一种自主识别防撞的人工智能机器人制造技术

本发明专利技术公开了一种自主识别防撞的人工智能机器人，包括障碍物识别模块，其用于检测机器人周侧障碍物及分析其轮廓大小；若干舵机，其用于驱动机器人运动及改变运动方向；驱动模块，其用于驱动机器人舵机转动；路径规划模块，其用于规划机器人躲避障碍物行进路径；定位模块，其用于定位机器人；以及主控MCU，为机器人识别防撞的控制中心；其中，所述障碍物识别模块、驱动模块、路径规划模块和位置模块分别电性连接主控MCU，所述驱动模块电性连接舵机。本发明专利技术的人工智能机器人可以自主分析障碍物并智能规划路径避障。

【技术实现步骤摘要】
一种自主识别防撞的人工智能机器人
本专利技术涉及智能机器人
，具体是一种自主识别防撞的人工智能机器人。
技术介绍
避障机器人在机器人
中是较为常见的机器人智能展示的一种方法，智能避障的机器人往往在演示避障的过程中能后给观众带来视觉上展现其智能的感官。但是现有的智能机器人在防撞和避障的运作中，大多采用传感器对障碍物进行检测并根据预设的移动位移进行避障，预设的移动内容包括了左移若干距离、右移若干距离以及后退若干距离等，且机器人在识别过程中无法识别到障碍物本身特性，特别是障碍物距离机器人本体的距离、相对机器人的具体位置等，无法根据障碍物特性进行避障路径的规划。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种自主识别防撞的人工智能机器人，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的智能机器人在防撞、避障的应用中，无法识别障碍物特性且无法根据障碍物特性自主规划路径进行避障处理的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种自主识别防撞的人工智能机器人，包括：障碍物识别模块，其用于检测机器人周侧障碍物及分析其轮廓大小；若干舵机，其用于驱动机器人运动及改变运动方向；驱动模块，其用于驱动机器人舵机转动；路径规划模块，其用于规划机器人躲避障碍物行进路径；定位模块，其用于定位机器人；以及主控MCU，为机器人识别防撞的控制中心；其中，所述障碍物识别模块、驱动模块、路径规划模块和位置模块分别电性连接主控MCU，所述驱动模块电性连接舵机。优选的，所述障碍物识别模块包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于采集环境图像并发送至图像处理单元进行处理，图像处理单元电性连接主控MCU用于对采集的环境图像进行图像处理分析障碍物位置并对障碍物进行轮廓描述。优选的，所述路径规划模块包括障碍系数分析单元和避障规划单元，障碍系数分析单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于根据描述的障碍物轮廓与机器人本体轮廓进行重叠比较确定障碍物对机器人的阻碍程度，避障规划单元电性连接主控MCU和障碍系数分析单元用于根据涵盖无对机器人的阻碍程度和机器人位置规划机器人避障路径。优选的，所述驱动模块包括舵机模拟单元和舵机驱动单元，舵机模拟单元电性连接主控MCU用于接收机器人避障路径并模拟计算舵机转动数值，舵机驱动单元电性连接舵机模拟单元和舵机用于读取计算的舵机转动数值并驱动舵机转动完成避障。优选的，该机器人还包括显示模块，该显示模块电性连接主控MCU用于显示采集到的障碍物图像及沿途环境场景。优选的，该机器人还包括报警模块，该报警模块电性连接主控MCU和图像处理单元用于在检测到障碍物时进行报警。更为优选的，所述报警模块为扬声器报警单元。优选的，所述图像采集单元为3D高清摄像头。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)本专利技术采用3D高清摄像头对机器人的环境进行图像采集，对采集到的图像进行分析，对检测到的障碍物进行轮廓描述，通过障碍物轮廓与机器人轮廓的重叠比较，分析障碍物相对机器人的具体位置，确定是否避障以及避障方向，实现了智能机器人对障碍物的自主识别能力；2)本专利技术根据图像处理结果分析的避障方向采用模拟舵机转动数值进行避障路径规划，通过驱动舵机转动对障碍物进行躲避，实现了人工机器人的智能避障，相较于传统的预设位移进行避障，无需预先设定位移程序，更具有智能化。附图说明图1为本专利技术一种自主识别防撞的人工智能机器人的结构示意图；图2为本专利技术一种自主识别防撞的人工智能机器人障碍物识别模块的结构示意图；图3为本专利技术一种自主识别防撞的人工智能机器人路径规划模块的结构示意图；图4为本专利技术一种自主识别防撞的人工智能机器人驱动模块的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，一种自主识别防撞的人工智能机器人，包括：障碍物识别模块，其用于检测机器人周侧障碍物及分析其轮廓大小；若干舵机，其用于驱动机器人运动及改变运动方向；驱动模块，其用于驱动机器人舵机转动；路径规划模块，其用于规划机器人躲避障碍物行进路径；定位模块，其用于定位机器人；以及主控MCU，为机器人识别防撞的控制中心；其中，所述障碍物识别模块、驱动模块、路径规划模块和位置模块分别电性连接主控MCU，所述驱动模块电性连接舵机。如图2所示，障碍物识别模块包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元为3D高清摄像头。图像采集单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于采集环境图像并发送至图像处理单元进行处理，图像处理单元电性连接主控MCU用于对采集的环境图像进行图像处理分析障碍物位置并对障碍物进行轮廓描述。如图3所示，路径规划模块包括障碍系数分析单元和避障规划单元，障碍系数分析单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于根据描述的障碍物轮廓与机器人本体轮廓进行重叠比较确定障碍物对机器人的阻碍程度，避障规划单元电性连接主控MCU和障碍系数分析单元用于根据涵盖无对机器人的阻碍程度和机器人位置规划机器人避障路径。如图4所示，驱动模块包括舵机模拟单元和舵机驱动单元，舵机模拟单元电性连接主控MCU用于接收机器人避障路径并模拟计算舵机转动数值，舵机驱动单元电性连接舵机模拟单元和舵机用于读取计算的舵机转动数值并驱动舵机转动完成避障。该机器人还包括显示模块，该显示模块电性连接主控MCU用于显示采集到的障碍物图像及沿途环境场景。该机器人还包括报警模块，该报警模块电性连接主控MCU和图像处理单元用于在检测到障碍物时进行报警，报警模块为扬声器报警单元。实施例1，将图像采集单元安装于机器人本体上呈以水平线上最边界的位置和机器人本体的中心位置，通过最边界的位置和中心位置对机器人前进方向进行图像采集并对采集到的三个图像进行处理，可以对机器人前进方向上的障碍物做到最完善的障碍物识别，并可以根据分析到的障碍物与机器人本体轮廓的比较分析出机器人在障碍物中进行穿行。实施例2，通过将图像采集单元设置在机器人本体的前后左右四个方向上进行图像采集，采集到的图像可以详细的描述机器人所处环境，并根据环境障碍物情况综合分析机器人的避障行进路径，对机器人的防撞具有较高的保证。尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自主识别防撞的人工智能机器人，其特征在于，包括：障碍物识别模块，其用于检测机器人周侧障碍物及分析其轮廓大小；若干舵机，其用于驱动机器人运动及改变运动方向；驱动模块，其用于驱动机器人舵机转动；路径规划模块，其用于规划机器人躲避障碍物行进路径；定位模块，其用于定位机器人；以及主控MCU，为机器人识别防撞的控制中心；其中，所述障碍物识别模块、驱动模块、路径规划模块和位置模块分别电性连接主控MCU，所述驱动模块电性连接舵机。

【技术特征摘要】
1.一种自主识别防撞的人工智能机器人，其特征在于，包括：障碍物识别模块，其用于检测机器人周侧障碍物及分析其轮廓大小；若干舵机，其用于驱动机器人运动及改变运动方向；驱动模块，其用于驱动机器人舵机转动；路径规划模块，其用于规划机器人躲避障碍物行进路径；定位模块，其用于定位机器人；以及主控MCU，为机器人识别防撞的控制中心；其中，所述障碍物识别模块、驱动模块、路径规划模块和位置模块分别电性连接主控MCU，所述驱动模块电性连接舵机。2.根据权利要求1所述的一种自主识别防撞的人工智能机器人，其特征在于，所述障碍物识别模块包括图像采集单元和图像处理单元，图像采集单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于采集环境图像并发送至图像处理单元进行处理，图像处理单元电性连接主控MCU用于对采集的环境图像进行图像处理分析障碍物位置并对障碍物进行轮廓描述。3.根据权利要求1所述的一种自主识别防撞的人工智能机器人，其特征在于，所述路径规划模块包括障碍系数分析单元和避障规划单元，障碍系数分析单元电性连接主控MCU和图像处理单元用于根据描述的障碍物轮廓与机器人本体轮廓进行重叠...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐平，谢骞，王昆仑，杨龙凤，余姗姗，
申请(专利权)人：安徽爱依特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34