【摘 要】
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为了提高移动机器人对于室内目标物品的识别准确率,本文在移动机器人对于室内环境的地图构建、导航以及目标物品的识别和定位功能方面进行研究。首先,移动机器人完成地图构建和路径规划,在此基础上使用视觉传感器对室内目标物品进行识别。总结当前的移动机器人对于室内目标物品的识别难点,并给出合理的解决方案。为了提高Goog Le Net算法对于目标物体的识别准确率,对Goog Le Net算法中的网络模型结构等进
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为了提高移动机器人对于室内目标物品的识别准确率,本文在移动机器人对于室内环境的地图构建、导航以及目标物品的识别和定位功能方面进行研究。首先,移动机器人完成地图构建和路径规划,在此基础上使用视觉传感器对室内目标物品进行识别。总结当前的移动机器人对于室内目标物品的识别难点,并给出合理的解决方案。为了提高Goog Le Net算法对于目标物体的识别准确率,对Goog Le Net算法中的网络模型结构等进行改进。使用6种不同的目标物体图片对改进的Goog Le Net算法和Goog Le Net算法进行对比分析。针对SSD算法对于目标物体的识别准确率低的问题,对SSD算法中的网络模型结构、特征图所对应的默认框的尺寸大小和数量等进行改进。使用PASCAL VOC2007测试数据集以及网络下载的图片对改进的SSD算法、原SSD算法以及相关的目标检测算法进行对比分析。在ROS的Navigation功能包的基础上完成移动机器人的导航系统的设计,并使用二维激光雷达实现移动机器人在室内环境中的地图构建和导航。使用改进的Goog Le Net算法结合视觉传感器实现对室内目标物品的识别。在计算机上运行改进的SSD算法并结合视觉传感器,完成对室内目标物品的识别和定位以及目标物品的实际尺寸的大小估计。在室内环境中移动机器人完成地图构建与导航并使用改进的Goog Le Net算法实现对室内目标物品的识别。
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