Omobot：一种用于自主搜索和跌倒检测的低成本移动机器人
机器人学
2024-08-13 v1
摘要
检测老年人跌倒并向其社区响应者发送警报可拯救无数生命。我们设计并开发了一个低成本移动机器人，定期搜索房屋以寻找正在监控的人员，如果检测到跌倒则向指定响应者发送电子邮件。在本项目中，我们提出了三个新颖的设计决策和贡献。首先，我们的定制低成本机器人具有诸多先进功能，如全向轮子、能够运行深度学习模型的能力以及自主无线充电功能。其次，我们通过将机器人视角（相机距离地面 0.15m）转换到典型人类视角（1.5m 高于地面）的方法，使用 principally 计算的 Homography 矩阵，提高了 YOLOv8-Pose-nano 对象检测网络的准确率 6%，YOLOv8-Pose-large 的准确率提高 12%。这使网络准确率提高，因为训练数据集 MS-COCO 是从人类高度视角捕获的。最后，我们通过学习一个预测机器人速度的模型来改进机器人控制器，该模型从输入信号到电机控制器中预测速度。
引用
@article{arxiv.2408.05315,
title = {Omobot: a low-cost mobile robot for autonomous search and fall detection},
author = {Shihab Uddin Ahamad and Masoud Ataei and Vijay Devabhaktuni and Vikas Dhiman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.05315},
year = {2024}
}
备注
Accepted to IEEE AIM-2024