Адаптивное обучение робота-сортировщика мусора для конвейерных линий с помощью нейронных сетей.
|
Даты проведения с 2018-09-01 по 2019-09-01 |
Авторы: Кириленко Владимир, 10 класс,Белоконев Никита, 11 класс
Научный руководитель: Сухоцкий Владимир Андреевич, старший педагог дополнительного образования ГБПОУ «Воробьевы горы»,
Вождаев Анатолий Юрьевич , педагог дополнительного образования ГБПОУ «Воробьевы горы»
Сортировка может быть выполнена на основе материала, формы, цвета или даже конкретного типа объекта. Мы сосредоточились на адаптивности и ускорении обучения, чтобы роботы могли легко адаптироваться к изменениям в отходах.
Командой был разработан комплекс, включающая в себя манипулятор с кинематической схемой SCARA (Selective Compliance Articulated Robot Arm), систему технического зрения, систему моделирования работы, а также использованы технологии распознавания голоса. Данный комплекс позволяет распознавать несколько классов объектов в рабочей области манипулятора и перемещать их в специальные контейнеры.
Для определения размеров предметов и материала используется разработанная программа, использующая библиотеку OpenCV для обработки полученного изображения с веб-камеры, а также обученная нейронная сеть на базе TensorFlow для выделения контуров и распознавания класса объектов.
Для низкоуровневого управления манипулятором (работа электродвигателей и получение информации с датчиков и энкодеров) используется контроллер Arduino Mega 2560.
Предварительная симуляция работы системы была реализована в приложении с использованием игрового движка Unity3D с возможностью формирования низкоуровневых команд для системы управления.
Проект опубликовал
