[发明专利]一种基于人工智能的工业生产用避障机器人

权利要求书

1.一种基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述基于人工智能的工业生产用避障机器人包括：

障碍物检测模块，通过在机器人前面安装障碍物检测传感器，用以检测机器人前方是否有障碍物；通过在机器人前方安装摄像头，获取机器人前方障碍物图像；

搬运物重量采集模块，通过在机器人承装台上安装有重量传感器，用以检测搬运物的重量；

数据预处理模块，通过数据预处理程序对获取的障碍物检测传感器检测数据、障碍物图像和搬运物的重量进行预处理；

障碍物判别模块，根据获取的障碍物检测传感器检测数据和障碍物图像，对障碍物的类型进行判别；

转向模块，通过驱动结构和转向结构，对机器人的走向进行调整，使机器人绕过障碍物。

2.如权利要求1所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述基于人工智能的工业生产用避障机器人还包括中央控制模块，中央控制模块通过设置有控制器，分别与障碍物检测模块、搬运物重量采集模块、数据预处理模块、障碍物判别模块、转向模块、通信模块、远程终端、云服务模块连接，协调各个模块的正常运行。

3.如权利要求2所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述通信模块通过设置有通信设备，实现与远程终端和云服务模块之间的数据交互；

远程终端通过设置有远程终端设备，实现远程监控和控制机器人；

云服务模块，通过设置有云服务器，利用大数据处理技术对整体机器人的所有检测的数据和处理的数据进行处理。

4.如权利要求1所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述数据预处理模块设置有：

障碍物图像去噪增强模块，通过去噪增强程序对导入的机器人图像进行去噪增强；

障碍物图像灰度化处理模块，通过利用图像灰度化处理程序对有彩色的障碍物图像进行灰度化处理；

障碍物灰度图像转化模块，通过二值图转换程序对障碍物灰度图像转换成对应的二值图；

障碍物灰度图像边缘检测模块，根据障碍物灰度图像对应的二值图，对障碍物灰度图像进行边缘检测；

障碍物灰度图像轮廓匹配模块，根据障碍物灰度图像边缘检测的数据，对障碍物灰度图像进行轮廓匹配。

5.如权利要求4所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述障碍物图像去噪增强模块通过去噪增强程序对导入的机器人图像进行去噪增强具体过程为：

将障碍物图像进行小波分解，确定一个小波并确定小波的分解层数，对障碍物图像进行N层小波分解；

提取所有小波分解层中的每一层高频系数，并对高频系数进行阈值化处理；

根据障碍物图像中小波分解过程中的低频系数和阈值化处理后的高频系数，对障碍物图像进行小波重构。

6.如权利要求1所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述障碍物判别模块根据获取的障碍物检测传感器检测数据和障碍物图像，对障碍物的类型进行判别具体过程为：

根据障碍物检测传感器检测数据和障碍物图像，建立对应的数据集合；

根据各个数据集合中的数据进行分类，提取障碍物检测传感器检测数据特征和障碍物图像特征；

根据提取的障碍物检测传感器检测数据特征和障碍物图像特征，通过匹配模型与预存的数据进行匹配识别，实现对障碍物类型进行判别。

7.如权利要求6所述基于人工智能的工业生产用避障机器人，其特征在于，所述提取障碍物图像特征具体过程为：

根据灰度化的障碍物图像，建立一个x，y，z灰度化的障碍物图像的三维图像；

利用Gamma校正法对输入的障碍物图像，进行颜色空间的标准化；

确定障碍物图像中每个像素的梯度值，并将障碍物图像划分成多个小区域；

同时统计每个小区域中的梯度直方图，对每个小区域进行描述；

根据设定提取的障碍物图像特征，将相应的小区域图像进行串联成提取的障碍物图像。