巡检机器人目标识别定位与路径规划研究：基于深度学习和遗传算法的解决方案

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。