基于ROS与深度学习的智能捡球系统设计

• 作者: 吴居进 孙李生 陈芬生
• 来源期刊: 魅力中国
• 关键词: 深度学习 ROS系统 TensorFlow对象检测 机械臂控制 语音识别
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 314-315
• 页数: 2页
• 字数: 955字
• 语种: 中文

摘要

本文设计了一种基于ROS与深度学习的智能捡球系统.以树莓派为上位机,Arduino为下位机组成智能捡球系统;在树莓派上搭载Ubuntu16.04 mate系统并配置ROS-kinetic,以网球为例、通过TensorFlow对象检测API实现摄像头对网球的识别功能,控制下位机驱动机械臂实现对网球的自动抓取;并可基于ROS系统实现语音唤醒及语音识别,通过语音控制捡球系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙李生		5	0	0.0	0.0
2	陈芬生		6	0	0.0	0.0
3	吴居进		1	0	0.0	0.0