[发明专利]一种基于LSTM预测的多机器人围捕系统在审
| 申请号： | 202110632032.3 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113376656A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 鲜晓东;田丽蓉;郭婕;赵德悦 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G01S17/93 | 分类号： | G01S17/93;G01S15/93;G05B17/02;G06N3/04;G01M99/00 |
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| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 预测 机器人 围捕 系统 | ||
1.一种基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于。包括系统的三个主控CPU(1)，(1)控制(2)用于采集雷达信息的激光雷达Rplidar系列，用于处理整个系统接收到的数据信息并通过深度学习预测位置的GPU服务器(3)，并将位置预测信息传给(1)中的围捕机器人，用于采集周围的距离信息的声纳(4)，并将信息返回给(1)，(1)中的围捕机器人接收到预测算法后得到目标机器人的位置信息并分配围捕点，用于(1)和其他系统传输和交换目标机器人位置数据及其他控制信息的无线路由器(5)，用于多机器人预测围捕的环境(6)，用于多机器人预测围捕的仿真与实现(7)。
2.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述系统的三个主控(1)采用GTX1650(i5-10300)笔记本作为主控CPU。
3.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述数据采集传感器(2)为激光雷达Rplidar系列，且数据接口为USB2.0接口。
4.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述GPU服务器(3)用于处理系统采集的数据信息，并将位置预测信息结果返回给(1)做围捕操作。
5.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，声纳(4)用于采集周围的距离信息，并将信息返回给(1)做数据融合。
6.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述路由器(5)，如果在小型户外场景采用单节点路由器，如果在大型复杂场景，可多路由器组网，覆盖整个系统区域。
7.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述预测围捕环境(6)为开源的ROS框架并支持多种编程语言，本发明中，预测与任务分配采用Python开发，其余模块采用C++开发。
8.根据权利要求1所述的基于LSTM预测的多机器人围捕系统，其特征在于，所述预测围捕仿真与实现(7)为Gazebo仿真平台和先锋机器人的真实平台。
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