【摘 要】
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传统巡检机器人的自主定位导航因成本高、智能化程度低等缺点,已逐渐无法满足实际需求。针对这一问题,基于深度学习的SSD目标检测算法来识别目标物,通过基于单目测距模型的地平面约束测距定位模型计算巡检机器人与目标物之间的距离,搭建新的巡检机器人视觉系统,向机器人发送Twsist消息以完成自主定位导航。研究结果表明,SSD算法的识别速度比R-CNN算法快,识别数量比YOLO算法多,综合性能更加优秀;SSD模型的准确率达到95.8%;地平面约束测距定位模型最大误差为2cm,平均误差为0.89cm。以上结果证明,新的
【基金项目】
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2017年安徽省高校自然科学研究重点项目“管道外壁行走装置系统设计研究”(项目编号:KJ2017A581),2019校级技术研究中心项目(项目编号:LZX1902)。
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传统巡检机器人的自主定位导航因成本高、智能化程度低等缺点,已逐渐无法满足实际需求。针对这一问题,基于深度学习的SSD目标检测算法来识别目标物,通过基于单目测距模型的地平面约束测距定位模型计算巡检机器人与目标物之间的距离,搭建新的巡检机器人视觉系统,向机器人发送Twsist消息以完成自主定位导航。研究结果表明,SSD算法的识别速度比R-CNN算法快,识别数量比YOLO算法多,综合性能更加优秀;SSD模型的准确率达到95.8%;地平面约束测距定位模型最大误差为2cm,平均误差为0.89cm。以上结果证明,新的
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