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防爆智能巡检机器人DA-M300BD

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具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称上海东古智能科技有限公司
  • 品       牌
  • 型       号
  • 所  在  地上海市
  • 厂商性质其他
  • 更新时间2024/12/26 19:33:13
  • 访问次数57
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上海东古智能基于高性能无人机飞行控制系统和综合调度系统的技术基础,开发出创新性的地面机器人控制系统,整合激光雷达、光学传感器、超声波/毫米波传感器以及高精度GNSS定位装置,通过深度数据融合算法,开发有特色的机器人地面应用装备序列,具备深入的环境感知、数据融合、路径规划和循迹以及自动避障等特色能力。上海东古智能所开发的地面机器人控制系统具备的系统特色和性能优势,并投入应用于各类工业场景。 上海东古智能科技有限公司的产品和解决方案已应用于中国石化能源行业——中石化、中石油和中海油的石油设施巡检;参与完成了国家关于轨道交通无人机巡检应用示范验证;家实现了空地一体无人化安防监管系统的研发和部署,大幅提高在3D(恶劣、枯燥和危险)环境下的巡检效率,降低巡检成本和人员风险,获得了政府、学校和企事业单位的高度认可
巡检机器人
采用高强度与轻量化的全碳主机身,更有效减轻机体重量,全包线安全保护与高度智能的飞控设计可限度降低操控人员的负担,可实现10~15公里范围内的灵活作业。
防爆智能巡检机器人DA-M300BD 产品信息

关键参数



  •  尺寸大小:1300×900×1200mm(L×W×H)

  •  整机质量:380Kg

  •  行走方式:四轮独立驱动

  •   行走速度:1.5m/s

  •  爬坡能力:32°

  •  越障高度:100mm

  •  续航时间:连续行走4~6h

  •  控制方式: 自主导航、自动驾驶、遥控控制

  •  行走精度:±100mm

  •  定位精度:±100mm

  •  通讯方式:4G/5G/无线自组网通信

  •  后台系统支持地面站控制软件系统、云端远程管控平台

  •  信息采集:声、光、气等

  •  避障方式:超声波+毫米波雷达组合形式,主动检测,主动避障

  •  防护等级:IP65,整机防爆

  •   工作环境:-20℃~60℃


设备概述


DA-M300BD是针对化工园区、变电站、原油储存罐区库区等对巡检有严苛要求的高危高风险高安全性要求场景下的防爆型智能巡检机器人。它基于NVIDIA Jetson TX2 / NVIDIA Jetson Xavier集成的深度学习模块,拥有可靠的自主路径规划功能,具备复杂环境下高精度强灵活性的自动驾驶能力,丰富的I/O量使其具备更加强大的可扩展性。机器人本体搭载激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高清云台、360全景模块、双向语音通讯、组合惯导(GPS)、双目相机等扩展模块,结合多传感器数据融合,保证多传感器数据的准确性、有效性和冗余性,使得系统更加安全可靠稳定。

DA-M300BD外形结构以简洁实用、安全可靠为基本设计原则。采用基于机电一体化快换接口模块、关键部件单元防爆及隔爆设计,整体框架——蒙皮结构,兼顾重量、稳定性及防护等级要求,可进行多种模块选装扩展以满足多种作业场景及未来推广普及需求。



功能特点


(1)高可靠冗余定位软件(RTK)

定位采用3D激光SLAM定位+惯性IMU+里程计等多传感器组合定位,提升定位的冗余性、可靠性。系统充分考虑各个传感器的优势,采用混合/融合的定位技术,实现全场景、全天候的定位,即实现在单传感器信号丢失情况下,利用激光点云地图、slam定位算法保证系统的定位精度。在实际定位混合/融合处理时候,不是采用简单的条件判断实现,利用EKF滤波技术实现定位融合,并将IMU、里程计信息加入到EKF中。

(2)自主建图

在充电桩附近确定一地图原点;人工遥控机器人,在巡检区域内行走,利用本身自带的激光雷达、惯性IMU、里程计等传感器,完成巡检区域地图信息的采集、空间点云地图构建;自主建图软件可以根据这些信息生成原始的、用于导航移动的2D栅格地图。

(3)自主导航移动

主导航移动控制软件,利用2D栅格地图和提前设定好的巡检路线,根据本身自带的激光雷达、惯性IMU、里程计等传感器实时采集到的数据,做出适合的路径规划和定位,最后转换成运动控制,通过PID位置环控制方式、结合PID速度环控制辅助,实现移动端移动位置跟踪,及移动端运动速度跟踪,从而达到移动端自主地沿着规划路径上稳定行驶的目的

(4)智能避障软件

机器人本身自带的激光雷达、惯性IMU、里程计等传感器会实时感知任务环境信息,当提前设定的两任务点之间,机器人感知到障碍物,且不可以直接到达时,自主避障软件会根据2D栅格地图和障碍物信息,利用五次Hermite插值原理,给移动端规划一条趋向目标的路径(自主线路规划)。智能自主运动控制根据上层算法应用的规划路径数据,控制移动端沿着路径移动,完成自主规避障碍物动作。

(5)智能抄表

通过高清摄像机任务载荷采集现场仪表信息,应用深度学习的Faster-RCNN算法从摄像头采集的图像中迅速定位仪表区域,并且去除图像的干扰信息;通过智能AI算法计算出仪表盘数字。

在有对应仪表识别数据库的支撑下,识别准确率≥90%,且当数字达到设定阀值时系统预警/报警。

抄表结果应在机器人后端监管软件(业务软件)中,管理及呈现。


关键词:传感器
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