[发明专利]基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人

说明书

本发明公开了基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，包括：图像信息采集模块，用于采集周边环境的地图信息和水面环境的图像信息；声音信息采集模块，用于采集水面环境的声音信息；信息处理模块，用于接收所述地图信息、所述图像信息和所述声音信息，并基于ROS系统的SLAM技术以及基于深度卷积神经网络的目标检测及声音分类算法进行识别；控制模块，用于输出运动控制信号；运动模块，用于根据所述运动控制信息响应动作；传输接收模块，用于数据传输；救援报警模块，连接至所述信息处理模块并用于发出救援信号。本发明实施例的基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，能够进行快速巡逻，并且检测到突发的溺水情况并及时通知救援人员，高效智能。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人。

背景技术

目前，对于溺水救援，救援队所采取的方法依旧是志愿队员每天分时段轮流值守游泳人群密集区，一是效率较低，二是对非密集区的关注度不够，在非密集区也有可能随时发生溺水事件。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，能够检测到突发的溺水情况并及时通知救援人员，高效智能。

根据本发明实施例的基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，包括：图像信息采集模块，用于采集周边环境的地图信息和水面环境的图像信息；声音信息采集模块，用于采集水面环境的声音信息；信息处理模块，用于接收所述地图信息、所述图像信息和所述声音信息，并基于ROS系统的SLAM技术以及基于深度卷积神经网络的目标检测及声音分类算法进行识别；控制模块，连接至所述信息处理模块并用于输出运动控制信号；运动模块，连接至所述控制模块并用于根据所述运动控制信息响应动作；传输接收模块，连接至所述信息处理模块并用于数据传输；救援报警模块，连接至所述信息处理模块并用于发出救援信号。

根据本发明实施例的基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，至少具有如下有益效果：机器人能够通过图像信息采集模块获取地图信息和水面的图像信息，通过声音信息采集模块获取水面的声音信息，然后机器人会基于ROS 系统的SLAM技术以及基于深度卷积神经网络的目标检测及声音分类算法，对上述地图信息、图像信息和声音信息进行分析和识别，机器人会通过控制模块来控制运动模块运动从而实现行走，当识别为溺水情况时，会将上述图像信息和声音信息通过传输接收模块发送至远处的控制室，控制室内的工作人员会对图像信息和声音信息进行查看，若确认为溺水情况时，控制室的工作人员会通过传输接收模块发送操作信号至信息处理模块，所述信息处理模块会响应驱动救援报警模块发出救援信号，吸引路人及时参与共同救援以及给救援人员传达目标位置，使救援队可以更有目标的快速到达。本发明实施例的基于SLAM技术和深度学习的水边救援机器人，能够进行快速巡逻，并且检测到突发的溺水情况并及时通知救援人员，高效智能。

根据本发明的一些实施例，所述图像信息采集模块包括：第一图像信息采集单元，包括用于地图构建的激光雷达和用于避障检测的第一双目摄像头；第二图像信息采集单元，包括用于采集水面状况的第二双目摄像头。

根据本发明的一些实施例，所述声音信息采集模块包括：定向录音设备，用于采集水面环境的声音信息。

根据本发明的一些实施例，所述运动模块包括四组运动单元，每组所述运动单元包括电机和与所述电机相连接的轮子。

根据本发明的一些实施例，所述轮子为麦克纳姆轮。

根据本发明的一些实施例，所述传输接收模块为无线传输接收模块或有线传输接收模块。

根据本发明的一些实施例，所述救援报警模块包括蜂鸣器和/或指示灯。

根据本发明的一些实施例，还包括用于放置急救用品的急救箱。