论文部分内容阅读
机器人避障是目前的热门研究领域之一.本文研究了一种基于深度学习的单目障碍物检测与测距算法,首先通过深度学习的目标检测方法识别出障碍物的类别,获取其最小边界框;然后利用单目测距计算出障碍物相对机器人的距离与角度;最后在移动机器人平台上验证该方法的可行性.结果表明,该方法可以实时准确地检测出障碍物类别,达到良好的避障效果,具有较好的实用性.