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作品名称：基于MM32与YOLO模型的管道检测机器人
学校名称：金陵科技学院
参赛队伍：从容应队
队伍编号：199886
参赛学生：许娇武迪万兆华
指导老师：王志凌
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

随着城市化进程的加速，地下管道网络作为基础设施的重要组成部分，其安全与维护问题日益突出。本项目旨在设计一种基于MM32与YOLO模型的管道检测机器人，替代人工在复杂管道环境中进行的检测，有效发现细小裂缝等管道缺陷，预防安全隐患。产品的主要功能如下所示：

自主或半自主移动：机器人能够在管道内自主或半自主地移动，具备良好的转弯性能。电机运动控制算法需具备一定的鲁棒性，适应复杂环境。
环境数据采集：机器人通过传感器实时采集管道内部的温湿度和光照度等环境数据，并通过网络上传至终端，方便用户进行查看和分析。
图像采集与缺陷识别：机器人配备高清摄像仪，实时采集管道内部图像，并将其上传至上位机。利用YOLO模型对图像进行识别，以判断管道截面是否存在缺陷及其类型。
远程控制：用户可通过远程小程序控制机器人进行半自动移动，以应对管道内部复杂结构的检测需求。

通过该项目的实施，期望能够提高管道检测的效率和准确性，降低人工成本及安全风险，为城市基础设施的维护提供数据支持，促进智慧城市的发展。

此次的管道检测机器人系统主要由K210视觉系统、MM32星辰平台、ROS机器人平台、管道缺陷检测上位机以及远程监控微信小程序组成。K210视觉模块采集OV2640摄像头数据，并将管道图片通过ESP8266的TCP协议上传至上位机，上位机通过YOLO模型识别管道内部缺陷图片，并标注缺陷类型以及置信度。MM32星辰平台读取DHT11温湿度模块、光明电阻的数据，通过BW236模组的MQTT协议上传至微信小程序，小程序能可视化显示监测数据，并可控制机器人运动以及探照灯的开关。ROS机器人平台使用STM32控制，其通过UART读取MM32的控制信号，然后使用并联式PI算法闭环控制电机，以驱动麦轮进行运动。