Alpha-N：具备障碍物检测与规避系统的最短路径自动配送机器人
机器人学
2020-04-29 v2
摘要
本文提出一种自供电、轮式驱动的自动配送机器人Alpha N。该ADR能够通过检测并规避路径中的物体或障碍物实现自主导航。其利用路径的矢量地图，并通过Dijkstra算法的网格计数法计算最短路径。路径中放置射频识别标签用于地标确定，以识别和验证起点与终点，并用于当前位置的重新校准。另一方面，目标检测模块由采用VGGNet16架构的Faster RCNN构建，通过检测和识别障碍物来支持路径规划。路径规划系统结合了GCM的输出、RFID读取系统以及ODM的二值结果。该PPS要求机器人以至少200 RPM的速度和75秒的时长通过读取RFID标签成功重定位。在结果分析阶段，ODM表现出83.75%的准确率，RRS显示92.3%的准确率，PPS保持85.3%的准确率。将这三个模块堆叠，构建、测试并验证了ADR，相较于其他服务机器人在性能和可用性方面有显著提升。
引用
@article{arxiv.2002.11913,
title = {Alpha-N: Shortest Path Finder Automated Delivery Robot with Obstacle Detection and Avoiding System},
author = {A. A. Neloy and R. A. Bindu and S. Alam and R. Haque and M. Saif and A. Khan and N. M. Mishu and S. Siddique},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11913},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 7 figures, To be appear in the proceedings of 12th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems 23-26 March 2020 Phuket, Thailand