基于改进目标检测算法的AGV避障方法研究

摘要：

目的 针对目前定制家具打包运输过程AGV避障方法 中,对障碍物信息辨识度较低、难以做到精准避障等问题,提出一种采用视觉传感器基于改进目标检测算法的AGV避障策略.方法 利用Mobilenet模型改进传统SSD目标检测算法,以AGV工作环境数据对训练后的SSD-Mobilenet模型进行迁移学习,结合视觉、超声波等多个模块实现避障原理,搭建以树莓派3B+为控制核心的实验平台进行相关实验研究.结果 实验证明该方法的检测精度达到94％,能够精准辨别障碍物类型;目标检测避障方法的避障通过时间比传统方法减少了15.8％～27.3％.结论 该方法有效提高了AGV避障的准确率与效率,可广泛应用在AGV避障控制中.

关键词：自动导航车、避障系统、迁移学习、目标检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：黑龙江省应用技术研究;开发计划;哈尔滨市应用技术研究;开发项目

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：154-161