文献类型：期刊文章

作　　者：彭盖伦[1] 彭道刚[1] 张浩[1] 夏飞[1]

PENG Gai-lun;PENG Dao-gang;ZHANG Hao;XIA Fei(School of Automation Engineering,Shanghai University of Electric Power,Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Management and Control for Power Process,Shanghai 200090,China)

机构地区：[1]上海电力学院自动化工程学院上海发电过程智能管控工程技术研究中心,上海200090

出　　处：《微电子学与计算机》

基　　金：上海市"科技创新行动计划"社会发展领域项目(16DZ1202500)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：61-65

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：云台系统作为智能巡检机器人的视觉载体,承载着巡检机器人的核心功能,基于预置位的传统云台运作模式电厂复杂环境下显得乏力.针对复杂环境下云台预置位少、反应慢等问题,提出了一种基于Faster R-CNN和模糊PID的云台控制策略,利用Faster R-CNN检测并识别云台输送图像中的目标,根据目标与图片的位置关系判断云台运动方向,计算中心坐标的误差并送入模糊PID控制器进行参数调节来达到控制云台的目的.实验结果表明,利用Faster R-CNN进行目标检测识别可达到90.8%的准确率并且运行在毫秒级,模糊控制使云台能够快速反应并平稳运行,应用效果良好.

关 键 词：巡检机器人 云台控制 FASTER R-CNN  模糊PID

分 类 号：TP391]