本发明专利技术公开了一种基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，首先采集汽车油箱盖图像数据，并对数据进行预处理和图像增强，以YOLOv5目标检测网络为基础，并对其进行改进，基于数据集对改进后的YOLOv5目标检测网络进行训练，之后利用训练后的YOLOv5目标检测网络进行汽车油箱盖识别，并通过边缘检测算法获取油箱盖边缘图，完成油箱盖的定位，最后通过获取的油箱盖定位，基于机械臂路径规划，控制智能加油机器人的机械臂运动，完成油箱盖的打开以及加油工作。本发明专利技术针对传统加油模式，通过智能加油机器人进行油箱盖的精准识别、定位，并进行路径规划，油箱盖的开盖、注油，可以大量节省传统加油服务的人力成本，提高加油的效率、安全性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能机器人领域，具体涉及一种基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法。
技术介绍
1、近年来，随着全球社会经济状况的快速提升以及人均生活水平的改善，汽车的保有量逐步攀升，已成为了大部分家庭日常生活中的重要交通工具。而每一辆燃油汽车的运行都需要消耗一定量的燃料，因此油品消费的需求量与汽车保有量正相关。随着汽车保有量的逐年攀升，消费者对于石油产品的需求也随之水涨船高。这种需求的激增为能源供应体系带来了巨大的压力，尤其是对于汽车加油站这个直接面向消费者的服务环节而言，面临的挑战尤其严峻。
2、目前，大多数汽车加油站依然采用传统的运营模式，主要依赖人工来完成汽车的加油服务。这种模式的特点是，需要雇佣大量的员工承担日常运营任务。他们的职责主要是为驾驶到加油站的汽车提供加油服务，以满足广大驾驶员的需求。然而，值得关注的是，这种运营模式存在着一些明显的问题。首先，长期接触汽油和汽油蒸汽对加油站员工健康构成了一定威胁。长时间在充满汽油蒸汽的环境中工作，员工很可能会吸入过量的汽油蒸汽，这可能会引发各种呼吸系统疾病，甚至可能导致严重的神经系统损伤。这样的工作条件无疑给员工的健康带来了巨大的风险。其次，从经济角度分析，传统的加油模式同样存在较高的运营成本。每个加油站需要雇佣大量的员工进行日常运营，由于存在诸多安全隐患，这些员工通常还需要接受专业的培训，以保证他们能够熟练、安全地完成各种加油任务。这就导致了人力成本的显著升高，同时，管理这么多员工也使得运营管理变得相对复杂，无形中增加了管理难度和工作压力。
/>技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法。
2、实现本专利技术目的的具体技术方案为：
3、一种基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，包括以下步骤：
4、步骤1、采集汽车油箱盖图像数据，并对数据进行预处理和图像增强；
5、步骤2、以yolov5目标检测网络为基础，通过引入ghostnet模块、ca注意力机制及bifpn网络结构对其进行改进，并基于步骤1中处理后的数据集对改进后的yolov5目标检测网络进行训练；
6、步骤3、利用训练后的yolov5目标检测网络进行汽车油箱盖识别，并通过边缘检测算法获取油箱盖边缘图，完成油箱盖的定位；
7、步骤4、通过获取的油箱盖定位，基于机械臂路径规划，控制智能加油机器人的机械臂运动，完成油箱盖的打开以及加油工作。
8、相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
9、(1)本专利技术针对传统加油模式，通过智能加油机器人进行开盖、注油，以解决传统的加油服务对员工存在健康威胁，运营成本较高，管理复杂的问题；
10、(2)本专利技术针对机器人运行内存小、算力弱等问题，构建轻量化模型来实现油箱盖检测识别功能，并对现有的yolov5目标检测网络进行改进，可以更加精准的对油箱盖进行识别；
11、(3)本专利技术的方案针对油箱盖边缘点缺失问题，通过结合了canny和形态学的边缘检测方法来获得更完整的油箱盖边缘以实现油箱盖定位；
12、(4)本专利技术的方案针对加油机器人机械臂运动规划问题，通过基于改进rrt算法的机械臂运动路径规划方法，使机械臂可以更快实现开盖与加油的任务。
13、下面结合具体实施方式对本专利技术做进一步的说明。
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【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤1中的获取数据并进行预处理，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤1-2中的数据增强方式包括但不限于线上增强、线下增强方式；
4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤2中的改进的YOLOv5目标检测网络，具体为：
5.根据权利要求4所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述CA注意力机制将注意力过程分为两个一维特征编码过程，沿两个空间维度聚合特征，使得模型能够沿着一个空间方向捕获到长距离的依赖关系，并沿着另一个方向保留精确的位置信息；
6.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤3中的汽车油箱盖识别和定位，具体为：
7.根据权利要求6所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤3-2中的边缘检测的过程为：
8.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤4中的基于机械臂路径规划进行机械臂运动，具体为：
9.根据权利要求8所述的基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述改进的RRT算法具体为：
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【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤1中的获取数据并进行预处理，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤1-2中的数据增强方式包括但不限于线上增强、线下增强方式；
4.根据权利要求1所述的基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述步骤2中的改进的yolov5目标检测网络，具体为：
5.根据权利要求4所述的基于改进yolov5算法的智能加油机器人控制方法，其特征在于，所述ca注意力机制将注意力过程分为两个一维...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵潘京，樊卫华，凌少波，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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