發(fā)布時(shí)間：2020-10-18 11:44

　　 食品醫(yī)療、工業(yè)生物和國(guó)防航天的快速發(fā)展,帶來(lái)了放射科學(xué)的廣泛應(yīng)用,在享受核技術(shù)帶來(lái)變革的同時(shí),核安全問(wèn)題也被提到新的高度。如何對(duì)放射源進(jìn)行有效監(jiān)管,如何對(duì)丟失或者未知放射源進(jìn)行快速搜索,如何消除人工搜索放射源帶來(lái)的危險(xiǎn)和耗時(shí)的缺陷,這是放射技術(shù)取得進(jìn)一步發(fā)展的基本前提。傳統(tǒng)的放射源搜尋方式大多采用人工穿上厚重的防護(hù)服在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行探測(cè)操作,然而仍然無(wú)法避免遭到核輻射的傷害。而采用機(jī)器人搜索的技術(shù)一直遭到國(guó)外壟斷,這一技術(shù)在國(guó)內(nèi)的發(fā)展很緩慢,僅僅少數(shù)幾家高校院所在進(jìn)行遙控搜索機(jī)器人、無(wú)人機(jī)搜索機(jī)器人等的開(kāi)發(fā)。但是他們都有一個(gè)問(wèn)題,那就是必須要人工進(jìn)行操作,無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的放射源搜索。因此,為了解決這個(gè)痛點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了放射源智能搜索機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化搜索放射源,填補(bǔ)國(guó)內(nèi)這一空白。本論文主要運(yùn)用機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣加速技術(shù),來(lái)研究放射源定位搜索問(wèn)題;對(duì)機(jī)器人的硬件和軟件進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,設(shè)計(jì)了實(shí)用性更強(qiáng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)和拓展性更好的硬件電路,完成對(duì)ROS(Robot Operating System,機(jī)器人操作系統(tǒng))的移植應(yīng)用,設(shè)計(jì)了包括伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)、激光雷達(dá)、伽瑪相機(jī)、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同步位置鎖定與建立地圖)、深度攝像頭和邊緣加速器等節(jié)點(diǎn)算法的研究與設(shè)計(jì);通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行邊緣端的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的邊緣加速技術(shù)在便攜式設(shè)備上的研究與應(yīng)用;并根據(jù)需求開(kāi)發(fā)出Android手機(jī)端APP用以遠(yuǎn)程控制,最終實(shí)現(xiàn)放射源智能搜索機(jī)器人的便攜化、自動(dòng)化和智能化。本文創(chuàng)新性地運(yùn)用交叉學(xué)科技術(shù)解決放射源的安全搜尋難題,通過(guò)使用MA24xx角蜂鳥(niǎo)邊緣加速芯片,在普通ARM處理器上運(yùn)行YOLO模型達(dá)到了最高15幀的道路障礙圖像檢測(cè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人毫秒級(jí)的控制速度。通過(guò)北京高能新技術(shù)有限公司的HENT33-013A便攜式伽瑪相機(jī)輸出放射源熱點(diǎn)圖,使用自行訓(xùn)練的Caffe尋源網(wǎng)絡(luò)模型配合角蜂鳥(niǎo)進(jìn)行三角定位,創(chuàng)新性將放射源強(qiáng)度的梯度下降結(jié)合SLAM避障導(dǎo)航算法,最終使得放射源定位精度以及自主避障搜索速度滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。對(duì)于強(qiáng)度為15mCi的放射源,10m距離下自主尋源時(shí)間最短可達(dá)120秒。
【學(xué)位單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 核技術(shù)的發(fā)展
        1.1.2 核安全隱患
        1.1.3 機(jī)器人技術(shù)發(fā)展
        1.1.4 邊緣計(jì)算的發(fā)展
    1.2 放射源搜索技術(shù)的發(fā)展
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第2章 放射源定位成像技術(shù)
    2.1 粒子探測(cè)技術(shù)
        2.1.1 粒子的組成
        2.1.2 帶電粒子的檢測(cè)
        2.1.3 光子的檢測(cè)
    2.2 常用的粒子探測(cè)器
        2.2.1 氣體探測(cè)器
        2.2.2 半導(dǎo)體探測(cè)器
        2.2.3 閃爍體探測(cè)器
    2.3 伽瑪射線成像原理
    2.4 伽馬射線成像算法
        2.4.1 編碼板解碼算法
        2.4.2 放射源熱點(diǎn)圖解析算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 邊緣計(jì)算的放射源定位算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    3.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
        3.1.1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
        3.1.2 深度學(xué)習(xí)在低功耗設(shè)備上的應(yīng)用難點(diǎn)
    3.2 邊緣加速技術(shù)及芯片
    3.3 角蜂鳥(niǎo)邊緣加速模組
    3.4 角蜂鳥(niǎo)開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建及使用
    3.5 角蜂鳥(niǎo)目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    3.6 放射源熱點(diǎn)圖模型訓(xùn)練
    3.7 模型轉(zhuǎn)換與測(cè)試算法設(shè)計(jì)
    3.8 放射源定位算法設(shè)計(jì)
    3.9 本章小結(jié)
第4章 機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    4.1 機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.2 機(jī)器人下層電路設(shè)計(jì)
        4.2.1 電源系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)
        4.2.2 下層STM32 控制電路設(shè)計(jì)
        4.2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路設(shè)計(jì)
        4.2.4 慣性測(cè)量單元電路設(shè)計(jì)
        4.2.5 遠(yuǎn)程遙控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.6 電池電壓監(jiān)測(cè)電路設(shè)計(jì)
    4.3 機(jī)器人上層硬件設(shè)計(jì)
    4.4 下層STM32 軟件設(shè)計(jì)
        4.4.1 下層STM32 與上層樹(shù)莓派通信算法設(shè)計(jì)
        4.4.2 電機(jī)控制算法設(shè)計(jì)
    4.5 機(jī)器人自主導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)
        4.5.1 ROS系統(tǒng)介紹
        4.5.2 ekf融合濾波算法設(shè)計(jì)
        4.5.3 機(jī)器人實(shí)現(xiàn)SLAM地圖創(chuàng)建
    4.6 機(jī)器人自主尋源算法設(shè)計(jì)
    4.7 Android端控制臺(tái)開(kāi)發(fā)
    4.8 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果分析
    5.1 基礎(chǔ)功能測(cè)試
        5.1.1 鍵盤(pán)遠(yuǎn)程控制機(jī)器人
        5.1.2 APP遠(yuǎn)程控制機(jī)器人
        5.1.3 搖桿控制器遠(yuǎn)程控制機(jī)器人
        5.1.4 機(jī)器人地圖創(chuàng)建與自主尋源
    5.2 技術(shù)指標(biāo)與結(jié)果分析
        5.2.1 機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障導(dǎo)航能力測(cè)試與分析
        5.2.2 不同障礙物目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別率測(cè)試與分析
        5.2.3 不同負(fù)載設(shè)備下機(jī)器人續(xù)航時(shí)間測(cè)試
        5.2.4 機(jī)器人自主尋源時(shí)間測(cè)試
    5.3 本章小結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果

【參考文獻(xiàn)】

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