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我們整個系統的工作分為兩個步驟:培訓模式和操作模式。在訓練模式下,機器人將在其整個操作過程中運行的特定路徑中接受訓練。機器人的示教過程必須逐步手動示教。起始點的位置和拐角是手動記下和標記的,在整個過程中是固定的。在訓練過程中,路徑的圖像被捕獲并以合適的名稱存儲在數據庫中。存儲名稱非常重要,因為它在編碼中用于在操作模式下調用圖像。捕獲的圖像越相似,操作的準確性就越高。因此,捕獲并存儲在數據庫中的圖像越多,結果就越準確。
一旦訓練模式結束并捕捉到所有可能的圖像,機器人就會切換到操作模式。在這里,機器人功能自動基于從訓練模式收集的數據。它從數據庫中檢索所有操作的數據。這就是監督學習技術支持機器人完成任務的方式。這些都是以無線方式完成的。
圖整體框圖清楚地顯示了一切。如圖所示,機器人和控制器之間的通信是無線完成的。為了捕獲圖像,使用移動應用程序 IP 網絡攝像頭,因此手機固定在機器人前面。移動設備捕獲的圖像通過本地 IP 地址傳輸到系統。首先在訓練模式下,應用程序捕獲的圖像被賦予合適的名稱并存儲在數據庫中。同樣,捕獲和存儲近 400 多張圖像以提高準確性和分辨率。一旦訓練模式成功完成,數據庫中的數據將用于操作模式。
機器人再次從其初始位置開始,但現在機器人本身自動獲取數據并進行進一步處理。無需人工協助即可操作機器人。相機捕捉圖像并將其傳輸到筆記本電腦。在 Anaconda 軟件中進行圖像處理。OpenCV 用于編碼,用于此的工具是 Spyder。在這里,圖像被處理并與數據庫進行相似性比較。根據圖像,它會自動決定它必須移動的方向。不需要人工協助來操作它。它自動捕獲圖像,對其進行處理,并做出相應的決定。該決定通過藍牙技術發送給機器人。Arduino Uno 在這里用作控制器,它解碼來自系統的命令并開始自行運行。這些都是在一秒鐘內發生的。對于運動,使用了兩個帶有 L293D 電機驅動器的電機。對于叉車板,在機器人前面固定了另外一個帶有L293D電機驅動器的電機。根據使用的方法類型,叉車可以是兩種類型中的一種:一種是液壓的,另一種是螺旋旋轉的。在我們的原型中,安裝了螺旋式叉車。
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