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摘要
为降低机器人与障碍物的碰撞几率，提高机器人工作效率，提出了一种基于深度学习的室内导航机器人避障规划算法。首先，通过室内导航机器人导航系统，结合深度学习提高机器人对所处环境中移动障碍物与非移动障碍物的检测和识别能力，进而获取与实际场景更加吻合的反应式避障导航实用信息。然后，利用该信息构建仿真地图，通过在仿真地图内筛选出一条最优任务执行路线，解决了由于障碍物杂乱无规则导致的避障规划难度大的问题，实现了室内导航机器人避障规划。实验结果表明，本文方法避障路径更加可靠、避障规划时间不超过1.2 s，有效提升了室内导航机器人的避障精度及工作效率。
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