描述

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我們整個系統(tǒng)的工作分為兩個步驟：培訓(xùn)模式和操作模式。在訓(xùn)練模式下，機器人將在其整個操作過程中運行的特定路徑中接受訓(xùn)練。機器人的示教過程必須逐步手動示教。起始點的位置和拐角是手動記下和標(biāo)記的，在整個過程中是固定的。在訓(xùn)練過程中，路徑的圖像被捕獲并以合適的名稱存儲在數(shù)據(jù)庫中。存儲名稱非常重要，因為它在編碼中用于在操作模式下調(diào)用圖像。捕獲的圖像越相似，操作的準(zhǔn)確性就越高。因此，捕獲并存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖像越多，結(jié)果就越準(zhǔn)確。

一旦訓(xùn)練模式結(jié)束并捕捉到所有可能的圖像，機器人就會切換到操作模式。在這里，機器人功能自動基于從訓(xùn)練模式收集的數(shù)據(jù)。它從數(shù)據(jù)庫中檢索所有操作的數(shù)據(jù)。這就是監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)支持機器人完成任務(wù)的方式。這些都是以無線方式完成的。

圖整體框圖清楚地顯示了一切。如圖所示，機器人和控制器之間的通信是無線完成的。為了捕獲圖像，使用移動應(yīng)用程序 IP 網(wǎng)絡(luò)攝像頭，因此手機固定在機器人前面。移動設(shè)備捕獲的圖像通過本地 IP 地址傳輸?shù)较到y(tǒng)。首先在訓(xùn)練模式下，應(yīng)用程序捕獲的圖像被賦予合適的名稱并存儲在數(shù)據(jù)庫中。同樣，捕獲和存儲近 400 多張圖像以提高準(zhǔn)確性和分辨率。一旦訓(xùn)練模式成功完成，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)將用于操作模式。

機器人再次從其初始位置開始，但現(xiàn)在機器人本身自動獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行進(jìn)一步處理。無需人工協(xié)助即可操作機器人。相機捕捉圖像并將其傳輸?shù)焦P記本電腦。在 Anaconda 軟件中進(jìn)行圖像處理。OpenCV 用于編碼，用于此的工具是 Spyder。在這里，圖像被處理并與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相似性比較。根據(jù)圖像，它會自動決定它必須移動的方向。不需要人工協(xié)助來操作它。它自動捕獲圖像，對其進(jìn)行處理，并做出相應(yīng)的決定。該決定通過藍(lán)牙技術(shù)發(fā)送給機器人。Arduino Uno 在這里用作控制器，它解碼來自系統(tǒng)的命令并開始自行運行。這些都是在一秒鐘內(nèi)發(fā)生的。對于運動，使用了兩個帶有 L293D 電機驅(qū)動器的電機。對于叉車板，在機器人前面固定了另外一個帶有L293D電機驅(qū)動器的電機。根據(jù)使用的方法類型，叉車可以是兩種類型中的一種：一種是液壓的，另一種是螺旋旋轉(zhuǎn)的。在我們的原型中，安裝了螺旋式叉車。