基于改进目标检测算法的AGV避障方法研究

• 作者: 徐贺 杨春梅 李博
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自动导航车 避障系统 迁移学习 目标检测
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 工艺与装备
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2020.23.022

摘要

目的 针对目前定制家具打包运输过程AGV避障方法 中,对障碍物信息辨识度较低、难以做到精准避障等问题,提出一种采用视觉传感器基于改进目标检测算法的AGV避障策略.方法 利用Mobilenet模型改进传统SSD目标检测算法,以AGV工作环境数据对训练后的SSD-Mobilenet模型进行迁移学习,结合视觉、超声波等多个模块实现避障原理,搭建以树莓派3B+为控制核心的实验平台进行相关实验研究.结果 实验证明该方法的检测精度达到94％,能够精准辨别障碍物类型;目标检测避障方法的避障通过时间比传统方法减少了15.8％～27.3％.结论 该方法有效提高了AGV避障的准确率与效率,可广泛应用在AGV避障控制中.