金属仓库无人智能巡检系统项目方案

1.项目概述

    金属仓库在运行、管理、交割过程中，需要对仓库内存储的货物进行年审、巡检、交割现场检查等操作。本项目拟采用无人车与无人机组成的智能巡检的方式，完成现场货物的检查工作，提高工作效率。采用无人巡检的方式，替代传统的人工审查的方式，提高金属仓库在年审、交割过程中的效率，保证审查工作效率和审查数据的正确性、时效性。

    仓库无人智能巡检系统将由清华大学智能无人机工程技术中心与清华大学智能驾驶技术创新中心共同开发。

    清华大学智能无人机工程技术中心获得国家973、863以及自然科学基金等多个重点项目支持，在复杂飞行环境的信息采集及稀疏特征提取、高精度时空配准和高精度飞行环境重建等方面获得重大的理论突破，在立体视觉、自然场景三维重建、无人机鲁棒控制、智能视觉等方面具有深厚的技术与工程实践积累，取得国家发明16项（公示11项，*5项），计算摄像及三维信息相关技术与装置获得2012年国家技术发明一等奖，THRONE团队获2013空中机器人大赛（IARC）金奖。

    清华大学智能驾驶技术创新中心以清华大学猛狮智能车团队为基础，依托河北清华发展研究院设立，主要开展以无人驾驶和ADAS为主的科学研究与工程系统及产品开发。2016年7月1日，完成了20辆奇瑞EQ智能车底层车辆的改装工作，并交付奇瑞和Baidu公司使用，其中10辆车Baidu在第三届世界互联网大会上进行示范。2016年11月11日，完成了*辆无人快递车的研发工作，交付京东公司，并在京东*活动中进行使用。

    近年来，清华猛狮团队在国内各项智能驾驶大赛上均。获得：2016年中国智能车未来挑战赛第二名；2017年世界智能驾驶决赛第二名；2017年中国智能车未来挑战赛城乡道路赛NUM 1；2017中国智能汽车大赛无人驾驶组比赛NUM 1；2018年世界智能驾驶挑战赛无人驾驶组NUM 1、辅助驾驶组的NUM 1。

2.项目方案

2.1应用环境

    无人智能巡检系统的应用环境有室内环境和室外环境两种。室内层高6-7米，货物堆叠高度不超过3米，室内有立柱、管道、照明灯等设施。室外空间开阔无遮挡，但有车辆与人员等移动目标。

2.2系统组成

    无人智能巡检系统包括地面无人车辆、空中无人机、服务端视觉软件以及等组成。地面无人车采用清华大学猛狮无人车辆，搭载有激光雷达、深度相机及计算机。无人车能够实现在地面复杂环境实现自主定位。空中无人机采用清华智能无人机工程技术中心研发的四轴平台，搭载有自主起降飞控系统、云台、数传与图传电台，负责巡检图像的采集与传回。主控计算机主要负责提供数据及控制接口，以便仓库管理系统进行调用。

2.3系统功能

无人车功能：

     自主定位；

     自主避障与路径规划；

无人机功能：

自主起飞，悬停与精准降落；

图像及视频回传；

视觉处理软件功能：

物料自动识别；

物料标签自动识别；

2.4 工作过程

2.4.1 无人车自主到达位置

无人车在接收到任务指令之后，自主进行路线规划，沿途自主避障，到达巡检点。

无人机在接收到操控端起飞指令之后自主起飞，进入到定高悬停模式，用户可操作云台对仓储物料进行视频录制与照片拍摄处理。后台视觉处理算法会根据用户的操作，自动识别物料的种类，还可对标签进行视觉识别，判别物料是否与标签相符合。在完成本次巡检任务后，无人车精确着陆至无人车上。用户根据需求，进行下一个位置的巡检。

2.5 与仓库管理软件的接口

智能巡检系统通过室内通讯网络接入服务端，在服务端可以显示无人车的位置信息。

智能巡检系统操控通过仓库服务端通过DLL调用的方式实现。

视觉处理程序按照服务端的接口要求，打包成DLL调用的方式实现。

另外，服务器端需要配置GTX2060档次的显卡以便满足视觉处理软件的计算需求。

3.性能指标

无人车

内置3维地图，实现室内外定位；

自主驾驶，路迹规划；

定位精度0.5米；

无人机

时间不少于25 分钟；

悬停精度0.1米；

通讯距离5KM；

精确悬停及精确着陆功能；

视觉处理软件

目标类型识别的正确率不小于95%；（特定环境下）

标签识别的正确率不小于95%。（特定环境下）

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