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基于深度学习的移动机器人在非结构化物流场景中的语义障碍物识别
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摘要:在非结构化的物流场景中,移动机器人常常会遇到障碍物复杂、环境动态变化,使用传统几何识别方法已经不满 足高精度、智能化、智能化作业的需求。而通过深度学习实现的语义障碍物识别方法引入了图像的语义理解,机器人不仅 可以识别物体的空间信息,还可以感知物体的类别及功能信息,物流场景中周转箱子、物流工人、仓储货架等。这种识别 方法大大提升了机器人对复杂环境的感知及决策合理化程度,是保障机器人安全、高效、智能物流作业的关键技术,同时 也是将智能物流从“会移动”向“明白在做什么”迈进的关键一步。正是由着这样的技术需求和行业的痛处,本文从深度 学习下的移动机器人出发,研究非结构化物流环境下基于深度学习的移动机器人语义障碍物识别方法,希望能够给予实际 项目的使用参考。
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