基于深度學習的種植園巡檢機器人的研究

譚慶吉

(黑龍江農墾科技職業學院，黑龍江 哈爾濱 150431)

1 研究主要內容

基于深度學習的種植園巡檢機器人主要研究內容如圖1所示。

圖1 本研究課題的主要研究內容

從圖1可以看出，巡檢機器人主要研究內容包括4個模塊：輪式移動機器人底盤設計模塊、各種傳感器模塊、各種傳感器數據處理模塊和各種數據可視化模塊。具體研究內容如下：

(1)輪式移動機器人底盤設計。設計內容涉及機器人行走輪子的設計與驅動、機器人行走驅動模塊設計。使用4個直流電機來設計機器人的行走機構。輪式移動機器人底盤的驅動模塊使用基于STM32主控板來控制機器人的電機，實現對機器人的行走控制。

(2)傳感器模塊。傳感器模塊涉及環境數據的采集與處理，包括：測距的二維激光雷達、視頻和圖像采集模塊、遠程通信模塊和GPS定位模塊。該研究內容的主要任務是開發輪式移動機器人上搭載的各種傳感器模塊的數據采集與傳輸軟件包，用于將傳感器采集到的數據發送給上層軟件和程序庫。

(3)機器人地圖構建。該模塊的研究內容是種植園區內機器人移動地圖構建。利用機器人平臺上搭載的激光雷達傳感器和圖像與視頻傳感器實時構建種植園的機器人移動地圖。利用深度攝像頭采集場景的彩色圖像信息和深度信息，重構種植園的三維空間，用于機器人路徑規劃和定位。

(4)機器人路徑規劃與定位。機器人路徑規劃與定位是基于我們已經建立的種植園三維空間地圖，為了實現某一目標而對機器人在種植園的行走進行路徑規劃，而這一任務離不開機器人的實時精確定位，利用卷積神經網絡框架從深度圖像數據中提取環境的特征信息，用于機器人定位?！?br>