。
图2是PCA9685控制原理示意图。
具体实施方式
一种线路辅助施工机器人，包括机器人本体，机器人本体上设置实现施工材料的智能识别的装置、实现机器人移动的机构及实现机械手抓取功能的机构；
所述实现施工材料的智能识别的装置采用语音图像识别装置，其基于TensorFlowObject Detection API，TensorFlow Object Detection API是一个构建在TensorFlow之上的开源框架，可轻松构建、训练和部署对象检测模型，使用ssd算法进行目标检测；
所述ssd算法的结构如下：
(1)SSD模型的第一环节是特征提取：特征提取采用主流的卷积模型VGG或Inception，特征提取时的不同卷积层feature map的输出将同时送到到下一环节“检测”；
(2)SSD模型的第二环节是检测：检测环节采用一系列的小卷积模块(3*3、1*1)来预测物体的类别与坐标；由于上一层输入的不同层数的feature map有不同的感受野，因此检测环节是对不同尺寸的图像进行回归和分类；
(3)SSD模型的第三环节是损失计算：该环节用于训练过程，损失函数包括Classification loss和Localization losses，通过损失的最小化，缩短Classification和Localization的预测误差；
(4)SSD模型的第四环节是后处理：该环节用于验证过程，通过NMS(非极大值抑制)筛选出置信度最高、存在目标的区域；
语音图像识别装置的图像显示：使用OpenCV进行图像的结果显示；
所述实现机器人移动的机构采用三角履带传动，在驱动方式上，选择两轮差速驱动，它的运动特性是，其底部后方两个同构驱动轮的转动为其提供动力，前方的随动轮起支撑作用并不推动其运动；设两轮速度分别为V1、V2，差速驱动方式，即V1和V2间存在的速度差关系决定了其具备不同的三种运动状态：
当V1＞V2时，机器做圆弧运动；
当V1＝V2时，机器做直线运动；
当V1＝－V2时，机器以左右轮中心点做原地旋转；
所述实现机械手抓取功能的机构，机械臂运动规划为树莓派、PCA9685和舵机控制；PCA9685是一款基于IIC总线通信的12位精度16通道PWM波输出的芯片，选取此芯片实现多个舵机的同时控制；
控制原理：一个脉冲周期为20ms，高电平为脉冲宽度，这个脉冲宽度决定舵机旋转角度，假设180°舵机旋转位于中间位置，即90°位置的脉冲宽度为1.5ms，则0°位置为1ms，180°位置为2ms，以此类推，得出一下公式：
舵机旋转1°＝(最大脉冲宽度-最小脉冲宽度)/最大角度(最大位置)。
使用过程：施工施工过程中，杆上作业人员发出指令后→机器人进行识别寻找→移动到相应位置→抓取所需物件→放入工具袋中→杆上人员提取施工。
Claims (1)
1.一种线路辅助施工机器人，包括机器人本体，其特征是：机器人本体上设置实现施工材料的智能识别的装置、实现机器人移动的机构及实现机械手抓取功能的机构；
所述实现施工材料的智能识别的装置采用语音图像识别装置，其基于TensorFlowObject Detection API，TensorFlow Object Detection API是一个构建在TensorFlow之上的开源框架，可轻松构建、训练和部署对象检测模型，使用ssd算法进行目标检测；
所述ssd算法的结构如下：
(1)SSD模型的第一环节是特征提取：特征提取采用主流的卷积模型VGG或Inception，特征提取时的不同卷积层feature map的输出将同时送到到下一环节“检测”；
(2)SSD模型的第二环节是检测：检测环节采用一系列的小卷积模块来预测物体的类别与坐标；由于上一层输入的不同层数的feature map有不同的感受野，因此检测环节是对不同尺寸的图像进行回归和分类；
(3)SSD模型的第三环节是损失计算：该环节用于训练过程，损失函数包括Classification loss和Localization losses，通过损失的最小化，缩短Classification和Localization的预测误差；
(4)SSD模型的第四环节是后处理：该环节用于验证过程，通过NMS筛选出置信度最高、存在目标的区域；
语音图像识别装置的图像显示：使用OpenCV进行图像的结果显示；
所述实现机器人移动的机构采用三角履带传动，在驱动方式上，选择两轮差速驱动，它的运动特性是，其底部后方两个同构驱动轮的转动为其提供动力，前方的随动轮起支撑作用并不推动其运动；设两轮速度分别为V1、V2，差速驱动方式，即V1和V2间存在的速度差关系决定了其具备不同的三种运动状态：
当V1＞V2时，机器做圆弧运动；
当V1＝V2时，机器做直线运动；
当V1＝－V2时，机器以左右轮中心点做原地旋转；
所述实现机械手抓取功能的机构，机械臂运动规划为树莓派、PCA9685和舵机控制；PCA9685是一款基于IIC总线通信的12位精度16通道PWM波输出的芯片，选取此芯片实现多个舵机的同时控制；
控制原理：一个脉冲周期为20ms，高电平为脉冲宽度，这个脉冲宽度决定舵机旋转角度，假设180°舵机旋转位于中间位置，即90°位置的脉冲宽度为1.5ms，则0°位置为1ms，180°位置为2ms，以此类推，得出一下公式：
舵机旋转1°＝(最大脉冲宽度-最小脉冲宽度)/最大角度(最大位置)。
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