一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座制造技术

本实用新型专利技术属于巡检机器人技术领域，具体涉及一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，包括与控制系统固定连接的移动底座，移动底座设有动力系统，移动底座左右两侧分别设有进风通道和出风通道，进风通道和出风通道均与控制系统内部相连通，进风通道外侧可拆卸连接有第一通风窗，进风通道可拆卸连接有第一过滤机构，动力系统外壁设有与出风通道相对应的散热片，出风通道末端由外到内依次螺栓连接有第二通风窗、第二过滤网和散热风扇，本实用新型专利技术具有良好的防尘效果，且便于清理灰尘，同时能够对控制系统进行散热，避免控制系统额外安装散热结构，提高空间的利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座
本技术属于巡检机器人
，具体涉及一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座。
技术介绍
伴随着我国社会经济稳步增长，越来越多的巨型企业厂区、高新园区、巨型商场不断的出现在国民生活中，这些场所对安全保卫工作提出了新的特殊需求。通常情况下这些场所中的安保任务都是由保安人员来完成，但是随着巡检范围不断扩大，室内外混合环境，用人成本的持续走高等因素，仅仅依靠保安人员己经不能满足日益复杂化的安保需求。另外在一些危检的环境中，保安人员也不适合执行巡检工作，比如在变电所厂区，到处都是高压电弧，对保安人员来说十分的危险。然而这样类似的场所又关系到一个社区，甚至一个城市的正常生活，需要时时刻刻的安全保卫工作。虽然安全防范系统在各行各业中有着广泛的应用，但是传统安防系统主要采用固定位置的监控设备采集图像等信号配合人员巡视，需要投入大量监控设备和人力资源，适应性较差，易产生监控死角，发现问题后不能及时发出警报信息等。随着人工智能技术、移动机器人技术、通讯技术等迅速发展，移动综合巡检机器人顺势而生。针对重要单位、场馆、仓库、小区等区域，移动综合巡检机器人可携带多种安防监控设备在工作区域内进行智能巡视并将画面和数据传输至远端监控系统，根据现场情况自主做出决策，并在发现问题后及时发出警报信息。随着人工智能技术、移动机器人技术、通讯技术等迅速发展，巡检机器人顺势而生。机器人可以连续高强度工作，并且严格遵守作业流程。然而，目前的巡检机器人动力系统安装在底座，由于其较大的发热量通常会安装散热结构配合散热，这样空气中的灰尘容易进入到巡检机器人内部，难以清理，同时巡检机器人的控制系统也具有较大的发热量，为满足其散热往往在该处也设计散热装置，造成需要额外的空间安装散热结构，空间利用率不高。
技术实现思路
本技术的目的是：旨在提供一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，具有良好的防尘效果，且便于清理灰尘，同时能够对控制系统进行散热，避免控制系统额外安装散热结构，提高空间的利用率。为实现上述技术目的，本技术采用的技术方案如下：一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，包括与控制系统固定连接的移动底座，所述移动底座设有动力系统，所述移动底座左右两侧分别设有进风通道和出风通道，所述进风通道和出风通道均与控制系统内部相连通，所述进风通道外侧可拆卸连接有第一通风窗，所述进风通道固定连接有第一过滤机构，所述第一过滤机构包括金属框架，所述金属框架内部可拆卸连接有第一过滤网，所述进风通道上下两侧设有与金属框架相匹配的磁条，所述动力系统外壁与出风通道相连接，且所述动力系统外壁设有与出风通道相对应的散热片，所述出风通道末端由外到内依次螺栓连接有第二通风窗、第二过滤网和散热风扇，所述散热风扇为负压风扇。采用本技术技术方案，通过在移动底座设置进风通道和出风通道，使得在控制系统、移动底座之间形成一个良好的风道，散热风扇为负压风扇，使得整个风道形成负压，空气由进风通道进入依次经过控制系统和散热片后由出风通道排出，便于动力系统和控制系统的散热；第一过滤网防止灰尘由进风通道进入到巡检机器人内部，由于由进风通道进风，为灰尘主要的进入口，因此设置第一过滤机构的金属框架和磁条配合，便于将第一过滤机构固定和拆卸，而金属框架与第一过滤网可拆卸连接，便于更换第一过滤网，第一通风窗与进风通道之间可拆卸连接，便于取出第一过滤机构更换第一过滤网，这样，便于从进风通道中清理或更换第一过滤网；动力系统外壁设置与出风通道相对应的散热片，便于动力系统的散热；第二过滤网防止灰尘由出风通道进入到巡检机器人内部，第二过滤网与出风通道之间采用螺栓连接，便于更换；本技术具有良好的防尘效果，且便于清理灰尘，同时能够对控制系统进行散热，避免控制系统额外安装散热结构，提高空间的利用率。进一步限定，所述第一通风窗设有第一挡水条，所述第一挡水条相对第一通风窗由内向外由上至下倾斜。这样的结构，第一通风窗具有防雨水的功能，使得巡检机器人适用于户外。进一步限定，所述第二通风窗设有第二挡水条，所述第二挡水条相对第二通风窗由内向外由上至下倾斜。这样的结构，第二挡水条具有防雨水的功能，使得巡检机器人适用于户外。进一步限定，所述第二过滤网和第一过滤网均设有静电棉。这样的结构，能够更好的防止灰尘的进入。进一步限定，所述进风通道设有与控制系统相匹配的第三滤网。这样的结构，增强防尘效果，防止灰尘由进风通道进入到控制系统内部。进一步限定，所述金属框架与第一过滤网之间粘接。这样的结构，结构合理便于拆卸。附图说明本技术可以通过附图给出的非限定性实施例进一步说明；图1为本技术一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座实施例的结构示意图；图2为本技术一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座实施例的剖面结构示意图；图3为图2中A处的结构示意图；主要元件符号说明如下：控制系统1、移动底座2、动力系统21、散热片211、进风通道22、第一通风窗221、第一挡水条2211、金属框架222、第一过滤网223、磁条224、第三滤网225、出风通道23、第二通风窗231、第二挡水条2311、第二过滤网232、散热风扇233。具体实施方式为了使本领域的技术人员可以更好地理解本技术，下面结合附图和实施例对本技术技术方案进一步说明。如图1-3所示，本技术的一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，包括与控制系统1固定连接的移动底座2，移动底座2设有动力系统21，移动底座2左右两侧分别设有进风通道22和出风通道23，进风通道22和出风通道23均与控制系统1内部相连通，进风通道22外侧可拆卸连接有第一通风窗221，进风通道22固定连接有第一过滤机构，第一过滤机构包括金属框架222，金属框架222内部可拆卸连接有第一过滤网223，进风通道22上下两侧设有与金属框架222相匹配的磁条224，动力系统21外壁与出风通道23相连接，且动力系统21外壁设有与出风通道23相对应的散热片211，出风通道23末端由外到内依次螺栓连接有第二通风窗231、第二过滤网232和散热风扇233，散热风扇233为负压风扇。采用本技术技术方案，通过在移动底座2设置进风通道22和出风通道23，使得在控制系统1、移动底座2之间形成一个良好的风道，散热风扇233为负压风扇，使得整个风道形成负压，空气由进风通道22进入依次经过控制系统1和散热片211后由出风通道23排出，便于动力系统21和控制系统1的散热；第一过滤网223防止灰尘由进风通道22进入到巡检机器人内部，由于由进风通道22进风，为灰尘主要的进入口，因此设置第一过滤机构的金属框架222和磁条224配合，便于将第一过滤机构固定和拆卸，而金属框架222与第一过滤网223可拆卸连接，便于更换第一过滤网223，第一通风窗221与进风通道22之间可拆卸连接，便于取出第一过滤机构更换第一过滤网223，这样，便于从进风通道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，包括与控制系统(1)固定连接的移动底座(2)，所述移动底座(2)设有动力系统(21)，其特征在于：所述移动底座(2)左右两侧分别设有进风通道(22)和出风通道(23)，所述进风通道(22)和出风通道(23)均与控制系统(1)内部相连通，所述进风通道(22)外侧可拆卸连接有第一通风窗(221)，所述进风通道(22)固定连接有第一过滤机构，所述第一过滤机构包括金属框架(222)，所述金属框架(222)内部可拆卸连接有第一过滤网(223)，所述进风通道(22)上下两侧均设有与金属框架(222)相匹配的磁条(224)，所述动力系统(21)外壁与出风通道(23)相连接，且所述动力系统(21)外壁设有与出风通道(23)相对应的散热片(211)，所述出风通道(23)末端由外到内依次螺栓连接有第二通风窗(231)、第二过滤网(232)和散热风扇(233)，所述散热风扇(233)为负压风扇。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的巡检机器人防尘移动底座，包括与控制系统(1)固定连接的移动底座(2)，所述移动底座(2)设有动力系统(21)，其特征在于：所述移动底座(2)左右两侧分别设有进风通道(22)和出风通道(23)，所述进风通道(22)和出风通道(23)均与控制系统(1)内部相连通，所述进风通道(22)外侧可拆卸连接有第一通风窗(221)，所述进风通道(22)固定连接有第一过滤机构，所述第一过滤机构包括金属框架(222)，所述金属框架(222)内部可拆卸连接有第一过滤网(223)，所述进风通道(22)上下两侧均设有与金属框架(222)相匹配的磁条(224)，所述动力系统(21)外壁与出风通道(23)相连接，且所述动力系统(21)外壁设有与出风通道(23)相对应的散热片(211)，所述出风通道(23)末端由外到内依次螺栓连接有第二通风窗(231)、第二过滤网(232)和散热风扇(233)，所述散热风扇(233)为负压风扇。


2.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：万伯炎，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：新型
国别省市：湖南;43