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基于深度学习和ROS的室内变电站巡检机器人

  • 智能产品竞赛作品——基于深度学习和ROS的室内变电站巡检机器人

    作品名称:基于深度学习和ROS的室内变电站巡检机器人
    参赛院校:黑龙江科技大学
    指导教师:韩龙
    团队成员:唐凌翔、李荣和、李雨东、曲洪禹、刘家辉
    数媒竞赛网(mit.caai.cn)2021年参赛作品
    作品描述:

         本项目介绍了一种基于深度学习和激光雷达技术,分为上位机和下位机两个操控配合ROS机器人系统可以使机器人在变电站室内的场景下工作。机器人具有定点无人导航、激光雷达避障、远程遥控和室内环境参数采集、图像识别、无线充电等功能,搭载YOLO5的神经网络框架进行物体识别,搭载KNN网络进行仪表数字识别和SVM指针识别,并且拥有稳定性强,抗强磁干扰的优势。操作人员可以通过智能终端如笔记本操作机器人,可以手动更改环境配置,自学习采集周围环境信息,达到变电站无人巡检的高指标要求。      机器人采用麦克纳姆轮四轮结构,也是电力特种机器人系列中的一种,主要用于代替人工完成室内变电站巡检的重复性工作。机器人携带多种摄像头、激光雷达、气体检测传感器、可以以自主或者遥控的方式对变电站进行巡检,发现不规范现象以及危险状况,完成人工重复及繁重的巡检工作。



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