[发明专利]一种基于神经网络的智能避障控制系统及其方法

说明书

本发明提供了一种基于神经网络的智能避障控制系统及其方法，涉及智能割草机器人的智能避障领域，包括视觉模块、信息处理模块、图像处理模块、构建模块、信息转化模块和控制模块。割草机器人不需要装配价格高昂的传感器或雷达等设备，不需要布置工作区域范围，智能割草机器人就可以会自动识别出工作区域的边界在工作区域内工作，并识别出障碍和草地完成智能避障，完全实现智能割草机器人的自主作业。智能割草机器人可以自动识别出工作区域的边界在工作区域内工作，并识别出障碍和草地完成智能避障，完全实现智能割草机器人的自主作业。

技术领域

本发明涉及智能避障系统，尤其涉及智能割草机器人的智能避障系统。

背景技术

随着科技的进步，智能化逐步的深入到人们生活的方方面面。现在市面上出售的智能割草机器人，存在着要设置工作边界的应用问题和搭载价格高昂的传感器，既限制了智能割草机器人的应用范围，也间接的抬高了智能割草机器人的价格。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种智能避障系统，只需要一个摄像头和一个小型工作处理器和几个开发组件就可以实现割草机器人的智能避障工作，不需要设置工作边界，就能使机器人完成正常的工作，减少割草机器人的应用限制。

本发明是通过以下技术方案予以实现：

一种智能避障控制系统，包括视觉模块、信息处理模块、图像处理模块、构建模块、信息转化模块和控制模块：

视觉模块用于获取地面视频信息；

信息处理模块用于将地面视频信息记录；

图像处理模块用于将繁杂的视频信息处理成必要信息，并将必要信息保存并输出；

构建模块用于将有用的信息变成系统能够识别的神经网络模型；信息转化模块用于接受图像处理模块处理过后的信息并将信息转化为控制信息输出到控制模块；也就是说信息转化模块用于将摄像头获取到信息转化为控制模块可以识别的信息。

控制模块用于根据控制信息控制设备的工作。

智能避障控制系统的方法，包括以下五个步骤：信息收集、信息处理、构建模型、信息转化、发出指令。

信息收集：驱动智能设备的视觉模块获取到地面状态的视频信息，然后通过与视觉模块相连的处理模块记录当前地面的视频信息。

信息处理：经过一段时间的信息储备后，将获取到的视频信息进行图像提取处理，将提取到的图片数据信息，进行图像处理去除掉冗余和无效图片的数据，制作出地面的全生命周期数据集。

构建模型：运用地面全生命周期数据集，训练出优秀的神经网络模型，将卷积网络模型转化成pb模型的格式，然后将pb模型内置到处理模块中。

信息转化：将视觉模块传入的信息提取为图片信息转化为图片数据将图片数据通过pb模型进行分类，识别出边界、障碍和地面信息，再将识别到的信息转化为指令信息通过ROS通信输入到控制模块。

发出指令：根据识别出的信息发布出不同的命令，来控制智能设备进行不同的操作，最终完成智能设备的智能避障操作。

进一步的，上述方法构建模型中采用的神经网络是卷积神经网络。

进一步的，还包括割草模块，将该方法用于割草机器人平台，发出指令步骤中还包括割草。

进一步的，该方法根据实际需要用于其他地面工作设备平台。

进一步的，其配件根据实际需要更换任意相同类型配件，不局限于某种硬件设施。

进一步的，承载各个控制系统模块的载体，采用任意能够承载硬件系统的载体。