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智能机器人项目实现——项目设计学习目标1.了解送餐机器人项目的思路;2.准备好项目所需材料;3.编程实施项目。6-3-3
智能机器人项目实现6-3-3同学们,你们见过送餐机器人吗?它们一般长什么样子,有哪些功能?
一、项目思路智能机器人项目实现6-3-3项目主题送餐机器人工作场景机器人在室内餐厅工作,餐厅地面上有专为机器人铺设的黑色道路,机器人沿着该道路送餐给指定的餐桌。功能目标①循迹:机器人能够稳定地沿着黑色道路送餐,中途不脱离道路。②送餐:可以通过触摸对应按键的形式告知机器人要送达的餐桌。③识别:机器人行走过程中能够识别出每个餐桌旁的餐桌号,识别到指定的餐桌号时,停下来供客人取餐。外观结构为了提高传菜效率,一次多运送几道菜,设计成三层托盘型机器人。
一、项目思路智能机器人项目实现6-3-3送餐机器人项目示意图
二、项目准备智能机器人项目实现6-3-3
二、项目准备请同学们根据材料清单准备好项目所需材料。对于送餐机器人,你们还有其他想要增加的功能吗?实现这些功能需要额外添加哪些材料?请同学们将相关信息填写在表中。课堂活动智能机器人项目实现6-3-3增加的功能需要添加的材料
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3传感器、执行器与主控板之间连接的引脚,以及这些元器件安装的方向,都影响到具体的程序编写,因此,明确硬件的接线方式是很有必要的,如图所示。同时,对机器人的外观结构有个初步的构想,在编写程序的时候也会更加得心应手,如图所示。
三、项目实施同学们,你们的送餐机器人初步设计的结构是怎样的?各个元器件的接线是怎样的?将你们的想法绘制在图中。课堂活动智能机器人项目实现6-3-3我的机器人外观结构图硬件连接图
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3送餐机器人的功能之一是能识别出餐牌号,才能将食物准确地送到对应的桌位上,所以首先要训练一个能够识别出餐牌的模型。以图所示的餐牌为例,可以将其分别打印出来,拍摄多张不同角度、不同场景、不同光照条件下的照片,作为训练的数据集。餐牌号示例
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3(1)在Python模式下,单击“扩展”“添加”选项,在pythonAI扩展中安装并加载分类训练相关的指令,如图所示。加载编程模块
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3(2)添加数据集图片,首先选择数据集类型,有三个不同的餐牌号,因此选择三分类,如图所示。选择数据集类型
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3(3)依次选择三分类中的子类型,把准备好的图片选中,进行上传,每类至少10张图片。例如子类型A中加载全部餐牌号1的图片(10张以上),子类型B中加载全部餐牌号2的图片(10张以上),以此类推,如图所示。加载数据集
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3(1)加载Keras深度学习框架,然后利用MobileNet模型创建一个基础模型。MobileNet模型是一个在大量数据集上预训练过的模型,我们可以在该模型的基础上训练识别餐牌号的模型,这样只需较少的数据集就可以达到不错的效果。(2)设置分类器的输出类别数及训练过程中的一些参数,餐牌号有三种,因此这里的分类数设置为3。以上全部设置好以后,对模型进行编译,配置学习过程,包括设置模型优化器等。(3)开始训练模型,可更改训练轮数。一定范围内,训练轮数越多,识别准确率越高,我们可以分别设置不同的训练轮数,查看准确率的变化,从中选择一个较好的模型。(4)将模型保存下来,并且要将模型的格式转化为kmodel格式,这样才能在后面的项目中使用。
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3训练一个三分类的模型参考程序(备注:实际训练步数500轮以上,效果较好)
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3训练一个三分类的模型参考程序单击菜单栏中的“运行”按钮,即可开始训练。训练结束后,在控制台区域会出现“tflite转换为kmodel模型成功!”,以及“执行完毕”的提示,之后单击菜单栏中的“代码”按钮,切换为代码模式,在左侧项目空间即可看到一个名为“traffic.kmodel”的文件,这个就是我们需要的模型,如图所示(如果没有,在项目空间空白处右击,在弹出的快捷菜单中选择“刷新目录”)。选中该文件后右击,在弹出的快捷菜单中选择“打开文件位置”,将其复制到AI摄像头的SD卡里,之后就可以运用它识别图像了。
三、项目实施智能机器人项目实现6-3-3循迹原理示意图(笔者寻迹传感器的D1和D2正好和图中相反,测试时请仔细查看寻迹传感器的接口)机器人沿着黑色轨迹行走,被称为循迹。循迹的程序可结合循迹传感器的检测状态和差速转向的原理来实现,如图所示。当两个循迹传感器都检测为黑,说明机器人在轨道中间,设置两个车轮速度相同,直行即可
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