嵌入式平台下人工智能驱动的移动机器人障碍检测与跟踪优化

本篇硕士学位论文深入探讨了人工智能、机器学习在移动机器人嵌入式平台中的障碍检测与跟踪技术，以及其实现过程中的优化策略。随着无人地面车辆（UGV）的发展，智能移动机器人逐渐普及，尤其是在自动驾驶环境中，它们需要满足各种需求，其中环境感知是关键议题之一。移动机器人不仅要在结构化道路和非结构化环境中运行，还需具备低成本、低功耗和小型化的特性。 论文首先构建了一个基于嵌入式系统的移动机器人平台，该平台充分融合了嵌入式系统的特点和微型机器人的优势。作者对系统需求进行了详尽分析，并完成了设备选择任务。为了实现移动机器人的运动控制，论文设计了一套嵌入式微控制器，确保了精确的机械动作。同时，通过设计嵌入式Linux系统，实现了环境感知功能，集成障碍物检测和数据融合，提高了机器人的智能化水平。 在障碍检测方面，可能采用了机器学习算法，如深度学习的卷积神经网络（CNN），通过对传感器数据进行训练，使得机器人能够识别和预测障碍物的位置和类型。这有助于提高其自主导航能力，减少碰撞风险。考虑到移动机器人平台的能源效率，可能采用轻量级的机器学习模型和能量管理策略，确保在有限的电池寿命内实现高效工作。 此外，论文还可能涉及了实时性优化，确保在快速变化的环境中，障碍检测和跟踪的响应速度足够快。可能通过硬件加速、并行计算或者算法优化等手段，提高了处理速度，使机器人能在复杂环境中迅速做出决策。 论文的最后部分可能着重于实际应用验证和性能评估，通过实验数据展示了所提出方法在实际移动机器人上的效果，包括检测精度、跟踪稳定性以及整体能耗等方面的表现。结论部分可能会总结研究成果，讨论未来改进方向，并展望嵌入式人工智能在移动机器人领域的潜在影响。 这篇论文围绕人工智能和机器学习技术，探讨了如何通过嵌入式平台实现移动机器人障碍检测与跟踪的高效、节能和小型化，为智能无人系统的发展提供了实用的解决方案。