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专利摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，在电商仓储与大型制造业物流配送中心中，存在大量的物料分拣搬运任务。本发明针对物料分拣场景提出了一种改进的AGV设计方案。采用多线程方式实现各个模块独立运作，降低了程序设计复杂度。采用卷积神经网络和机器视觉方法对现场进行语义识别。根据语义识别采取特定执行措施，包括停车等待，转向绕行，减速避障，特定区域访问以及其他基于具体任务衍生的特殊应对措施。采用四自由度舵机机械臂实现智能物流小车抓举多功能的应用拓展，从而对各种物料具有了较好的适应性。采用基于WiFi的远程控制方式，提高了小车对多种实际场景的匹配能力。 ......

基本信息

专利类型:
发明专利
申请/专利号:
CN202110493063.5
申请日期:
2021-05-07
专利申请人:
西南交通大学
分类号:
G05D1/02
发明/设计人:
郭鹏，汪世杰，莫继良，王梓鹏，韩梓漩，项载毓，周士祺，杨俊城，王云帆，江文谦，熊焱灵
权利要求: 1.一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，包括：双层底盘、传感器阵列、综合功能系统、摄像头、电机驱动芯片、多电压稳压模块和树莓派控制板，其特征在于：所述双层底盘分为上层底盘和下层底盘，且上层底盘和下层底盘由四个六角铜柱支撑，所述下层底盘对称的两侧各自有两个电机支架，电机支架和直流电机通过螺纹紧固连接，所述直流电机的传动轴为D字轴，且直流电机和六角铜柱联轴器通过紧定螺钉连接，联轴器外接开六角连接孔的麦克纳姆轮，总共四个，用于实现全向移动，所述上层底盘安装驱动电路、摄像头、搬运执行机构、控制板及根据任务添加的其他元件；所述传感器阵列为三组光电传感器，每一组光电传感器包括三个传感头；第一组放置在小车正前方，另外两组放置在小车两侧，用于辅助小车刹车定位；所述综合功能系统为四自由度机械臂，分别为三个关节和一个夹手，全部由数字舵机控制，通过一个舵机扩展版单独从电源供电，用于实现各种货物的抓取以及空间范围内的任意移动；所述摄像头为工业USB摄像头，布置在上层底盘前端靠左处，用于对周围环境进行图像采集，输入给深度学习框架进行识别；所述电机驱动芯片用于将控制信号放大并输送到直流电机，实现电机转速控制；所述多电压稳压模块用于将锂离子电池的电压降到不同的等级为各个模块供电；所述树莓派控制板装载linux平台，可以基于python实现对GPIO口的控制以及其他第三方库的使用，其他模块与控制板以电路形式连接。2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于，包括以下程序设计部分：多线程并行控制：基于python多线程第三方库Threading，将各个功能部分封装成单独的运行线程，使得它们可以基于CPU不同的运算资源同时工作；卷积神经网络识别：基于python第三方库pytorch框架，利用人工神经网络实现对图像的分类处理；图像采集：基于python第三方库OpenCV和PIL，调用USB摄像头对环境进行拍照，得到特定像素尺寸的jpg或png格式图片，并将其转化为像素二维矩阵的形式进行预处理；WiFi远程控制：基于SSH远程桌面系统实现计算机和物流小车的远程控制；舵机机械臂同步控制：基于pwm脉宽调制实现对舵机机械臂的各个关节进行同步控制；底盘电机运动控制：基于PID算法实现对于底盘循迹能力的控制。3.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于：利用了卷积神经网络结合采集的图像实现自动避障。4.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于：采用了四自由度舵机机械臂，可以实现空间内的任意运动，可以搬运各种形式的货物，包括提袋、箱体、筐体以及其他适应于此种装置的货物。5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于：采用了多线程并行控制方法、可以让各个模块独立工作，互相之间的干扰影响降低。6.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于：采用OpenCV库作为图像采集和机器视觉功能设计工具，采用针对python平台的PIL库作为图像像素处理工具，对卷积神经网络的数据集进行预处理，预处理方法包括锐化、提高对比度、空间滤波、模糊、主体分割等各种手段。7.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和多线程并行控制的多功能智能物流小车，其特征在于：采用可调式数字光电传感器作为循迹标志，使用PID算法对小车的运动轨迹进行修正。