“视觉智能与信息安全”专栏 | Sensors：机器人操作系统框架中障碍物检测与规避的改进混合模型

本文探讨了在机器人操作系统（ROS）框架中改进障碍物检测与规避的方法。研究结合了快速探索随机树（RRT）和预训练的YOLOv7目标检测模型，以提升NAV-YOLO系统的性能。通过整合激光雷达（LiDAR）和相机传感器，研究实现了更精确的环境感知和路径规划。实验结果表明，集成YOLOv7的系统在复杂环境中显著提升了障碍物检测和规避的准确性和效率。研究结论指出，通过自定义数据集训练的YOLOv7模型与ROS框架的集成，有效增强了机器人在动态环境中的导航能力。