Სარჩევი:

ჭკვიანი კალათა: 4 ნაბიჯი
ჭკვიანი კალათა: 4 ნაბიჯი

ვიდეო: ჭკვიანი კალათა: 4 ნაბიჯი

ვიდეო: ჭკვიანი კალათა: 4 ნაბიჯი
ვიდეო: რა ხდება კანონიერი ქურდების საკნებში 2024, ნოემბერი
Anonim
Image
Image
ჭკვიანი კალათა
ჭკვიანი კალათა

ჭკვიანი კალათა (ტროლეი) პროექტი ტარდება დომინირებს ავტომატიზაციით და ამარტივებს ადამიანების ცხოვრებას. ამ ტროლეს აქვს სხვადასხვა შესაძლებლობები, მათ შორის ადამიანების თვალყურის დევნება, ჟესტების ამოცნობა, ობიექტების ამოღება და განთავსება 3DOF რობოტული მკლავით და ობიექტების ამოცნობა RFID ტეგებითა და IOT ტექნოლოგიით. Kinect სენსორი გამოყენებულია ამ პროექტში სურათების გადასაღებად. ეს ტროლეი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სახიფათო ადგილებში და ადგილებში, სადაც საზიანოა ადამიანის ჯანმრთელობა, რათა შემცირდეს ადამიანი ასეთ ადგილებში.

ნაბიჯი 1: კალათის დიზაინი

ეს კალათა შექმნილია 12 კილოგრამამდე ნივთების გადასატანად, საშუალო სიჩქარით 1 მეტრი წამში. რობოტული მკლავი შექმნილია ამ კალათისთვის, რომ აიღოს საგნები და ჩააგდოს კალათის კალათაში 200 გრამამდე. ძრავების სწორი შერჩევა და მათი ადგილმდებარეობის განსაზღვრა გადამწყვეტი ამოცანაა, რადგან კალათას არ აქვს სიმეტრიული ფორმა. ჩვენ გამოვიყენეთ SolidWorks პირველი იდეის შესაქმნელად.

ნაბიჯი 2: ადამიანების თვალყურის დევნება: Kinect სენსორი

Image
Image

ამ კალათას შეუძლია დაიცვას ადამიანები Kinect სენსორის გამოყენებით სხვადასხვა ჟესტების საშუალებით. ჩვენ გამოვავლენთ ადამიანის სხეულის სხვადასხვა სახსრებს და სხვადასხვა სახსრების კუთხის გაზომვით ჩვენ შეგვიძლია ამოვიცნოთ ადამიანის სხეულის სხვადასხვა პოზიცია. როგორც ხედავთ ვიდეოებში, თუ სხვა ადამიანები შემოდიან კამერის ფარგლებს გარეთ, Kinect მაინც კარგად მუშაობს და არ დაკარგავს მიზანს.

ჩვეულებრივი 2D კამერებისგან განსხვავებით, Kinect სენსორს შეუძლია შეაფასოს სურათის სიღრმე, ასე რომ ჩვენ შეგვიძლია ვიპოვოთ მანძილი ადამიანსა და კალათას შორის. ამ მანძილის გამოყენებით ჩვენ შეგვიძლია შევინარჩუნოთ კალათა გარკვეული დისტანციის მანძილზე პირისაგან. ჩვენ გამოვიყენეთ PID კონტროლერი ძრავის სიჩქარის გასაკონტროლებლად ამ მანძილის სამართავად.

ნაბიჯი 3: 3DOF ARM

ამ ეტლს აქვს რობოტული მკლავი თავისუფლების 3 გრადუსით, რათა აიღოს საგნები და ჩასვა კალათაში. მკლავი თავდაპირველად შეიქმნა SolidWorks– ში და შემდეგ განხორციელდა ბმულების, სერვო ძრავებისა და სახელურის გამოყენებით.

ურიკა მოძრაობას წყვეტს, როდესაც გამოვლენილი პირი ხელებს მაღლა ასწევს. მკლავი იწყებს იმ შემთხვევაში, თუ ურიკა არის გაჩერების მდგომარეობაში და როდესაც თქვენ ხელებს იჭერთ პირდაპირ სხეულის პერპენდიკულარულად.

ნაბიჯი 4: IOT: საგნების გამოვლენა RFID ტეგების გამოყენებით

ობიექტების ამოღების შემდეგ, ჩვენ ვკითხულობთ მათ RFID სკანერით, რომელიც დამონტაჟებულია კალათაში RFID ტეგების გამოყენებით, რომლებიც ნივთებზეა მიბმული. შემდეგ მონაცემები იგზავნება მონაცემთა ცენტრში და შეიძლება მოხდეს ანგარიშის ანგარიში, რომელიც შეიცავს რომელი ობიექტების სკანირებას. მომდევნო ფილმში ხდება ობიექტების სკანირება და მონაცემების გადაცემა მონაცემთა ცენტრში wifi საშუალებით.

გირჩევთ: