基于深度学习的AGV新型SLAM系统技术方案

本发明专利技术涉及AGV小车SLAM系统技术领域，公开了一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统，包括车体、单目相机和神经网络框架；所述单目相机设置于车体上；所述车体上设置有Z轴电机和X轴转动电机；所述Z轴电机通过滚珠丝杆驱动单目电机沿Z轴移动；所述X轴旋转电机驱动单目电机饶X轴转动；所述车体内设置有计算机及配套装置；所述车体地盘设置有两个驱动轮；所述两个驱动轮分别由两个步进电机控制。本发明专利技术的场景地图的深度信息包括距离、高度等信息，可以很好地完成三维场景导航、定位、建图功能。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的AGV新型SLAM系统
本专利技术涉及一种AGV小车SLAM系统，特别涉及一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统。
技术介绍
传统的AGV(AutomatedGuidedVehicle)一般采用SLAM技术(simultaneouslocalizationandmapping)，AGV装有激光雷达或视觉传感器，将小车放入一个未知的环境中，打开小车的绘图与定位系统，手动控制小车在所处环境内行走一周，可在这个过程中描绘出此环境完整地二维地图、定位到自己所处的位置；将地图信息保存后，还可在未来进入此地图时，进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。AGV小车还在SLAM技术的基础上，开发出了许多功能，譬如自动避障、自动巡航、防坠落等，整体来说，目前的二维建图的AGV技术已经比较成熟，并且形成了一系列的产业。但目前的二维建图技术无法识别桌子、椅子等不同维度具有不同面积的物体，无法识别所有障碍，可能会出现AGV底盘能通过障碍，但底盘上的功能架却无法通过的情况；目前的AGV只能在单个平面地图上进行工作，难以满足现在的楼房多层作业要求，当机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统，其特征在于：包括车体、单目相机和神经网络框架；所述单目相机设置于车体上；所述车体上设置有Z轴电机和X轴转动电机；所述Z轴电机通过滚珠丝杆驱动单目电机沿Z轴移动；所述X轴旋转电机驱动单目电机饶X轴转动；所述车体内设置有计算机及配套装置；所述车体地盘设置有两个驱动轮；所述两个驱动轮分别由两个步进电机控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统，其特征在于：包括车体、单目相机和神经网络框架；所述单目相机设置于车体上；所述车体上设置有Z轴电机和X轴转动电机；所述Z轴电机通过滚珠丝杆驱动单目电机沿Z轴移动；所述X轴旋转电机驱动单目电机饶X轴转动；所述车体内设置有计算机及配套装置；所述车体地盘设置有两个驱动轮；所述两个驱动轮分别由两个步进电机控制。


2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统，其特征在于：所述单目相机还配有红外发射器和红外深度感应器。


3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的AGV新型SLAM系统，其特征在于：所述神经网络框架包括上层网络和下层网络；所述上层网络是一个U-net网络，用于提取单目相机拍摄图像的特征及估计深度的不确定性；所述下层网络是一个变分自动编码器结构(VAE)，用于编码和解码一个初始深度值。


4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的AGV新型SL...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈刚，邬元富，
申请(专利权)人：苏州索亚机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32