本发明专利技术涉及工业机器人避障技术领域,具体公开了一种工业机器人视觉检测及避障系统,包括机器人本体、控制模块、行走模块、学习模块、图像采集模块、通信模块、避障模块和数据库。本发明专利技术提供的一种工业机器人视觉检测及避障系统,不仅能够为工作中的机器人本体提供最佳避障行为任务,而且能够对机器人的避障行为模式进行全方位学习、训练;在机器人投入使用前,能够对多种工作环境进行常规障碍物避障行为练习,在机器人投入使用时,能够根据机器人的实际特定的工作环境及时升级和调整机器人的模拟避障行为的学习模式,使其与时俱进,提高其避障行为的灵敏度和反应速度。避障行为的灵敏度和反应速度。避障行为的灵敏度和反应速度。
【技术实现步骤摘要】
一种工业机器人视觉检测及避障系统
[0001]本专利技术涉及工业机器人避障
,具体为一种工业机器人视觉检测及避障系统。
技术介绍
[0002]随着电子信息产品的快速发展,工业机器人作为时代的产物不仅是一个国家的支柱产业,更象征着一个国家的创新能力和现代化水平。作为一款高端自动化产品,它集机械学、力学、电子信息学、自动化、计算机科学、仿生学等众多学科于一体,具有生产效率高,产品质量好,能够在严苛的环境下连续工作等优势。这些特点使工业机器人不仅将人类从繁重的体力劳动中解放出来,也在生产生活的各个方面大大的改善着人们的生活条件,为了能够更好的服务于人类其不可避免地向智能化、密集化方向发展开来。到目前为止,我国机器人拥有量已达40万台,除了一些无法代替人类的场合,多机器人、人机合作将会是工业机器人发展、应用的主流趋势。然而,无论是多机器人合作还是人机协作,机器人避障的精准度使机器人领域面临着巨大挑战。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种工业机器人视觉检测及避障系统,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种工业机器人视觉检测及避障系统,包括机器人本体、控制模块、行走模块、学习模块、图像采集模块、通信模块、避障模块和数据库;
[0005]其中,所述控制模块用于机器人本体和系统内各部组件的智能控制;
[0006]所述行走模块用于机器人本体工作时移动方位的驱动;
[0007]所述图像采集模块用于系统内的图像采集、处理和传输;所述图像采集模块包括图像预导入单元、监控图像采集单元和双目图像采集单元;
[0008]其中,所述图像预导入单元用于向机器人本体内预先导入多种预设工作环境的相关图像,并对图像中的障碍物进行分析处理,并将分析处理后的数据导入至机器人本体内的数据库中;所述监控图像采集单元用于将机器人本体的数据库通过通信模块与其实际工作环境内的监控摄像设备连接,实时将机器人本体实际工作环境内的监控摄像图像分析处理后传输至数据库;所述双目图像采集单元用于通过安装在机器人本体眼部的双目摄像机对相关图像进行采集,并实时存储、更新至数据库内;
[0009]所述学习模块用于机器人本体的自主深度学习和实践应用;所述学习模块包括预避障行为单元、监控图像学习单元和双目摄像学习单元;
[0010]其中,所述预避障行为单元用于根据数据库中由图像预导入单元导入的数据信息生成对定量障碍物的模拟避障行为学习模式,并对机器人本体针对定量障碍物生成模拟避障行为训练;所述监控图像学习单元用于根据数据库中由监控图像采集单元导入的数据信
息进行处理,并实时更新、升级模拟避障行为学习模式;所述双目摄像学习单元用于对数据库中双目摄像机采集到的图像数据进行分析、学习,并实时更新、升级模拟避障行为学习模式;
[0011]所述通信模块用于系统内各部组件之间的数据信号传输、接收和处理;
[0012]所述避障模块用于根据系统内各部传感器和数据采集器采集到的障碍物及其周边环境的信息进行分析处理,并生成避障行为任务,并将避障行为任务通过通信模块发送至控制模块,控制机器人本体进行避障行为;
[0013]所述数据库用于存储系统内的相关数据和配置参数。
[0014]作为本专利技术的一种优选方案,所述避障模块包括避障任务生成单元、避障任务自检单元和警报单元;所述避障任务生成单元用于对系统内数据库中的相关信息、参数分析处理,并生成机器人本体的避障任务;所述避障任务自检单元用于对避障任务生成单元生成的避障任务的执行进度进行自检;所述警报单元用于对经由避障任务自检单元自检后的未执行的避障任务进行警报提醒。
[0015]作为本专利技术的一种优选方案,所述警报单元包括安装在机器人本体上的声光报警器和远程报警器,远程报警器与避障任务自检单元之间通过通信模块远程连接。
[0016]作为本专利技术的一种优选方案,所述行走模块包括移动执行单元,移动执行单元用于机器人本体的行走任务的生成和执行,移动执行单元的控制端与控制模块连接。
[0017]作为本专利技术的一种优选方案,所述移动执行单元包括安装在机器人本体底部的移动轮,移动轮上安装有伺服驱动组件和角度调节组件。
[0018]作为本专利技术的一种优选方案,所述双目图像采集单元包括前置行为图像库和障碍物图像库,前置行为图像库用于采集机器人本体前方行人的避障行为图像,便于后期学习模块对机器人本体进行模拟避障的深度学习;所述障碍物图像库用于对机器人本体的行走任务内的周边环境的图像采集和处理,并将其存储至数据库,为避障任务的生成提供数据参考。
[0019]与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:
[0020]本专利技术提供的一种工业机器人视觉检测及避障系统,不仅能够为工作中的机器人本体提供最佳避障行为任务,而且能够对机器人的避障行为模式进行全方位学习、训练;在机器人投入使用前,能够对多种工作环境进行常规障碍物避障行为练习,在机器人投入使用时,能够根据机器人的实际特定的工作环境及时升级和调整机器人的模拟避障行为的学习模式,使其与时俱进,提高其避障行为的灵敏度和反应速度。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的整体结构示意图;
[0022]图2为本专利技术的图像采集模块的具体结构示意图;
[0023]图3为本专利技术的学习模块的具体结构示意图;
[0024]图4为本专利技术的避障模块的具体结构示意图。
[0025]图中:1、机器人本体;2、控制模块;3、行走模块;301、移动执行单元;4、学习模块;401、避障行为单元;402、监控图像学习单元;403、双目摄像学习单元;5、图像采集模块;501、图像预导入单元;502、监控图像采集单元;503、双目图像采集单元;5031、前置行为图
像库;5032、障碍物图像库;6、通信模块;7、避障模块;701、避障任务生成单元;702、避障任务自检单元;703、警报单元;8、数据库。
具体实施方式
[0026]下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。
[0027]在本专利技术的描述中,需要说明的是,术语“竖直”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本专利技术和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0028]在本专利技术的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工业机器人视觉检测及避障系统,其特征在于:包括机器人本体(1)、控制模块(2)、行走模块(3)、学习模块(4)、图像采集模块(5)、通信模块(6)、避障模块(7)和数据库(8);其中,所述控制模块(2)用于机器人本体(1)和系统内各部组件的智能控制;所述行走模块(3)用于机器人本体(1)工作时移动方位的驱动;所述图像采集模块(5)用于系统内的图像采集、处理和传输;所述图像采集模块(5)包括图像预导入单元(501)、监控图像采集单元(502)和双目图像采集单元(503);其中,所述图像预导入单元(501)用于向机器人本体(1)内预先导入多种预设工作环境的相关图像,并对图像中的障碍物进行分析处理,并将分析处理后的数据导入至机器人本体(1)内的数据库(8)中;所述监控图像采集单元(502)用于将机器人本体(1)的数据库(8)通过通信模块(6)与其实际工作环境内的监控摄像设备连接,实时将机器人本体(1)实际工作环境内的监控摄像图像分析处理后传输至数据库(8);所述双目图像采集单元(503)用于通过安装在机器人本体(1)眼部的双目摄像机对相关图像进行采集,并实时存储、更新至数据库(8)内;所述学习模块(4)用于机器人本体(1)的自主深度学习和实践应用;所述学习模块(4)包括预避障行为单元(401)、监控图像学习单元(402)和双目摄像学习单元(403);其中,所述预避障行为单元(401)用于根据数据库(8)中由图像预导入单元(501)导入的数据信息生成对定量障碍物的模拟避障行为学习模式,并对机器人本体(1)针对定量障碍物生成模拟避障行为训练;所述监控图像学习单元(402)用于根据数据库(8)中由监控图像采集单元(502)导入的数据信息进行处理,并实时更新、升级模拟避障行为学习模式;所述双目摄像学习单元(403)用于对数据库(8)中双目摄像机采集到的图像数据进行分析、学习,并实时更新、升级模拟避障行为学习模式;所述通信模块(6)用于系统内各部组件之间的数据信号传输、接收和处理;所述避障模块(7)用于根据系统内各部传感器和数据采集器采集到的障碍...
【专利技术属性】
技术研发人员:张锐,崔小莉,
申请(专利权)人:南京机器人研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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