Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85)

Abstract

Техничко решење (нова метода - М85) припада области производног машинства и директно се односи на један од домена истраживања у оквиру пројекта „Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0“ (акроним - MISSION4.0, евиденциони број 6523109), који је финансиран од стране Фонда за науку Републике Србије – домен развоја интелигентног управљачког система транспортних средстава (мобилних робота) у технолошком окружењу Индустрије 4.0. Сходно томе, методом се решава проблем перцепције мобилних робота на бази информација добијених од стерео визуелног система, пројектованог коришћењем две паралелно постављене индустријске камере BASLER daA1600-60uc и рачунарске платформе Nvidia Jetson Nano. Систем перцепције је базиран на интеграцији стерео визуелног система и метода дубоког машинског учења (енгл. Deep Learning - DL), односно конволуционих неуронских мрежа (енгл. Convolutional Neural Networks - CNN). Поменутом интеграцијом се остварује: (i) висока флексибилност хардверско-софтверске структуре, (ii) висока тачност препознавања објеката у окружењу у коме се мобилни робот налази, (iii) могућност детекције објеката у реалном времену. Предложени систем перцепције је експериментално верификован на интелигентном мобилном роботу RAICO (Robot with Artificial Intelligence based COgnition) развијеном у оквиру Лабораторије за индустријску роботику и вештачку интелигенцију Машинског факултета у Београду.