结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究.docxVIP

结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究

目录

一、内容描述................................................2

1.1研究背景与意义.......................................3

1.2国内外研究现状综述...................................5

1.3主要研究内容与方法...................................6

二、相关工作与技术基础......................................7

2.1YOLOv8n算法简介......................................8

2.2SLAM技术原理概述.....................................9

2.3机器人自主巡检系统应用场景分析......................11

三、改进YOLOv8n的目标检测算法..............................12

3.1YOLOv8n算法分析.....................................13

3.2改进思路与方法......................................15

3.2.1网络结构优化....................................16

3.2.2训练策略改进....................................17

3.2.3测试精度提升....................................18

四、基于改进YOLOv8n的目标检测在机器人巡检中的应用..........19

4.1机器人自主巡检系统架构设计..........................21

4.2基于改进YOLOv8n的目标检测模块实现...................23

4.3实时性与鲁棒性测试与分析............................24

五、融合SLAM技术的自主导航与运动控制.......................25

5.1SLAM技术在机器人自主导航中的应用....................26

5.2基于改进YOLOv8n的导航定位精度提升...................28

5.3机器人运动控制策略研究..............................29

六、系统集成与实验验证.....................................30

6.1系统集成方案设计与实施..............................31

6.2实验环境搭建与测试方法..............................33

6.3实验结果与分析......................................33

七、结论与展望.............................................34

7.1研究成果总结........................................35

7.2存在问题与不足......................................37

7.3后续研究方向与展望..................................38

一、内容描述

同时定位与地图构建)技术，构建一个机器人自主巡检控制系统。该系统将实现对机器人周围环境的实时感知、目标识别与跟踪以及地图构建与更新等功能，为机器人提供高效的巡检服务。

改进的YOLOv8n算法相较于传统的YOLO系列算法在性能上有所提升，特别是在小目标检测方面表现出色。通过引入多尺度特征融合和空间信息融合等技术，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。为了适应机器人巡检场景的特点，我们还对YOLOv8n进行了一些针对性的优化，如引入实例分割模块以提高目标识别的精确度，以及设计基于深度学习的目标跟踪算法以实现对运动目标的有效跟踪。

SLAM技术在机器人领域具有广泛的应用，如导航、定位与地图构建等。在本研究中，我们选择使用基于激光雷达的数据采集与建图方法，利用SLAM系统实现机器人在未知环境中的自主定位与地图构建。结合视觉传感器(如摄像头)进行实时环境感知，提高系统的可靠性与实用性。

通过将改进的YOLOv8n与SLAM技