【摘 要】
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设计并制作一款能够室内构建地图并即时定位导航的机器人。机器人基于ROS实现,通过获取激光雷达扫描的数据和机器人的里程计数据,投入到ROS提供的Gmapping功能包构建出机器人所处环境的空间二维地图。在二维地图中可以获取机器人和目标点的二维坐标,以实现即时定位。机器人底盘配备4个麦克纳姆轮以进行全方向运动,用STM32F103RCT6单片机对底盘进行运动控制,同时基于QT开发了一款上位机软件以方便
【机 构】
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五邑大学智能制造学部,广东江门 529020
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设计并制作一款能够室内构建地图并即时定位导航的机器人。机器人基于ROS实现,通过获取激光雷达扫描的数据和机器人的里程计数据,投入到ROS提供的Gmapping功能包构建出机器人所处环境的空间二维地图。在二维地图中可以获取机器人和目标点的二维坐标,以实现即时定位。机器人底盘配备4个麦克纳姆轮以进行全方向运动,用STM32F103RCT6单片机对底盘进行运动控制,同时基于QT开发了一款上位机软件以方便用户进行交互使用,完成室内导盲任务。室内导盲机器人经过调试,已成功构建出室内的二维地图,实现自主导航,能
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针对仓储环境下叉车机器人托盘识别的应用场景,以及提高托盘目标检测的准确性和鲁棒性,提出了一种基于YOLOv3算法改进后的物体识别方法。运用K-Means++聚类方法重新聚类出更适合托盘检测的Anchor Box,通过分析托盘成像在图像坐标系中横轴和纵轴的密度分布,继而调整了划分网格机制,改进损失函数。并在运用数据增强手段的托盘数据集上进行训练以及测试,与其他算法进行对比,结果显示基于改进的YOLO
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