一种机器人路径规划算法的研究

路径规划算法是室内移动机器人应用中最重要的算法之一.根据室内移动机器人在动静态环境下实时避障规划出一条最优路径的要求,设计一种新的路径规划算法.通过删除冗余点并平滑路径的方式对A*算法进行改进,又将其与TEB算法相结合,实现从指定起始点到指定目标点的路径选择及移动.实验结果表明,利用该算法可得到耗时短、平滑的路径,实时...     

基于嵌入式平台的安全帽实时检测方法

基于深度学习实现施工现场人员是否佩戴安全帽的检测方法因卷积神经网络层数多、结构复杂、计算量庞大,难以在嵌入式平台上实现实时检测。针对该问题,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的轻量化网络算法。该算法首先通过改进特征提取网络进一步融合多尺度特征信息以提高对小目标区域的识别能力;其次通过引入EIOU损失函数提高定位精确度以及模型收敛速度;最后采用聚类算法K-means++提取先验框中心点,选取更为合适的先验框,用于提高检测的精度及速度。实验结果表明,采用改进后的算法在嵌入式平台上进行安全帽佩戴检测,均值平均精度达到92.47%,较YOLOv4-Tiny提高了12.91%,实现了每秒20.16帧的实时检测速度,达到了实时检测的要求。