YOLOv3算法应用于检测机器人的最优路径规划研究.docx

YOLOv3算法应用于检测机器人的最优路径规划研究

目录

YOLOv3算法应用于检测机器人的最优路径规划研究（1）．．．．．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

相关工作与基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1YOLOv3算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2机器人路径规划基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3检测技术在机器人领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

YOLOv3算法在机器人检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1算法原理与实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2实验结果与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3对比其他检测算法的优劣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

机器人最优路径规划方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1路径规划的基本原理与常用算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2基于YOLOv3的路径规划模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3实验结果与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

YOLOv3算法与路径规划的融合应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1实验环境搭建与配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实验过程记录与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3实验结果讨论与结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2存在问题与不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

YOLOv3算法应用于检测机器人的最优路径规划研究（2）．．．．．．．．．39

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.1机器人路径规划的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.2YOLOv3算法在目标检测领域的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.3研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.1路径规划的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.2机器学习与深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.3YOLOv3算法原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

YOLOv3算法改进与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．