CN214912972U - 搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 - Google Patents
搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN214912972U CN214912972U CN202120176930.8U CN202120176930U CN214912972U CN 214912972 U CN214912972 U CN 214912972U CN 202120176930 U CN202120176930 U CN 202120176930U CN 214912972 U CN214912972 U CN 214912972U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- fire
- monitoring
- mechanical dog
- motion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本实用新型提出一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，包括机械狗形态的四足仿生机器人，还包括可对机器人进行远程交互的远程操控端；机器人包括第一处理器、第二处理器、视觉识别装置和同步定位和建图装置，以自带的四足仿生机械狗运动装置移动；同步定位和建图装置包括深度摄像头和激光雷达；当机器人进行消防巡视时，以第一处理器经视觉识别装置监测和识别火焰目标，同步定位和建图装置向第二处理器提供巡视环境数据，使机器人根据环境数据调整巡视动作，以提升视觉识别装置监测和识别的稳定性，以及对环境的适应性；本实用新型可移动巡视，具备自动识别功能，可为消防过程中的前期监测、处理、反馈，提供系统层面的解决方案。
Description
技术领域
本实用新型涉及消防监测领域，尤其是一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统。
背景技术
新时期的消防管理工作面临着许多新情况和新问题，工作任务十分繁重、十分艰巨。随着城镇化、工业化、市场化的深入推进，高层、超高层和地下建筑的大量增加，制造、运输、仓储等行业发展迅猛，石油、化工等易燃易爆企业的规模扩大，危险程度也大幅增加，“三合一”场所、“城中村”和城乡结合部的消防安全问题突出，引发火灾的因素、重大火灾危险源增加。
消防监测系统的现有方案都是比较成熟，但多少存在着无法自动识别火焰、系统无法移动、缺乏误报反馈机制等问题和缺陷，比如在大型消防场景中，需要长期有人值守消控室，以提供及时的报警服务，压缩了消防的黄金窗口期，因为上述的不及时反应，给灭火行动带来巨大的挑战，不利于最大限度保护人民群众的生命财产安全；又比如在工厂等高风险场景中，需要由专人定期检查火灾隐患，特殊环境可能危害技术人员健康。所以如何解决在高风险环境中进行的火灾检测以及消防系统的智能化仍是现有技术存在的一大难点。
目前现有智能化消防系统的主要方案中有：消防安全中的云智慧技术，开发自动预警系统需要将信息传输到云端，由云端进行处理和判断，该方案由于传输过程的不确定性可能造成数据的丢失以及泄密的情况，不利于在保护自身隐私的情况下消防检测。
发明内容
本实用新型提出一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，可移动巡视，具备自动识别功能，可为适应多场景的消防过程中的前期监测、处理、反馈，提供系统层面的解决方案。
本实用新型采用以下技术方案。
一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，所述监测和识别系统包括机械狗形态的四足仿生机器人，还包括可对机器人进行远程交互的远程操控端；所述机器人包括第一处理器、第二处理器、视觉识别装置和同步定位和建图装置，以机器人自带的四足仿生机械狗运动装置移动；所述同步定位和建图装置包括深度摄像头和激光雷达；当机器人进行消防巡视时，以第一处理器经视觉识别装置监测和识别火焰目标，同步定位和建图装置向第二处理器提供巡视环境数据，使机器人根据环境数据调整巡视动作，以提升视觉识别装置监测和识别的稳定性，以及对环境的适应性。
所述监测和识别系统还包括环境数据采集装置及与之相连的智能物联网装置；所述环境数据采集装置包括基于微处理器的AD采样设备和物联网设备驱动装置；所述智能物联网装置连接至环境数据采集装置中的下位机，智能物联网装置包括服务器和网络链路；当智能物联网装置与外部的上位机进行数据交互作业时，所述环境数据采集装置为数据交互过程提供初始数据。
当机器人进行消防巡视时，所述第二处理器根据同步定位和建图装置采集的巡视环境数据进行解算和建图作业，解算和建图作业所得结果为空间二维平面图和三维立体图，可通过远程操控端的地图显示终端展示；解算结果用于为机器人的运动姿态调整和路径选择提供数据依据。
所述四足仿生机械狗运动装置采用MPU6050模块，包含三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪；
所述四足仿生机械狗运动装置以ROS操作系统为其固件的控制内核，四足仿生机械狗运动装置的结构为四足哺乳动物形结构，其结构中的关节拥有十二个自由度，当机器人作为载体以四足仿生运动姿态运动时，加速度计检测机器人在载体坐标系统x、y、z独立三轴的加速度信号，陀螺仪检测机器人相对于导航坐标系的角速度信号，测量机器人在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出机器人的姿态，所述四足仿生机械狗运动装置以内置的舵机驱动模块、IMU加速度计模块对机器人进行自稳调节。
所述远程操控端包括网页交互端及APP交互端；当机器人进行消防巡视时，把巡视环境数据上传至所述远程操控端，所述远程操控端对巡视环境数据进行可视化处理及消防评估，若发现存在火焰特征，则通过网页交互端发出网页语音警报。
所述APP交互端可通过蓝牙通讯或WiFi通讯对机器人的运动姿态进行控制，使机器人以walk步态或trot步态运动，并控制机器人的原地静止、前进、后退、小跑或转向的仿生运动，还可控制机器人进行简易灭火处理作业。
所述远程操控端还包括用于管理机器人设备及机器人工况状态的专属网页终端。
所述视觉识别装置包括基于Pytorch框架的YOLOv5多种火焰形态的识别模型、基于OpenVINO的模型优化工具以及movidius推理加速异构设备；
当机器人进行消防巡视时，视觉识别装置以内置的红外摄像头采集热成像，第一处理器对视觉识别装置提供的热成像、视觉识别结果进行叠加，并根据叠加结果对火焰进行识别，勾勒火焰位置和进行火情评估，以优化火焰目标的识别并减少误报率。
当第一处理器经视觉识别装置识别到火焰特征后，通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
所述环境数据采集装置还包括温湿度传感器以及有害气体传感器，当机器人进行巡视时，环境数据采集装置对温度、湿度、可燃气浓度信息进行采集，环境数据采集装置以内置的降噪算法对采集到的温度、湿度、可燃气浓度进行处理，若采集到的温度、湿度、可燃气浓度超出安全阈值，则环境数据采集装置通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
与现有技术相比，本实用新型具有以下优异效果：本实用新型能够为用户提供多场景的智能化的可移动的火灾监测装置。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：
附图1是本实用新型的原理示意图。
具体实施方式
如图所示，一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，所述监测和识别系统包括机械狗形态的四足仿生机器人，还包括可对机器人进行远程交互的远程操控端；所述机器人包括第一处理器、第二处理器、视觉识别装置和同步定位和建图装置，以机器人自带的四足仿生机械狗运动装置移动；所述同步定位和建图装置包括深度摄像头和激光雷达；当机器人进行消防巡视时，以第一处理器经视觉识别装置监测和识别火焰目标，同步定位和建图装置向第二处理器提供巡视环境数据，使机器人根据环境数据调整巡视动作，以提升视觉识别装置监测和识别的稳定性，以及对环境的适应性。
所述监测和识别系统还包括环境数据采集装置及与之相连的智能物联网装置；所述环境数据采集装置包括基于微处理器的AD采样设备和物联网设备驱动装置；所述智能物联网装置连接至环境数据采集装置中的下位机，智能物联网装置包括服务器和网络链路；当智能物联网装置与外部的上位机进行数据交互作业时，所述环境数据采集装置为数据交互过程提供初始数据。
当机器人进行消防巡视时，所述第二处理器根据同步定位和建图装置采集的巡视环境数据进行解算和建图作业，解算和建图作业所得结果为空间二维平面图和三维立体图，可通过远程操控端的地图显示终端展示；解算结果用于为机器人的运动姿态调整和路径选择提供数据依据。
所述四足仿生机械狗运动装置采用MPU6050模块，包含三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪；
所述四足仿生机械狗运动装置以ROS操作系统为其固件的控制内核，四足仿生机械狗运动装置的结构为四足哺乳动物形结构，其结构中的关节拥有十二个自由度，当机器人作为载体以四足仿生运动姿态运动时，加速度计检测机器人在载体坐标系统x、y、z独立三轴的加速度信号，陀螺仪检测机器人相对于导航坐标系的角速度信号，测量机器人在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出机器人的姿态，所述四足仿生机械狗运动装置以内置的舵机驱动模块、IMU加速度计模块对机器人进行自稳调节。
所述远程操控端包括网页交互端及APP交互端；当机器人进行消防巡视时，把巡视环境数据上传至所述远程操控端，所述远程操控端对巡视环境数据进行可视化处理及消防评估，若发现存在火焰特征，则通过网页交互端发出网页语音警报。
所述APP交互端可通过蓝牙通讯或WiFi通讯对机器人的运动姿态进行控制，使机器人以walk步态或trot步态运动，并控制机器人的原地静止、前进、后退、小跑或转向的仿生运动，还可控制机器人进行简易灭火处理作业。
所述远程操控端还包括用于管理机器人设备及机器人工况状态的专属网页终端。
所述视觉识别装置包括基于Pytorch框架的YOLOv5多种火焰形态的识别模型、基于OpenVINO的模型优化工具以及movidius推理加速异构设备；
当机器人进行消防巡视时，视觉识别装置以内置的红外摄像头采集热成像，第一处理器对视觉识别装置提供的热成像、视觉识别结果进行叠加，并根据叠加结果对火焰进行识别，勾勒火焰位置和进行火情评估，以优化火焰目标的识别并减少误报率。
当第一处理器经视觉识别装置识别到火焰特征后，通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
所述环境数据采集装置还包括温湿度传感器以及有害气体传感器，当机器人进行巡视时，环境数据采集装置对温度、湿度、可燃气浓度信息进行采集，环境数据采集装置以内置的降噪算法对采集到的温度、湿度、可燃气浓度进行处理，若采集到的温度、湿度、可燃气浓度超出安全阈值，则环境数据采集装置通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
实施例：
如图，本实例提供了一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，包括视觉识别装置、数据采集装置（下位机系统）、同步定位和建图装置、四足仿生机械狗运动装置、移动终端（基于Android的手机APP）及网页端设备（上位机系统）。
本实用新型采用以下方案实现：OpenVINO视觉方案、智能物联网方案、数据采集方案、SLAM技术方案和机械狗运动方案。
本实例的视觉识别装置中，基于pytorch框架的YOLOv5多形态火焰识别模型是利用pytorch的卷积神经网络进行机器视觉训练。本实例针对该项目所需的火焰数据集进行收集整理（包括训练集、预测集以及测试集三个训练集），进行标注和框选，调用YOLOv5针对训练的脚本文件，在基于YOLOv5预训练模型yolov5x.yaml的前提下，在权重文件yolov5x.pt的输入下进行火焰模型训练，生成火焰识别和检测的.yaml文件，最后将模型与测试集数据进行匹配，得到训练后模型的精度、大小等一系列性能指标。
本实例中基于OpenVINO的模型优化，是通过调用OpenVINO工具下的优化工具对YOLOv5模型的.yaml文件进行优化处理，得到OpenVINO可以推理的IR格式文件(包含.bin的权重文件以及.xml的布局文件),作为后续视觉编程的输入模型。
在本实例中利用OpenVINO推理引擎加速方法和movidius异构设备加速单元进行视觉加速优化的实施装置，实质是调用OpenVINO的API指定部署环境中的movidius异构设备，实现同时从软件层面和硬件层面加速边缘计算和图像处理的过程。OpenVINO推理引擎加速方法可指定部署环境中的CPU、GPU、VPU等异构设备作为视觉的处理器。因采用raspberry-pi4B处理器作为部署环境，尽管在体积上容易嵌入，但是其CPU的算力并不突出，因此采用体积小同样容易嵌入的movidius神经计算棒作为视觉处理器，满足易嵌入、方便移动的设计需求。
完成上述操作后，再通过OpenCV视觉库编写算法程序，读取图片、视频，亦或调用raspberry-pi4B摄像头进行实时图像处理，依次经过解码、预处理、推理、后处理、压缩对输入的图片、视频或实时图像进行火焰识别、框选、图像分割、标记、百分比识别，达到所需要的效果。
本实例中热成像技术是利用MLX90640红外热成像传感器进行初始温度矩阵的采集，再通过插值算法扩展像素，并与识别图像进行叠加判断。以提高火灾监测的准确性，减少误判。
本实例中的MQTT通信协议中的Broker端部署在硬件平台Intel AI BoxX上，作为本实例的云终端设备；使用的NB-IoT实现方案目标保证消息传递的实时性、低开销性、低带宽占用率等，NB设备的驱动方案在算法上采用“AT指令+状态机”模式，实现NB设备的实时发包，断开重连机制等功能，在本实例中采用高新兴公司ME3616芯片作为选型方案；WiFi通讯作为上位机控制下位机链路以及环境视频的传输通道，适用于家居、工厂等无线局域网的应用场景。
本实例APP与网页交互解决方案导入了支持MQTT通讯的SDK库，用于在移动终端（基于Android的手机APP）显示环境数据和环境图像以及控制界面，APP具备用户的注册登录、环境数据的UI展示、机械狗视角的实时监控画面交互展示、远程控制、蓝牙连接、二维码扫描以及人机设备识别匹配等多项功能。网页端主要呈现传感器数据、绘制曲线、下发命令、设置警告阈值多重功能。
本实例采用基于ARM架构的STM32F4处理器进行DMA多通道ADC采样、IIC温湿度传感器和OLED显示屏驱动、NB外设串口驱动和WiFi外设串口通讯构建整个下位机系统，完成数据采集、数据封装、数据发送以及数据接收的完整功能。
本实例的图像采集采用raspberry-pi4B外设CIS摄像头，既将摄像头捕捉的图像数据上传至内网IP地址，通过内网穿透，经过大带宽将本地ip数据映射至公网地址上，通过访问该地址则可实现对画面的实时监控；又通过raspberry-pi4B的拍照功能，将图像数据存储至raspberry-pi4B的SD卡内存上，通过OpenVINO定时对特定目录下图片数据进行火焰识别检测，与实时火焰识别相得益彰，排除意外情况下的遗漏性，也方便用户后续对采集的图像信息复核检查，防止遗漏。
所述的机械狗运动装置以ROS操作系统为控制内核，其机械结构参照四足哺乳动物结构，拥有12个自由度的关节，并利用树脂材料，通过光固化3D打印机械狗的身体、四肢、肩膀等部位再进行组装。在控制上，则根据四足仿生运动学原理进行算法编写，使得机械狗的步频达到最优解，实现walk、trot和bound等多种步态。并结合IMU多轴加速度计，PID控制算法，卡尔曼滤波方案实现机协狗运动的闭环控制，搭建系统完整的机械狗，以适应多种环境下的巡检。
本例中，所述智能物联网装置包括MQTT通信协议、NB-IoT、WiFi以及APP与网页交互技术；所述同步定位和建图装置基于NVIDIA处理器的Jetson Nano进行环境部署、算法编程以及地图生成终端；所述的四足仿生机械狗装置包括基于ROS操作系统、IMU模块、蓝牙接收模块以及多路舵机控制模块。
Claims (10)
1.一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述监测和识别系统包括机械狗形态的四足仿生机器人，还包括可对机器人进行远程交互的远程操控端；所述机器人包括第一处理器、第二处理器、视觉识别装置和同步定位和建图装置，以机器人自带的四足仿生机械狗运动装置移动；所述同步定位和建图装置包括深度摄像头和激光雷达；当机器人进行消防巡视时，以第一处理器经视觉识别装置监测和识别火焰目标，同步定位和建图装置向第二处理器提供巡视环境数据，使机器人根据环境数据调整巡视动作，以提升视觉识别装置监测和识别的稳定性，以及对环境的适应性。
2.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述监测和识别系统还包括环境数据采集装置及与之相连的智能物联网装置；所述环境数据采集装置包括基于微处理器的AD采样设备和物联网设备驱动装置；所述智能物联网装置连接至环境数据采集装置中的下位机，智能物联网装置包括服务器和网络链路；当智能物联网装置与外部的上位机进行数据交互作业时，所述环境数据采集装置为数据交互过程提供初始数据。
3.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：当机器人进行消防巡视时，所述第二处理器根据同步定位和建图装置采集的巡视环境数据进行解算和建图作业，解算和建图作业所得结果为空间二维平面图和三维立体图，可通过远程操控端的地图显示终端展示；解算结果用于为机器人的运动姿态调整和路径选择提供数据依据。
4.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述四足仿生机械狗运动装置采用MPU6050模块，包含三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪；
所述四足仿生机械狗运动装置以ROS操作系统为其固件的控制内核，四足仿生机械狗运动装置的结构为四足哺乳动物形结构，其结构中的关节拥有十二个自由度，当机器人作为载体以四足仿生运动姿态运动时，加速度计检测机器人在载体坐标系统x、y、z独立三轴的加速度信号，陀螺仪检测机器人相对于导航坐标系的角速度信号，测量机器人在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出机器人的姿态，所述四足仿生机械狗运动装置以内置的舵机驱动模块、IMU加速度计模块对机器人进行自稳调节。
5.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述远程操控端包括网页交互端及APP交互端；当机器人进行消防巡视时，把巡视环境数据上传至所述远程操控端，所述远程操控端对巡视环境数据进行可视化处理及消防评估，若发现存在火焰特征，则通过网页交互端发出网页语音警报。
6.根据权利要求5所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述APP交互端可通过蓝牙通讯或WiFi通讯对机器人的运动姿态进行控制，使机器人以walk步态或trot步态运动，并控制机器人的原地静止、前进、后退、小跑或转向的仿生运动，还可控制机器人进行简易灭火处理作业。
7.根据权利要求5所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述远程操控端还包括用于管理机器人设备及机器人工况状态的专属网页终端。
8.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述视觉识别装置包括基于Pytorch框架的YOLOv5多种火焰形态的识别模型、基于OpenVINO的模型优化工具以及movidius推理加速异构设备；
当机器人进行消防巡视时，视觉识别装置以内置的红外摄像头采集热成像，第一处理器对视觉识别装置提供的热成像、视觉识别结果进行叠加，并根据叠加结果对火焰进行识别，勾勒火焰位置和进行火情评估，以优化火焰目标的识别并减少误报率。
9.根据权利要求1所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：当第一处理器经视觉识别装置识别到火焰特征后，通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
10.根据权利要求2所述的一种搭载于机械狗的AI的计算机视觉消防监测和识别系统，其特征在于：所述环境数据采集装置还包括温湿度传感器以及有害气体传感器，当机器人进行巡视时，环境数据采集装置对温度、湿度、可燃气浓度信息进行采集，环境数据采集装置以内置的降噪算法对采集到的温度、湿度、可燃气浓度进行处理，若采集到的温度、湿度、可燃气浓度超出安全阈值，则环境数据采集装置通过机器人的人工语音警报模块，对巡视现场发出告警。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202120176930.8U CN214912972U (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202120176930.8U CN214912972U (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN214912972U true CN214912972U (zh) | 2021-11-30 |
Family
ID=79080102
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202120176930.8U Active CN214912972U (zh) | 2021-01-22 | 2021-01-22 | 搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN214912972U (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114425133A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-03 | 吕德生 | 一种室内火焰自主巡检及灭火方法 |
| CN114997359A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-09-02 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备 |
| US20230188671A1 (en) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | Anhui University | Fire source detection method and device under condition of small sample size and storage medium |
-
2021
- 2021-01-22 CN CN202120176930.8U patent/CN214912972U/zh active Active
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20230188671A1 (en) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | Anhui University | Fire source detection method and device under condition of small sample size and storage medium |
| US11818493B2 (en) * | 2021-12-09 | 2023-11-14 | Anhui University | Fire source detection method and device under condition of small sample size and storage medium |
| CN114425133A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-05-03 | 吕德生 | 一种室内火焰自主巡检及灭火方法 |
| CN114425133B (zh) * | 2022-02-09 | 2023-10-17 | 吕德生 | 一种室内火焰自主巡检及灭火方法 |
| CN114997359A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-09-02 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于仿生机器狗的堤防险情巡查成套技术装备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN214912972U (zh) | 搭载于机械狗的ai的计算机视觉消防监测和识别系统 | |
| CN109268010B (zh) | 一种虚拟现实矿井综采工作面的远程巡检干预方法 | |
| CN103399577B (zh) | 一种远程操作救援机器人的探测感知系统 | |
| CN109571513B (zh) | 一种沉浸式移动抓取服务机器人系统 | |
| US20090198374A1 (en) | Nursing system | |
| CN203870474U (zh) | 一种面向视觉监控的自动导航巡逻机器人 | |
| CN103147789A (zh) | 煤矿井下救援机器人控制系统及控制方法 | |
| CN103398702A (zh) | 一种移动机器人远程操控装置及其操控技术 | |
| CN112109090A (zh) | 多传感器融合的搜索救援机器人系统 | |
| CN205594404U (zh) | 安保机器人 | |
| Negrello et al. | Humanoids at work: The walk-man robot in a postearthquake scenario | |
| CN106131493A (zh) | 基于虚拟现实远端临场智能消防机器人的体感控制系统 | |
| CN110977981A (zh) | 一种机器人虚拟现实同步系统及同步方法 | |
| CN104071714A (zh) | 基于wsn与云计算的塔机群防碰撞监控系统 | |
| CN105373130A (zh) | 基于立体建模的特种设备事故现场信息探测系统 | |
| CN107623744A (zh) | 一种基于传感器网络的室内移动机器人系统构建方法 | |
| CN113746936B (zh) | 一种vr与ar分布式协作的综采工作面智能监控系统 | |
| Tikanmäki et al. | The remote operation and environment reconstruction of outdoor mobile robots using virtual reality | |
| CN105187777B (zh) | 一种侦测球及其摄像头回收方法、侦测系统 | |
| Xuhui et al. | VR-based remote control system for rescue detection robot in coal mine | |
| CN205378126U (zh) | 一种基于云计算环境的弹跳成像仪 | |
| CN115077488A (zh) | 一种基于数字孪生的厂区人员实时定位监测系统和方法 | |
| CN209919901U (zh) | 一种沉浸式移动抓取服务机器人硬件系统 | |
| CN210228152U (zh) | 一种人体状态检测装置 | |
| CN110705491A (zh) | 一种电力工人铁塔辅助作业的方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |