摘要内容:

本文旨在研究巡检机器人的目标识别定位和路径规划技术。通过对现有的目标识别和定位技术进行分析和比较,提出了一种基于深度学习算法的目标识别和定位方法,能够有效地识别和定位巡检区域中的目标物体。同时,针对路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的路径规划方法,可以在保证巡检全覆盖的前提下,优化路径规划,减少巡检时间和能耗。实验结果表明,该方法能够有效地提高巡检效率和精度,具有一定的实际应用价值。

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