基于深度学习与ROS的无人巡检车辆设计与实现

摘要

在封闭厂区的巡检中,无人车辆巡检一直扮演着重要角色。为了提升了巡检的效率,同时有效减少安全隐患以及巡检成本,提出一种基于深度学习与ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)的无人车辆巡检方法,该方法采用A*算法规划全局路径规划。该算法不仅可以规划出避障路线,同时也可以提升算法的速度与精准度。