基于深度学习和ROS的室内变电站巡检机器人

     本项目介绍了一种基于深度学习和激光雷达技术，分为上位机和下位机两个操控配合ROS机器人系统可以使机器人在变电站室内的场景下工作。机器人具有定点无人导航、激光雷达避障、远程遥控和室内环境参数采集、图像识别、无线充电等功能,搭载YOLO5的神经网络框架进行物体识别，搭载KNN网络进行仪表数字识别和SVM指针识别，并且拥有稳定性强,抗强磁干扰的优势。操作人员可以通过智能终端如笔记本操作机器人,可以手动更改环境配置，自学习采集周围环境信息，达到变电站无人巡检的高指标要求。      机器人采用麦克纳姆轮四轮结构，也是电力特种机器人系列中的一种，主要用于代替人工完成室内变电站巡检的重复性工作。机器人携带多种摄像头、激光雷达、气体检测传感器、可以以自主或者遥控的方式对变电站进行巡检，发现不规范现象以及危险状况，完成人工重复及繁重的巡检工作。