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项目信息
项目名称:基于zynp平台的抢险救灾机器人-机器人专题 (转到SVN--转到TRAC
英文名称:Based on the zynp platform of rescue and relief ro 
项目信息:
应用领域:工业控制、科研、医疗
设计摘要:
在各种自然灾害,意外事故的发生场所,通常条件恶劣,不适于工作人员展开工作。为了减少损失,挽救生命,掌握案发现场的环境参数以及道路条件,以及人员伤亡情况往往是非常必要的。针对这种需求,本文提出了一种有效的抢险救灾机器人。该机器人以zypn开发板为控制的核心器件,除了需要完成智能蔽障,路径规划,生命特征的检查。还需要完成与主机的远程通信,一方面接受来自主机的远程控制,一方面还需要把收集到的环境等一系列参数发送给主机用于决策。
系统原理和技术特点:

 

 

       1.      探测避险功能的实现

 
本设计采用高灵敏度的红外避障传感器实时检测小车运动前方的障碍物,当发现障碍物后启动超声波测距模块精确测量前方障碍物的位置,通过合理的放置传感器,来减少盲点。另外本系统还采用iMEMS陀螺仪,MEMS加速度计测量小车的加速度和倾角,全方位掌握小车的运动情况,通过将这些数据交予ARM核实时分析处理,根据一定的策略得出控制信息,然后通过PWM驱动小车电机以改变小车运动方向和速度,从而实现探测避险功能,保证小车运行安全。在避险方面综合应用传感器立体,纵深搭配,各种传感器数据的融合加上合理的控制策略来减少盲点,确保控制信息的及时有效,保证机器人的安全是本设计的一大技术特点。
本设计还要处理另外一类障碍,火源和高温问题,通过红外摄像头采集发热物体,把高温物体的信息处理后发送给ARM核,让机器人决定绕开高温物体,还是移开高温物体。
针对本设计应用的某些特殊场合,道路可能有坑的问题,我们拟采用图像识别的技术来进行处理。对于其他障碍物,本设计的红外摄像头可以给机器人提供更多的对于行驶有益的道路信息。
 
  2.   被困人员的检查
 
 
通过红外摄像头采集红外的数据,通过FPGA处理后,判断是否为被困人员。因为灾难现场有很多热源,通过基于帧差分的团块跟踪算法来完成被困人的识别,消除其他热源的干扰。红外图像的处理和基于图像的生命检测是本设计的另一大特点。
 3.        地图的绘制 
 
本设计采用栅格化地图,机器人从进入灾难现场开始建立栅格,并记录下机器人的行走栅格,以及对相应栅格中的障碍物进行标记和需要援救人员位置的标记等等,并把这些信息无线发送给控制中心,实现现场和控制中心的地图同步。最后在远程控制干预的情况下进行信息采集和安全返回。栅格化地图绘制是本设计的又一大技术特点。
 
4.   现场环境参数的采集
 
通过在机器人上搭载,光线传感器、烟雾传感器、温湿度传感器和CO2传感器,以获得灾后现场的光强、烟雾浓度、温度、湿度和CO2浓度数据。这部分的传感器可以根据具体的应用环境进行添加和裁剪。
 
5.   机械臂
 
机器人可以搭载灭火用具,利用机械臂对事故现场进行灭火处理, 消除前进道路上的火源,为小  车的前进开辟道路。或者对受伤人员进行灭火处理。机器人还可以搭载食物,饮用水,对被困人员进行抢救。 机械臂还可以在远程控制下清除小车前进路上的其他障碍物,比如某些火源。                                                                                                                                         6.   控制中心
控制中心主要完成数据的接受和发送,包括图像数据,各种传感器数据,关于地图的数据,机器人控制指令的发送。在控制中心除了要完成各项测试参数的显示和分析,还要同步绘制地图,完成小车运动情况的模拟。控制中心还要完成控制中心命令的发送,把场外工作人员的指令发送给现场的机器人。

           

        

 

抢险救灾机器人-无线通信框图.jpg
系统框图:抢险救灾机器人-无线通信框图.jpg
抢险救灾机器人系统框图.jpg
系统框图:抢险救灾机器人系统框图.jpg
软件流程介绍: 抢险救灾机器人软件流程图.vsd [48.5 KB]
计划书:基于zynp平台的抢险救灾机器人-机器人专题.doc [259.5 KB]
当前项目状态:
参赛信息:
指导老师姓名: 仲元红
指导老师职称: 讲师
学校: 重庆大学
研究方向: 图像处理,服务类机器人
参赛情况: OpenHW12开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:ZED板
是否需要设计扩展板?
需要的基本功能:
最新版本:
暂无发布的版本信息   了解目前项目的开发进度
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