【摘 要】
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随着人工智能与机器人技术不断发展,移动抓取机器人得到了广泛应用。由于其应用场景复杂,难以准确地感知环境。因此,准确的识别、精准的定位、高效的抓取是移动机器人的关键。本文对移动抓取机器人的目标识别、定位和抓取的关键技术进行研究。基于机器人操作系统ROS（RobotOperatingSystem）,构架了视觉目标搜寻和抓取自动控制系统。针对目标搜寻提出了具有高效、准确的R-YOLO（ROBOT-YOL
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随着人工智能与机器人技术不断发展,移动抓取机器人得到了广泛应用。由于其应用场景复杂,难以准确地感知环境。因此,准确的识别、精准的定位、高效的抓取是移动机器人的关键。本文对移动抓取机器人的目标识别、定位和抓取的关键技术进行研究。基于机器人操作系统ROS（RobotOperatingSystem）,构架了视觉目标搜寻和抓取自动控制系统。针对目标搜寻提出了具有高效、准确的R-YOLO（ROBOT-YOLO）网络,优化机器人目标搜寻过程并有助于准确地完成目标抓取任务,最后搭建机器人平台进行实验测试。具体研究工作如下:（1）根据机器人的设计需求,对机器人硬件进行设计选型。分析机器人底盘运动学,获取机器人里程计数据与麦克纳姆轮转速之间的直接映射关系;基于ROS搭建机器人控制软件系统,分析GmappingSLAM建图功能包和Navigation导航功能包,实现机器人自主运动和避障功能。（2）在YOLOv4算法实现准确快速机器人目标识别的基础上,利用通道剪枝算法对YOLOv4进行剪枝,获得高精度、实时的R-YOLO网络。R-YOLO模型大小为YOLOv4的16%;R-YOLO检测效率达到了...
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