Робот с интеллектуальным зрением

Робот с интеллектуальным зрением для очистки мусора

На расстоянии 45-75 см, вероятность успешной идентификации объектов достигает 100%

Анандакумар Халдораи (Anandakumar Haldorai), Бабита Линси Р. (Babitha Lincy R), Сурия М. (Suriya M), Мину Балакришнан (Minu Balakrishnan), Инженерный колледж Шри Эшвара, Индия, опубликовали статью "Улучшенный метод обнаружения объектов робота с интеллектуальным зрением для очистки мусора в воде", "Когнитивная робототехника" (Cognitive Robotics), 4, 19-29, 2024. Ежегодно 1,7 миллиона человек умирают от болезней, вызванных нечистой водой. По меньшей мере 1,56 миллиарда масок сброшены в воду в 2020 году из-за неожиданной вспышки вируса короны. Кажется, что каждую минуту в океан сбрасывается грузовик пластикового мусора. Во внутренних водах, таких как реки, пруды, прибрежных районах и пристанях для яхт, крайне важно своевременно собирать плавающий мусор. Важно не просто собрать но и вывезти все отходы - вывоз мусора на газели.

Традиционный метод очистки мусора в основном зависит от деятельности человека. Ручная работа может превратиться в опасную деятельность из-за возможности случайного утопления и образования в результате загрязненных токсичных вод. Кроме того, ручное управление малоэффективно, очистка большой площади трудоёмка. Желательно организовать вывоз строительного мусора газелью - цена. Чтобы снизить риск присутствия человека при очистке поверхности воды и повысить эффективность очистки, автономные роботы-уборщики могут заменить традиционный режим работы. Кроме того, автономные уборщики способны действовать в опасных зонах, недоступных для людей.
очистки мусора

Чтобы достичь высокой эффективности без помощи человека, в этом исследовании предлагается полностью автономный робот для очистки водной поверхности. Робот создан, для адаптации к любому типу водоема, встречающемуся в реальном мире. Создание траектории очистки имеет решающее значение для управления роботом. Предложена новая техника планирования маршрута (CPP), чтобы повысить эффективность уборки. Предлагаемая стратегия CPP должна включать активное участие на водных путях с нестабильными границами и препятствиями. Кроме того, для большей точности использовалось обнаружение объектов на изображении (SSD).

Предлагаемая модель включает в себя следующие разделы: силовой модуль, модуль связи, модуль позиционирования, обнаружение отходов, удаленный человеко-машинный интерфейс. В состав машины для очистки сточных вод входят видеодатчик высокого разрешения и оборудование для очистки водной поверхности. В данном случае использовался датчик технического зрения Pixy CMU cam5. Датчик состоит из двухъядерного процессора NXP LPC4330, который может работать на частоте 204 МГц. Кроме того, датчик имеет датчик изображения Omni Vision, 264 КБ ОЗУ, 1 МБ флэш-памяти и интерфейсы связи для UART, SPI, I2C и USB.

Отходы обнаруживаются с помощью модели глубокого обучения, которая является основной моделью в предлагаемой работе. Структура ResNet интегрируется с алгоритмом обнаружения SSD для эффективного распознавания отходов. Предлагаемая архитектура USV (беспилотного надводного аппарата, unmanned surface vehicle)состоит из нескольких ключевых компонентов, включая основной блок управления, модуль движения, модуль локации, модуль уклонения от препятствий, модуль питания, систему очистки сточных вод, модуль сообщений и человеко-машинный интерфейс. Благодаря обширным испытаниям с использованием Python 3.7, бесплатной платформы SSD Resnet с открытым исходным кодом, такая аренда спецтехники, успешно продемонстрирована эффективность USV в задачах, очистки водной поверхности и обхода препятствий.

Как только загрязненная зона определена, USV может точно собрать GPS-координаты места отбора проб воды и передать их на удаленный человеко-машинный интерфейс для записи и отображения. В то же время USV использует специальный алгоритм Single Shot MultiBox Detector для автономного отслеживания и сбора плавающего мусора на поверхности воды. Примечательно, что когда плавающий мусор попадает в зону видимости от -30 до 30 градусов и находится на расстоянии от 45 до 75 см, вероятность успешной идентификации мусора достигает 100%, что делает возможным вывоз мусора газелью с грузчиками недорого.

Согласно результатам испытаний, аппарат обеспечивает точное обнаружение объектов в режиме реального времени. В ответ на динамичную и сложную среду высокоскоростное обнаружение может обрабатывать изображение в реальном времени и предоставлять роботу информацию о положении объекта. Для дальнейшего расширения возможностей USV будущие усилия будут включать тестирование системы в более сложных полевых условиях, для чего желательно предварительно выяснить, где заказать вывоз мусора газелью бесплатно в Москве.

14.02.2024 mvm24.ru

Научное питание: обзоры институтских кафе

Качество еды улучшились экспотенциально после того, как шеф-повар Рон Падден, прежде работавший в Pierre Hotel на Манхэттене, поступил на службу в марте 1994 года, прежний шеф-повар, известен тем, что служил коком на подводной лодке
подробнее

Англичанки-дебоширки

Необузданный алкоголизм британских женщин ежегодно обходится налогоплательщикам в 4 миллиона фунтов стерлингов. Владельцы баров больше не пускают в свои заведения группы женщин. Выпивающие спиртное дамочки зачастую устраивают продолжительные драки в пабах
подробнее

Источник - пресса

Шнобель Процедура Пресса Анналы Архив Статьи Шнобелист