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巡检机器人导航系统研究与设计

         
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针对渔场巡检导航出现的行驶速度慢、安全系数低等问题,文中提出一种RTK⁃GAN⁃CNN⁃MFAC组合导航系统。在大范围内,使用实时差分定位(RTK)获取巡检机器人的准确位置,通过无模型自适应控制(MFAC)方式控制巡检机器人运行速度并按照既定路线行驶。采用单目相机获取障碍物图片数据,通过生成式对抗网络(GAN)对图片进行处理;然后设计卷积神经网络(CNN)训练分类模型,通过模型对巡检机器人行驶中的实时图片进行分类处理,若识别到巡检机器人前方存在障碍物,则切换为GAN⁃CNN⁃MFAC视觉避障,对障碍物进行避障。实验结果表明,RTK⁃GAN⁃CNN⁃MFAC组合导航系统在无障碍物时运动速度较快,遇到障碍物时可以安全避开,具有良好的有效性和实时性。

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