复杂地形射击机器人研究

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近年来,在各种危险场合利用机器人代替人工进行作业已经成为一种趋势。在新疆打砸抢烧事件、昆明火车站暴恐事件等恶性事件发生后,安防、侦查及反恐等用途的特种机器人也越来越多的被人们关注。中安网的《2020中国安防行业调查报告》显示,尽管受疫情影响,2020年全国安防行业总产值仍然比上一年有3%的提高,达到了8510亿元。安防巡逻机器人作为安防行业的重要成员之一,也将迎来井喷式的发展。针对目前安防巡逻机器人存在的地形适应能力差、没有威慑攻击能力等问题,本文提出了一种应用于安防巡逻领域的复杂地形射击机器人,该机器人可通过轮胎的变形实现常规状态与越障状态之间的切换,常规状态下可高速行进,越障状态下可轻松翻越多种障碍,同时无需冗余的轮胎变形控制机构即可完成变形。并且该机器人可通过图像识别、目标跟踪等技术辅助完成巡逻以及非致命性射击任务,控制者可通过稳定的图传和控制模块实现实时控制。针对该机器人的设计与优化,本文进行了一系列的研究分析,具体主要包括如下几个方面:(1)机械结构设计:根据越障和常规状态切换的需求,基于传统轮式和腿(偏心轮)式机器人的原理,设计出了一款圆轮与偏心轮可切换的轮胎,该轮胎无需冗余的控制机构,可根据行进方向的不同自行切换状态,同时基于该轮胎的特性确定了机器人四轮驱动、差速转向的运动控制方案,根据非致命性射击和图像识别等技术辅助的要求,确定了基于二轴云台、水弹发射器以及红外彩色双摄像头的射击模块。(2)图像传输模块设计:根据巡逻任务中对于低时延图像传输的要求,对比不同技术方案选定了硬件H.264编码、live555开源流媒体库rtsp推流以及Easy Darwin流媒体服务器转发的方案并实现。(3)图像识别模块设计:根据巡逻任务对于多场景图像识别、目标跟踪的需求,确定了基于YOLOv5和KCF的人头检测与跟踪方案。(4)射击模块设计:建立了重力抛物线模型,并根据YOLOv5模型检测人头,通过小孔成像原理测量距离,代入模型实时计算云台俯仰角。
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