摘要：近年来,AI自主导览机器人在博物馆、展览馆等多个领域取得了显著的应用效果。针对多传感器模块信息采集和复杂背景下动态目标的跟踪问题,本研究提出一种结合多传感器融合和深度学习的机器人设计方案。首先,基于多传感器(包括深度相机、激光雷达和语音模块等)的信息融合,设计出鲁棒性强、实时性高的机器人控制策略;其次,利用深度学习的端到端动态目标检测与跟踪方法,有效减少计算资源消耗,提高系统学习与响应速率。通过实验验证,该方法在一定程度上缓解了机器人在复杂环境下由于系统卡顿、延迟等问题造成的目标跟丢现象,为AI自主导览机器人在实际应用中的稳定性和实用性提供有益探讨。

摘要：针对工厂仓库、大型商超等室内需要人工巡逻的场所,设计一款基于ROS(Robot Operating System)和人工智能的安防巡检机器人。采用OpenCV进行火灾监测,使用人工神经网络进行人脸识别,机器人可进行场地的安全巡检,及时发现安全风险并进行报警,以替代人工巡检。