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动态避障是机器人实现自主移动、安全行走的关键，面对复杂多变的室内场景，机器人需要能够及时检测到障碍物并动态规划安全的行走路线。本文利用RGB-D深度相机和IMU单元建立机器人环境感知系统，为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息。首先构建基于YOLOv4改进的目标检测模型，通过YOLOv4-M目标检测算法对彩色图像中的障碍物进行识别；将彩色图与深度图对齐，获取障碍物的尺寸信息以及机器人与障碍物的空间距离；根据机器人的实时姿态角度和对周围障碍物的识别信，建立基于改进的人工势场法避障决策模型，解决总势