[发明专利]基于物联网的安防机器人有效
| 申请号: | 202110750869.8 | 申请日: | 2021-07-02 |
| 公开(公告)号: | CN113414754B | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
| 发明(设计)人: | 樊德平 | 申请(专利权)人: | 金捷利工程技术(北京)有限公司 |
| 主分类号: | B25J5/00 | 分类号: | B25J5/00;B25J9/16;B25J11/00;B25J19/02 |
| 代理公司: | 北京华仁联合知识产权代理有限公司 11588 | 代理人: | 王小芳 |
| 地址: | 101300 北京市顺义*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 联网 机器人 | ||
1.基于物联网的安防机器人,其特征在于,包括若干个巡航机器人单元和至少一个协同控制主机,所述的若干巡航机器人单元按照区域需求布置在安防区域的主干道,所述安防区域设置若干区域门禁,每一个区域门禁处至少布置一个常备机器人单元,所述的常备机器人单元、巡航机器人单元均与协同控制主机电连接并且由协同控制主机控制协同安防作业;
所述的协同控制主机用于,获取巡航机器人单元或常备机器人单元发送的返回信号并且向巡航机器人单元或常备机器人单元广播式发送命令信号;
所述的巡航机器人单元用于,获取协同控制主机的命令信号并且执行,还向协同控制主机返回当前安防作业的信号;
所述的常备机器人单元用于,获取协同控制主机的命令信号并且执行,还向协同控制主机返回当前安防作业的信号;
所述的巡航机器人单元或常备机器人单元与协同控制主机之间的通信均是基于EtherCAT网络的通信,其中的巡航机器人单元或常备机器人单元均配置为从站,其中的协同控制主机配置为主站,巡航机器人单元、常备机器人单元或协同控制主机上均配置通信控制器,其中的巡航机器人单元、常备机器人单元通信控制器采用FPGA芯片配置;
所述的巡航机器人单元、常备机器人单元与协同控制主机上均配置有用于通信的EtherCAT的应用,巡航机器人单元、常备机器人单元与协同控制主机基于Safety overEtherCAT通信;
所述的若干巡航机器人单元按照区域需求布置在安防区域的主干道具体是在规划均匀规范的安防区域内按照主干道面积大小正相关配置巡航机器人单元的数量,在规划不均匀规范的安防区域内按照可藏匿安防对象区域的大小正相关配置巡航机器人单元的数量;
所述的巡航机器人单元或常备机器人单元包括驱动平台,所述的驱动平台两端外侧设置驱动轮,驱动轮至少为两个,相应的驱动平台内设置用于驱动驱动轮转动的驱动电机,所述的驱动平台中部设置主控电路板,所述的驱动平台一侧还设置扬声器、距离传感器、摄像头、红外传感器、物联网通信接口,所述的扬声器、距离传感器、摄像头、红外传感器、物联网通信接口均与主控电路板电连接,主控电路板上配置微控制器与扬声器驱动电路、距离传感器的传感信号采集电路与模数处理电路、摄像头的图像数据处理电路、红外传感器的传感信号采集电路与模数处理电路、物联网通信接口的通信配置电路与数据处理电路,主控电路板上还配置驱动电机的驱动电路,所述的驱动平台一侧还固定设置向外侧延伸的弧形安防叉,所述的安防叉用于驱赶或控制被安防对象;
所述的物联网通信接口用于通过物联网获取用户端反馈的被安防对象位置数据,所述的主控电路板的微控制器基于反馈的被安防对象位置数据调整驱动平台的整体行进路线;
所述的巡航机器人单元或常备机器人单元的距离传感器、红外传感器以及驱动电机用于控制驱赶或控制被安防对象,并且具体的:首先由距离传感器、红外传感器的信号计算被安防对象相对于安防叉几何中心的位置,然后判断安防对象到安防叉几何中心的位置的向量与安防叉整体方向的夹角是否为直角,如果是直角或不是直角但不超过误差阈值则直接进行追踪动作,如果不是直角且超过误差的阈值则控制驱动平台整体旋转,且旋转时以距离被安防对象较近的驱动轮为圆心,以两个驱动轮之间的轴为半径,并且由驱动电机驱动两个驱动轮做相反的转动实现,直到安防对象到安防叉几何中心的位置的向量与安防叉整体方向的夹角为直角或不是直角但不超过误差阈值则直接进行追踪动作,进行追踪动作时由驱动电机驱动两个驱动轮做同方向的转动并驱动驱动平台靠近被安防对象。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的安防机器人,其特征在于,所述的协同控制主机还与在线云服务器电连接,所述的在线云服务器被配置用于获取历史的安防数据以及其他的区域安防数据并基于历史的安防数据以及其他的区域安防数据学习被安防对象的高密度藏匿区域,然后由被安防对象的高密度藏匿区域配置更新的安防优先级。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的安防机器人,其特征在于,所述的在线云服务器配置以下连接的单元:安防数据图像收集单元,获取历史的安防数据图像以及其他的区域安防数据图像,按照安防结果对历史的安防数据图像以及其他的区域安防数据图像处理形成标签图像;安防数据图像学习单元,基于安防数据图像中的藏匿特征,利用深层卷积神经网络模型,将特征学习结果迭代更新到参数的学习过程中形成成熟的安防数据图像判别模型;安防数据指导单元,成熟的安防数据图像判别模型对需要判别的安防区域进行判断并且形成指导配置数据。
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