📜  项目理念 |辅助机器人

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:57:41.226000             🧑  作者: Mango

项目理念 |辅助机器人

基于 VR/AR 的自主运输机器人,用于使用 Google Project Tango 进行室内和室外旅行和导航

项目名称:辅助机器人

摘要:该项目旨在制作一种太阳能语音自动自主机器人,可用于人们在室内和室外旅行。该项目基于一种新的创新方式,即使用基于 VR 的设备的加速度计和 GPS 映射,可用于确保自动驾驶的最大准确性,而无需使用任何复杂的基于人工智能的技术。此外,它还带有手动驾驶模式,用户可以使用游戏手柄自己驾驶机器人。
由于该机器人可以通过语音和触摸进行指令,因此,它对于帮助残疾人旅行至关重要,并且由于其体积小,它也可以用于室内旅行(在大型机场也是如此)作为火车站)。此外,由于该机器人是太阳能驱动的,因此它不会产生任何碳排放以及交通和噪音等问题,这对于传统汽车来说是一个相当大的问题。该机器人被指定连接到一个服务器,该服务器由特定城市中每个目的地的所有路径组成,并由手动驾驶的人更新。通过这种方式,它可以让任何地方的交通变得更快、更清洁、噪音更小、更容易。
虚拟现实是一个快速发展的研究领域,其真正的潜力尚未被发现。它在游戏、健康、培训等方面的广泛应用证明了它是一项很有前途的技术。 Oculus 最近正致力于使用混合现实扫描房间,将用户传送到另一个虚拟世界。使用虚拟现实扫描附近区域的潜力是巨大的。其中一项任务由 Google 的 Project Tango 完成。我们可以使用它的加速度计来精确跟踪该区域并指定每个点的区别坐标。点的精度可以从它可以在一米内定位多达 100 万个坐标的事实来估计。这是 GPS 的 1/10 倍。在牢记其准确性的同时,Project Tango 可用于扫描整个区域并定位 GPS 精度 1/10 的点。我们可以将其视为一种从哈利波特创建“掠夺者地图”的方法,以创建一个区域的精确地图,以跟踪 Project Tango 指定的所有坐标。因此,我们建议开发一种方法,该方法可以利用虚拟现实的跟踪潜力来绘制一个区域,并可以用于更好的位置跟踪、区域映射和导航。

当今,交通运输领域存在一个巨大的问题,其中车辆污染问题是主要问题。虽然混合动力汽车以及电动汽车在交通领域的引入已经完成,但与之相关的成本高、续航里程短等问题却让人们对购买犹豫不决。此外,即使在引入这些更节能的汽车之后,交通问题和噪音问题仍然存在。此外,在没有司机的情况下,残疾人无法轻松地在城市中旅行仍然是一样的。
越来越多的道路车辆的使用和引入导致了上述几个问题。不管这辆车是否高效,它导致的次要问题的主要问题使它有点令人严重关注。
为了确保更快、易于使用、经济实惠且环保的交通方式,我们引入了辅助机器人。

使用的技术:

1) Raspberry Pi/Intel Edison board – 将从 Tango 获得的坐标存储在 Apache 服务器上。然后通过 WebSockets 将其发送到 Web 应用程序。
2) Google Speech API – 使用 Google API 在应用程序中启用语音识别。
3) Android Studio – 使用开发算法的框架来设计检查障碍物和坐标存储。
4) 传感器——我们现在使用的障碍物检测——Xbox Kinect 或红外线传感器。
5) Google Project Tango – 使用开发者版硬件。使用它的加速度计——记录机器人前进时的点云。

应用:

1) 城市指南 - 机器人可供刚到城市的人使用,只需说出名字即可前往各个地方。
2) 地图——可用于跟踪森林、山脉甚至南极洲的路径,以正确设计从位置到目的地的旅行地图。
3) 环保游乐设施 - 由于它是太阳能驱动的,它是环保的,可以在城市和地方使用,以尽量减少污染。它的精度也是谷歌 GPS 的 3 倍。

当前状态:
1) MHacks Nano 获胜者 – https://devpost.com/software/assit-bot
2) KPIT Sparkle – 印度 1600 个项目中排名前 35 的项目
https://drive.google.com/open?id=0B7_Cv7QmUx4CdHpZUGtTSkstcjQ
https://drive.google.com/open?id=0B7_Cv7QmUx4CX1lzYTUtRHA1bUk
3) ABBIE 专利——AR/VR Sensor Based Robot for Intuitive Exploration 临时专利申请,申请号:201741015905

以下附加链接:
1)视频: https://youtu.be/QKRvNG1-pEg
2)完整说明: https://devpost.com/software/assit-bot/

按团队:多产
1) CUSAT 工程学院 Sanket Thakur
2) Shreyasvi Natraj,房车学院工程
3) Md Islam,RIT,美国
4) Debanjana Haldar,印度理工学院孟买分校