Aller au contenu principal
2025 conference-paper

Design and implementation of an intelligent medic delivery vehicle integrating K210-YOLO and 2D Lidar SLAM technology

0Citations signalées — pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Résumé fourni par la source

Addressing issues such as low efficiency in drug delivery within medical institutions and errors in manual drug delivery, this paper proposes an autonomous navigation drug delivery robot system. [1]The system integrates facial recognition technology using the K210 chip and the YOLO algorithm with 2D LiDAR SLAM mapping technology. Leveraging the powerful processing capability of the K210 chip in conjunction with the YOLO algorithm, the system achieves rapid and accurate facial recognition and target user localization, ensuring precise drug delivery. [2]The integration of 2D LiDAR allows for the acquisition of environmental depth information, and with the aid of the SLAM algorithm, maps are constructed in real-time and routes are planned, enabling the robot to flexibly avoid obstacles and autonomously navigate in complex dynamic environments. Additionally, the system provides personalized services through AI voice interaction. Through system integration and experimental validation, the drug delivery robot demonstrates excellent performance and high reliability, offering new insights and practical solutions for medical automation services.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Design and implementation of an intelligent medic delivery vehicle integrating K210-YOLO and 2D Lidar SLAM technology
Date Crossref
07/10/2025
Éditeur
SPIE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Advanced Manufacturing and Logistics OptimizationRobotic Path Planning AlgorithmsIoT and Edge/Fog Computing

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, ROR et la Banque mondiale, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune donnée externe enregistrée en base. Sources et limites.