基于深度学习和视觉SLAM的巡检机器人目标识别定位与路径规划研究

本文针对巡检机器人的目标识别定位和路径规划问题展开研究。首先介绍了机器人的概念和应用场景，阐述了目标识别定位和路径规划在机器人领域的重要性。其次，分析了目前巡检机器人存在的问题和挑战，如环境变化、目标遮挡等。接着，提出了一种基于深度学习和视觉SLAM相结合的方法，对机器人的目标识别和定位进行了优化。最后，通过实验验证了该方法的有效性和实用性，并探讨了未来的研究方向。本文的研究成果对巡检机器人的发展和应用具有重要意义。