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使用激光测距仪避障及移动机器人TLD定位系统

DOI：10.4028/www.scientific.net/amm.764-765.730 期刊：Applied Mechanics and Materials 出版年份：2015 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 机器人自主定位与避障一直是机器人学中的重要课题。目前较为成熟的传感系统采用激光测距仪（LRF），但其最大缺陷在于检测范围仅限于平面，且对于高反射率物体会产生错误反射数据。当障碍物超出检测范围，或因高反射率数据导致误差时，将造成机器人定位及避障功能异常。本文采用TLD（跟踪-学习-检测）图像识别系统辅助LRF进行定位与避障，该成像系统同时还能实现机器人对物体的跟踪功能。
作者： Jr-Hung Guo，Kuo-Lan Su
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为解决激光测距仪（LRF）在机器人自主定位与避障中的局限性，通过集成TLD（跟踪-学习-检测）图像识别系统以增强定位与避障能力。

研究成果

将摄像头与激光测距仪集成后，成功创建了一个机器人定位与跟踪平台。尽管运行效果良好，但在物体尺寸计算和运行效率方面仍需进一步优化。未来的工作将聚焦于利用CUDA提升效率，并整合图像识别技术以提高跟踪精度。

研究不足

由于TLD操作的计算负载过重，系统会出现短暂的停滞现象，尤其是在同时跟踪多个目标时。未来的改进包括使用CUDA来提升性能，以及增加图像识别功能以提高跟踪精度。

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