【摘 要】
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传统的机器人由于开发周期较长和硬件成本较高,不能快速地对存储、计算能力升级迭代。针对这个问题,本毕业论文设计并实现了一种基于ROS的云机器人系统。主要研究内容和创新点包括:1)设计与实现了本地机器人:将机器人分成三层设计,上层是载荷层放一些不能被遮挡的传感器。中层是机器人的控制层,搭载了机器人操作系统。下层是驱动层,驱动机器人运动。结合机器人的结构设计给出了机器人的运动学模型方程。选择合适的硬件设
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传统的机器人由于开发周期较长和硬件成本较高,不能快速地对存储、计算能力升级迭代。针对这个问题,本毕业论文设计并实现了一种基于ROS的云机器人系统。主要研究内容和创新点包括:1)设计与实现了本地机器人:将机器人分成三层设计,上层是载荷层放一些不能被遮挡的传感器。中层是机器人的控制层,搭载了机器人操作系统。下层是驱动层,驱动机器人运动。结合机器人的结构设计给出了机器人的运动学模型方程。选择合适的硬件设备结合机器人操作系统ROS实现了本地机器人。2)设计了云机器人系统通信机制:使用客户端-服务器的架构作为云机器人系统通信架构。因为WebSocket有着较少的控制开销、更强的实时性、可以保持连接状态、更好的压缩效果等优势,所以选择它作为云机器人系统的传输协议。在云机器人系统的消息规范上,将ROS中的消息进行JSON数据类型封装,并且可以在封装的数据中指定请求调用云端算法的名称。3)设计与实现了云端算法实例:云端可以封装各种算法供本地机器人调用来扩展自身的功能。本毕业论文将目标检测算法YOLOv5和DeepSORT结合实现了一种基于ROS的目标跟踪算法,该算法可以直接接收ROS的视频流数据进行处理。4)进行了系统整体设计与实验测试:以本毕业论文设计的机器人作为本地机器人,将基于ROS的目标跟踪算法部署在云端,通过设计的消息通信机制,组成了云机器人系统。并通过云端控制本地机器人运动和目标跟踪两个实验验证了云机器人系统的可行性。
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