具有自動家中尋物的機器人的製作方法
2023-10-31 21:14:22 1
本發明涉及具有自動家中尋物的機器人。
背景技術：
目前，隨著機器人技術的發展，機器人已廣泛的運用在高危險、高負擔、高精細、反覆性高的工作流程中。近幾年來，家用機器人已經越來越多，家用機器人是為人類服務的特種機器人，主要從事家庭服務，維護、保養、修理、運輸、清洗、監護等工作，同事針對解決一些家務瑣事的功能也不斷興起。目前的家用機器人在自動掃地等方面有所發展.由於主人的一時疏忽大意需要找一些物品,例如剪刀,梳子,手機,衣物等一些物品的時候會一時半會想不到放在哪裡,花去大量時間.目前圖像識別技術cnn(deeplearning具有自動家中尋物的機器人)可以對目標識別率達到99％以上。
技術實現要素：
針對上述內容，本發明所要解決的技術問題總的來說是提供一種設計合理、成本低廉、結實耐用、安全可靠、操作簡單、省時省力、節約資金、結構緊湊且使用方便的具有自動家中尋物的機器人；詳細解決的技術問題以及取得有益效果在後述內容以及結合具體實施方式中內容具體描述。
為解決上述問題，本發明所採取的技術方案是：
一種具有自動家中尋物的機器人，包括機器人前端攝像頭、機器人面部攝像頭和步驟在房間內的外部攝像頭，具體包括以下步驟：
步驟a，物品輸入：首先，用戶通過機器人前端攝像頭對新加入的物品按預製程序進行各視角的拍照掃描登記；然後，機器人的處理器接收前端攝像頭的圖像信息，連接雲伺服器進行識別名稱和種類，當通過雲伺服器不存在該物品的名稱和種類或該物品的名稱和種類識別不正確，通過手動輸給該物品的正確的名稱和種類；將該物品的正確的名稱和種類存儲到處理器中；
步驟b，監控整個房間目標物體位置移動；首先，用戶根據步驟a中物品輸入圖片設定目標物體；然後，對通過外部攝像頭與面部攝像頭記錄目標物體的歷史移動位置監測記錄，並通過處理器存儲到雲伺服器中，當沒有監測到目標物體移動時，外部攝像頭與面部攝像頭通知處理器，處理器將目標物體歷史移動位置鎖定在最後一次監測記錄位置；
步驟c，查找物品:首先，用戶向處理器輸入步驟b的目標物體信息；然後，處理器從雲伺服器中調取該目標物體歷史移動位置監測記；其次，處理器會根據該物品歷史存放位置給出最近存放位置，並顯示在機器人前端顯示器上；
最後，若查找成功,處理器控制機器人根據自檢地圖走到物品所在位置；若查找失敗，處理器根據模糊算法會顯示所有可能存放的位置並給出最大可能位置。
進一步，所述步驟b中的對通過外部攝像頭與面部攝像頭記錄目標物體的歷史移動位置監測記錄，首先通過外部攝像頭與面部攝像頭獲取到的彩色圖像；然後，將彩色圖片進行pca降維處理，同時根據徵噪聲的特徵對待識別圖像進行去噪處理，並進行圖像方向檢測，校正圖像方向；其次，利用卷積神經網絡，採用結構特徵進行物品特徵抽取，取得物品的輪廓、形狀,顏色及位置；再次，存入資料庫。
本發明設計合理，本發明使機器人能夠通過外部監控攝像頭獲取更多的圖像數據,通過網絡傳入機器人處理圖像數據,主要解決圖像識別,圖像存儲,數據查找,預測技術。
本發明的有益效果不限於此描述，為了更好的便於理解，在具體實施方式部分進行了更佳詳細的描述。
附圖說明
圖1是本發明物品輸入的流程示意圖。
圖2是本發明監控整個房間目標物體位置移動的流程示意圖。
圖3是本發明查找物品的結構示意圖。
具體實施方式
如圖1-3：一種具有自動家中尋物的機器人，其特徵在於：包括機器人前端攝像頭、機器人面部攝像頭和步驟在房間內的外部攝像頭，具體包括以下步驟：
圖1：步驟a，物品輸入：首先，用戶通過機器人前端攝像頭對新加入的物品按預製程序進行各視角的拍照掃描登記；然後，機器人的處理器接收前端攝像頭的圖像信息，連接雲伺服器進行識別名稱和種類，當通過雲伺服器不存在該物品的名稱和種類或該物品的名稱和種類識別不正確，通過手動輸給該物品的正確的名稱和種類；將該物品的正確的名稱和種類存儲到處理器中；
圖2：步驟b，監控整個房間目標物體位置移動；首先，用戶根據步驟a中物品輸入圖片設定目標物體；然後，對通過外部攝像頭與面部攝像頭記錄目標物體的歷史移動位置監測記錄，並通過處理器存儲到雲伺服器中，當沒有監測到目標物體移動時，外部攝像頭與面部攝像頭通知處理器，處理器將目標物體歷史移動位置鎖定在最後一次監測記錄位置；
圖3：步驟c，查找物品:首先，用戶向處理器輸入步驟b的目標物體信息；然後，處理器從雲伺服器中調取該目標物體歷史移動位置監測記；其次，處理器會根據該物品歷史存放位置給出最近存放位置，並顯示在機器人前端顯示器上；
最後，若查找成功,處理器控制機器人根據自檢地圖走到物品所在位置；若查找失敗，處理器根據模糊算法會顯示所有可能存放的位置並給出最大可能位置。
其中:所述步驟b中的對通過外部攝像頭與面部攝像頭記錄目標物體的歷史移動位置監測記錄，首先通過外部攝像頭與面部攝像頭獲取到的彩色圖像；然後，將彩色圖片進行pca降維處理，同時根據徵噪聲的特徵對待識別圖像進行去噪處理，並進行圖像方向檢測，校正圖像方向；其次，利用卷積神經網絡，採用結構特徵進行物品特徵抽取，取得物品的輪廓、形狀,顏色及位置；再次，存入資料庫。
本發明提供的是能夠自動查找一個封閉區間內查找物品的機器人，通過外部監控攝像頭和機器人自身攝像頭來獲取圖像,當主人需要查找某個物品的時候,可以通過機器人來自動查找,或告訴主人物品的最大可能位置。
本發明具有自動家中尋物的機器人主要是圖像識別系統。
通俗的說，本發明通過機器人前端攝像頭第一識別登記一個新物品的加入,要從各個角度拍照登記,機器人會自動識別改物品的名稱種類,如果識別不正確,可人工修正；圖像識別系統主要進行圖像的掃描和物體的識別。圖像掃描主要應用機器人面部攝像頭和外部攝像頭對文字圖像信息進行獲取。為了能夠正確識別物品，對獲取到的圖像進行預處理。先將彩色圖片進行pca降維處理，使圖像處理計算簡化，同時根據徵噪聲的特徵對待識別圖像進行去噪處理，並進行圖像方向檢測，校正圖像方向。然後採用結構特徵進行物品特徵抽取，取得物品的輪廓、形狀,顏色及位置，主要採用cnn(卷及神經網絡)。存入資料庫,在查找過程中,機器人會根據該物品歷史存放位置給出最近存放位置,顯示在機器人前端顯示器上。若查找成功,機器人會根據自檢地圖走到物品所在位置,若查找失敗會顯示所有可能存放的位置並給出最大可能位置。
本發明設計合理、成本低廉、結實耐用、安全可靠、操作簡單、省時省力、節約資金、結構緊湊且使用方便。
本發明充分描述是為了更加清楚的公開，而對於現有技術就不在一一列舉。
最後應說明的是：以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；作為本領域技術人員對本發明的多個技術方案進行組合是顯而易見的。而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明實施例技術方案的精神和範圍。