基于电感及红外传感器的硬币辅助回收系统设计

针对目前电子支付普及导致硬币堆积、金融资源浪费的问题,基于数字电感传感器辨伪、红外传感器计数设计了一种辅助硬币回收系统.系统采用树莓派作为主控制器,由硬币辨伪、计数统计和交互显示等模块组成.以一元硬币为测试对象,系统通过大量的实验测得:硬币鉴别准确率为100％,计数准确率为99％以上,达到了沉积硬币智能化、自动化回收的目的,促进绿色金融发展.     

基于STM32的全方位移动平台设计和控制

为了实现移动平台的全方位移动和避障,设计了一种基于 STM32开发板的移动平台控制系统。该系统利用红外传感器以及无刷电机的差速转动实现循迹,利用超声波传感器进行测距,并通过对收集到的数据信息进行处理与分析实现避障。另设有无线控制模式,当移动平台遇到障碍或处于非循迹轨道上时,操作者可通过摇杆实现对移动平台的方向控制。实验结果表明,移动平台可以自动检测方位并修正,实现无碰撞行驶。     

基于STC89C51单片机的多功能智能小车设计

设计一种以STC89C51单片机为控制核心,具备避障、循迹和遥控功能的智能小车。使用光电开关检测障碍,通过控制电机转向来进行壁障;使用红外传感器寻找线路,控制智能小车自行循迹;使用红外遥控器实现前进、后退、向右、向左、停止和发动功能。小车由底盘、传感器和车载电路组成,车载电路包括电源、单片机最小系统和驱动。系统采用了模块化设计方法,结构简单,可靠性高。     

宿舍智能防盗防火报警系统

设计了一种基于STC89C52RC单片机控制的智能防盗防火报警系统。通过单片机控制烟雾传感器、热释电红外传感器和光电门实现了火灾检测、人体检测、人员出入宿舍情况的检测,并将检测到的信号进行处理,实现了宿舍无人提示锁门以及出现警情进行声光报警的功能。报警后通过矩阵式键盘输入密码进行警报的解除,并在LCD1602液晶屏上实时显示检测情况和各种提示信息。利用单片机内置EEPROM存储数据实现掉电不丢失数据;通过无线模块实现了异地监控。     

水面漂浮物自动清扫机器人∗

文章设计了对小区景观湖或人工湖的小型湖面上的树叶或漂浮物进行清扫的装置.该装置主要由过滤网、推进器螺旋桨、超声波模块、摄像头及电机模块组成.在工作时,可以采用手动模式,通过2.4G无线模块进行通信控制,从而指挥清扫机器进行清扫工作;也可以采用自动清扫模式,利用清扫机器人加装的摄像头来识别水面的垃圾物,通过单片机进行信息处理,输出控制信号驱动电机带动螺旋桨运动到指定位置并通过超声测距实现避障功能.     

基于树莓派的预防性轻型除冰机器人行走控制系统设计

针对现有除冰机器人结构复杂、重量大、采用事后式除冰方式以及未能根据线路状况对行走除冰控制策略进行协调的缺陷,设计了一种基于树莓派的预防性轻型除冰机器人行走控制系统。该系统首先通过温湿度模块检测作业环境、自主决策行走除冰动作;然后通过倾角模块检测线路仰俯角、图像采集模块捕捉覆冰状况,之后树莓派综合考虑线路阻力和覆冰除冰的约束实现行走除冰的协调控制;结合超声波模块对往复行走折返点进行判定,实现不间断的往复式预防性除冰。整个装置采用单电机驱动,降低装置重量、简化机构实现轻型设计。最后对样机行走控制系统进行试验分析并作出总结。     

电气设备红外测温技术的实现

由于电力系统对电气设备的安全提出了更高的要求,特别是变电站等无人值岗的区域,其安全尤为重要,针对这种情况,需要对电气设备进行有效监测,从而尽快发现故障。电气设备的故障大多表现为温度的异常,本文基于红外辐射原理,介绍了一种红外测温的技术。通过TN9红外测温模块,对电气设备的某些部件进行温度监测,将红外模块测量的数据与设备正常运行时的温度进行比较分析,从而判断电气设备是否发生故障。红外测温技术是在带电状态下,快速准确无损地查找电气设备的缺陷,保证了电气设备的安全稳定运行,从而得到广泛的应用。     

基于组合式传感器的智能监视节点设计

设计了一种新颖的组合式地面传感器智能监视网络节点,该节点由新型热释电红外传感器、微波感应位移模块和微型串口摄像机组成。其中,红外传感器和微波传感器分别用于检测横向和纵向移动目标,二者输出的脉冲信号用于触发串口摄像机抓拍目标图像,以避免耗电量较大的摄像机连续工作。此外,微波传感器采用脉冲供电,进一步降低节点功耗。实验结果表明:本红外传感器和微波传感器的目标探测距离均达到40 m,与带有红外补光和图像压缩的大焦距镜头串口摄像机的作用距离相匹配,从而实现了体积小、功耗低、高集成度、适用于野外或室内无人值守的地面传感器节点的设计目标。     

基于无人船视觉的水域人员类别识别算法

针对水域环境下人员识别,提出了一种基于水面无人船(unmanned surface ship,USV)视觉传感器的水域人员类别识别 算法。 依照数据采集与模型更新流程,将采集到的视频数据进行数据清洗与标记后,创建人员类别数据集 39 959 张图片,7 个 类别;实践了基于深度学习方法下主流目标检测网络 YOLO v5,并针对水域环境场景特点,提出基于 YOLO v5 的人员类别识别 算法;将人员类别识别算法部署到边缘计算平台,实现算法在无人船上的实时应用。 算法在人员类别识别数据集上达到了平均 精度 86%,在无人船实测中实现了每秒处理 38 帧的人员类别识别实时性表现。     

基于89S52智能小车的设计

设计采用AT89S52单片机为控制核心,利用红外避障传感器E18-D80NK控制电动小车实现自动避障,并自动停车记录时间和声光报警;利用金属传感器LJ18A3-8-Z/BX、红外检测对管来检测路面上的铁片和黑线,反馈信号经单片机控制电磁铁的通断以及电动机转向,从而完成对既定铁片按预定轨迹的搬运工作。整个系统的电路结构简单,可靠性高,较容易实现,且又具有高度的智能和人性化。采用的技术主要有:通过编程来控制小车的精确转向和速度;有效应用红外传感器和金属传感器;采用语音报警和LCD显示。设计主要创新点是有语音播报和LCD显示,系统的控制功能较强。     

Design of a Logistics Automated Guided Vehicle

By designing a forklift-type AGV logistics trolley, in order to realize unmanned warehousing logistics. For the com-plex operation of traditional AGV forklifts, we directly use Android to control the movement of the vehicle, and in-novatively introduce mobile phone control into the work control link of AGV, which greatly improves the work effi-ciency of AGV. In order to solve the problems of complex structure and difficult maintenance of AGVs in the current market, this paper selects ARDUINO UNO R3 as the main control chip, and improves the model to cope with the complex working environment. By installing various sensors on the car body, it can meet the requirements of field use. The designed experiment verifies the ultrasonic obstacle avoidance module, the infrared obstacle avoidance module and the overall performance test to verify that the vehicle can achieve the target function.     

无人机红外自主巡检方法研究与应用

无人机用于电力线路巡检可提高巡检效率和精度,节约运营成本。通过在无人机上搭载激光测距雷达和红外成像设备组成了输电线路巡检系统的硬件设备,在快速扩展随机树计算基础上开发了雷达避障算法,采用直方图均衡化的方法对系统红外图像进行处理,并在Android操作系统上开发了无人机巡检控制系统。应用结果表明,无人机在巡检时能够自动规避线路障碍,同时通过巡检影像能够清晰地看到线路缺陷, 证明了该巡检方法的有效性和可行性。     

基于运动预测与改进APF的无人机路径规划方法

动态路径规划是保障无人机在复杂干扰环境下飞行安全的关键要素。针对动态路径规划中存在的迭代次数高、收敛速度慢以及动态障碍物避障问题,提出了一种基于障碍物运动预测与改进APF的无人机动态路径规划方法。首先,针对动态障碍物,设计了基于激光雷达的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的运动预测算法估计动态障碍物信息,并提出速度方向相似性检测方法进行局部位置脱离决策。其次,针对静态障碍物,引入模拟退火法扰动当前状态,并结合基于目标点的邻域优化函数进行动态路径规划。仿真结果表明,本文算法在应对静态障碍物时可缩短69%动态避障时间,应对动态障碍物时可缩短了19.7%的避障距离与23.6%的任务耗时,提高了无人机任务执行的安全性和效率。     

基于SPCE061A单片机的小车避障系统设计

自动避障小车在行使过程中,必须实时检测与障碍物间的距离信息。为了解决小车在单一传感器测距时,出现盲区的问题,系统采用红外与超声波2种传感器,在小车不同方位安装了3组传感器检测障碍物信息,红外传感器对0~30cm近距离障碍物检测,超声波传感器对30~200cm远距离障碍物检测,并且以SPCE061A单片机为控制核心,液晶HS12864-1为显示结果,设计了一种自动避障小车。测试表明:小车可检测出0~200cm内的障碍物距离,测量误差小于1%。     

基于TCensus的立体匹配算法及FPGA设计

随着无人机技术的迅速发展,利用无人机代替人工进行电力线巡线是行业内发展的新趋势。尽管无人机电力巡线相对于人工巡检效率更高,更加安全,但无人机巡检仍然面临一些问题,无人机的避障技术亟待完善,在巡检过程中无人机会出现与周边障碍物相撞的情况,尤其是细小的电线对无人机安全造成巨大的威胁。这些线状物往往目标不明显,雷达,超声波等技术得到的回波较少,造成避障困难。基于双目视觉系统的无人机避障技术在无人机避障领域得到了广泛的研究和关注。针对双目视觉实时无人机电力巡检避障应用,提出了基于TCensus（形态学Tophat变换和MiniCensus）变换的匹配代价测量方法来对原始图像中的弱目标进行增强,同时采用基于十字结构的支持区域来提高匹配的准确度。实验证明,本文设计的双目视觉系统可以有效检测无人机到电力线之间的距离,检测误差达到5%,提出的TCensus立体匹配算法与其它方法相比除了能够获得同样准确的背景深度图之外,还能对电线区域具有更精细的成像效果。     

基于超声波定位的智能跟随小车

设计并实现了一种基于超声波定位、红外避障以及单片机控制的智能跟随小车系统,在开发板AVRmega16上完成了设计的全部功能.通过安装在载物小车顶部的无线电装置和超声波传感器,实时感知载物小车与主人的距离信息,并反馈给单片机用于控制电机的转速与载物小车的姿态.为了提高超声波定位系统的精度,采取了温度补偿措施.基于超声波四点定位系统高精度小盲区的设计使自动跟随小车能够360°转弯跟随,加上小车具有避障功能,使小车跟随目标更加精确和智能化.     

智能轮椅避障系统的研究

研究基于超声波测距的智能轮椅避障系统的硬件和软件设计.采用多个超声波传感器,将其测得的数据根据障碍物类型,进行相应的处理,以得到较精确的障碍物的距离信息.在实验的基础上,对不同障碍物类型分析、归纳,提出了智能轮椅的避障策略.实验证明:设计的避障系统具有较高的精度,可以满足智能轮椅在室内环境的避障要求.     

基于柱状空间和支持向量机的无人机巡线避障方法

针对电力无人机巡线的避障问题,提出了基于柱状空间法和支持向量机的电力无人机巡线避障方法。首先,根据飞行区域内的障碍物,建立了柱状空间模型;引入支持向量机,从一个全新的角度实现无人机对环境的避障;最后将方法应用于无人机中,并进行了相关的仿真验证。仿真结果表明,所提出的方法可以确保电力无人机巡线时安全可靠地避障。     

水面无人艇可行域及障碍物快速分割算法研究

针对水面无人艇(USV)可行域及障碍物分割系统对图像处理过程的快速性和准确性要求,研究了一种根据无人艇机载视觉传感器对水上图像快速分割的算法。首先经过多地实验采集实验图像,经过数据清洗、图像去重和人工筛选构建原始数据库,并采用人在回路数据标注方法构造了无人船可行域及障碍物分割数据集,共5 620张图像和25 875个标签;其次实践了主流的基于深度学习的语义分割方法,包括FCN、DeeplabV3 Plus、U-Net;最后针对水上图像的特点和快速分割的任务需求,提出了一种基于改进DeeplabV3 Plus的快速分割网络DeeplabV3-CSPNet。网络学习实验、离线航行实验和模型部署结果表明,DeeplabV3-CSPNet算法取得快速且准确的分割效果,平均精度达到84.17%,运算速度达到49.26 fps,在边缘计算平台上运算速度达到45.45 fps。     

基于深度信息的巡逻机器人避障系统实现

针对巡逻机器人的避障导航,基于Realsense深度摄像头获取环境深度信息,在使用机载计算机对深度图像进行分层处理的基础上,设计了巡逻机器人避障导航系统,同时对巡逻机器人通信协议以及决策流程等进行了改进设计,最后在ROS机器人开源操作系统上对其进行实验及验证。实验结果表明,在相同环境下,该方法能使巡逻机器人快速、安全、有效地避开静态障碍物而到达目标点。该方法不仅能够提高避障的成功率,获得实时避障效果,而且能够降低巡逻机器人的数据处理量,有利于巡逻机器人的移植。