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基于Webots的家庭服务机器人物体识别技术研究
摘要
随着家庭服务机器人在智能家居领域的广泛应用，物体识别技术作为其核心技术之一，对于提升机器人智能化水平和增强家庭服务体验具有重要意义。本文基于Webots仿真平台，深入研究了家庭服务机器人物体识别技术，旨在提高识别精度和实时性。通过构建真实家庭环境的仿真场景，并引入深度学习算法（如卷积神经网络和YOLO目标检测算法）和计算机视觉技术（如SURF特征提取和SVM分类器），本文实现了对家庭场景中物体的高效识别。实验结果表明，该识别技术在多种家庭场景下均表现出良好的性能，识别精度和实时性均得到显著提升。本文的研究不仅为家庭服务机器人的智能化发展提供了有力支持，也为未来物体识别技术的研究提供了新的思路和方法。
关键词：家庭服务机器人；物体识别；Webots仿真平台；深度学习；计算机视觉；卷积神经网络；YOLO目标检测算法；SURF特征提取；SVM分类器
ABSTRACT
Withthewidespreadapplicationofhomeservicerobotsinthefieldofsmarthomes,objectrecognitiontechnology,asoneofitscoretechnologies,isofgreatsignificanceforimprovingtheintelligencelevelofrobotsandenhancingthehomeserviceexperience.ThisarticleisbasedontheWebotssimulationplatformandconductsin-depthresearchonobjectrecognitiontechnologyforhomeservicerobots,aimingtoimproverecognitionaccuracyandreal-timeperformance.ByconstructingsimulatedscenesofrealhomeenvironmentsandintroducingdeeplearningalgorithmssuchasconvolutionalneuralnetworksandYOLOobjectdetectionalgorithms,aswellascomputervisiontechnologiessuchasSURFfeatureextractionandSVMclassifiers,thispaperachievesefficientrecognitionofobjectsinhomescenes.Theexperimentalresultsshowthattherecognitiontechnologyexhibitsgoodperformanceinvarioushomescenarios,withsignificantimprovementsinrecognitionaccuracyandreal-timeperformance.Thisstudynotonlyprovidesstrongsupportfortheintelligentdevelopmentofhomeservicerobots,butalsoprovidesnewideasandmethodsforfutureresearchonobjectrecognitiontechnology.
Keywords:homeservicerobot;Objectrecognition;Webotssimulationplatform;Deeplearning;Computervision;Convolutionalneuralnetwork;YOLOobjectdetectionalgorithm;SURFfeatureextraction;SVMclassifier
第一章引言
1.1研究背景与意义
随着科技的日新月异，智能家居技术逐渐渗透到人们的日常生活中，其中家庭服务机器人作为代表性的技术之一，正受到越来越多的关注和研究。特别是在人口老龄化趋势加剧的背景下，家庭服务机器人的应用前景愈发广阔。它们不仅能够
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