基于ROS与YOLOv5s的智能车障碍物检测导航系统的设计

作     者：李文海 李超荣 黄莹飞 张弛 郭伟 LI Wenhai;LI Chaorong;HUANG Yingfei;ZHANG Chi;GUO Wei

作者机构：马鞍山学院人工智能创新学院安徽马鞍山243000 

基　　金：安徽省大学生创新创业训练计划资助项目(202213614003) 

出 版 物：《成都信息工程大学学报》 (Journal of Chengdu University of Information Technology)

年 卷 期：2023年第38卷第6期

页      码：661-667页

摘      要：针对智能车障碍物检测与自主导航任务中存在的识别准确率差、检出率低,以及自主导航路径规划器稳定性差等问题,设计一种基于ROS实验平台的障碍物检测与自主导航路径规划系统。系统以YOLOv5s作为障碍物检测算法框架,以A^(*)算法与TEB算法融合作为自主导航算法框架,改善了智能车障碍物检测精度低与路径规划不稳定的问题。实验结果表明,搭载该系统的智能车能够完成障碍物检测、自主导航的任务,路径规划平均成功率达到96.67%,障碍物检测准确率在92%以上,综合任务成功率在90%以上,具有障碍物检测准确率高,自主导航路径规划稳定性强的特性。

主 题 词：ROS YOLOv5s 障碍物检测 路径规划 自主导航 智能车 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16836/j.cnki.jcuit.2023.06.007

馆 藏 号：203124589...