摘 要: | 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。
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