应用不间断巡检机器人的仓库异常自主报警方法

现有巡检机器人检测方法受到机器人各参数量纲不同的影响，异常报警效果差，经常出现漏检和误检问题，对此，设计一个不间断巡检机器人的仓库异常自主报警方法。采用蚁群算法规划机器人运动路径，实时更新巡检路线，保证机器人不间断巡检；通过通信协议向机器人控制器发送约定指令，获取传感器采集的检测数据并进行归一化处理；结合形态学与边缘区域包围度抑制方式识别检测目标，依据重建误差表示每个位置异常的可能性，设定异常情况报警过程，实现巡检机器人的仓库异常自主报警。实验结果表明，所研究的机器人仓库异常自主报警方法的漏检次数、误报次数与误检次数均不超过一次，提高了异常报警效果，具备实际应用意义。