结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究

李俊萩; 刘博文; 张晴晖; 强振平

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)08-0016-05

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结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2024年第8期页码：16-20
- 作者机构：
  
  西南林业大学大数据与智能工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  云南省科技厅农业基础研究联合专项项目(202301BD070001—127);国家自然科学基金地区基金资助项目(12163004);森林生态大数据国家林业和草原局重点实验室重点项目(2022—BDK—05)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)08-0016-05
  中图分类号： TP242;TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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李俊萩, 刘博文, 张晴晖, 等. 结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究[J]. 传感器与微系统, 2024,(8):16-20.
李俊萩, 刘博文, 张晴晖, 等. 结合改进YOLOv8n及SLAM的机器人自主巡检控制系统研究[J]. 传感器与微系统, 2024,(8):16-20. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)08-0016-05.

DOI：

摘要

本文提出了一种基于改进YOLOv8n及SLAM的室内安防机器人自主巡检控制系统方案。目标检测采用轻量化处理的YOLOv8n算法，使用GhostNet进行YOLOv8n的轻量级改进。达到降低计算量和内存消耗，同时提高目标检测速度的目的。改进后的YOLOv8n帧率相较于改进前速度提升50%

模型缩小为原来的63%

而识别的精确度仅下降5%左右。为提高机器人对未知环境的感知能力和自主性，使用了Cartographer算法。基于此算法，机器人可实现自主导航和地图构建，定位过程中估计值与实际值的横向偏差小于0.06 m;纵向偏差小于0.08 m;航向偏角小于16°。实验结果表明：该系统能够实现地图的精确构建以及目标火焰的快速检测，并实现实时预警。

Abstract

关键词

Keywords

references

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