【摘 要】
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针对扫地机器人工作场景复杂、算力受限等问题， 通过搭载自研视觉模组， 设计实现了低算力需求、高精度的视觉同步定位建图与实时避障方案， 解决了视觉机型相较雷达机型建图精度低、物理碰撞多等问题， 通过应用区域划分与用途预测算法优化整体室内清洁策略与路径规划， 清扫覆盖率提升4.19%， 污渍清扫完成度提升36.7%， 障碍物导致的故障率低于5%. 此外， 针对轻量移动机器人算力受限问题， 在YOLOv
【基金项目】
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国家自然科学基金（62172252）；
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针对扫地机器人工作场景复杂、算力受限等问题， 通过搭载自研视觉模组， 设计实现了低算力需求、高精度的视觉同步定位建图与实时避障方案， 解决了视觉机型相较雷达机型建图精度低、物理碰撞多等问题， 通过应用区域划分与用途预测算法优化整体室内清洁策略与路径规划， 清扫覆盖率提升4.19%， 污渍清扫完成度提升36.7%， 障碍物导致的故障率低于5%. 此外， 针对轻量移动机器人算力受限问题， 在YOLOv5目标检测模型基础上进行改进， 使其适应扫地机器人硬件与场景要求， 并较同平台处理速度提升了30%. 实验采用自研嗅觉传感器设计燃气泄漏、食物腐败等情形的报警功能， 增加了污渍识别、家居建模、巡逻看家、失物寻回等实用智能家居服务.
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