基于卷积神经网络的巡检一体化机器人控制方法

基于卷积神经网络的巡检一体化机器人控制方法，属于巡检机器人技术领域。技术方案：通过摄像头获取环境图像，利用图像处理方法识别障碍物，并结合机械臂的路径规划和避障算法，实现避障操作；通过智能巡检车和无人机协同工作对室内管道和室外管道进行地面和高空双重巡检工作；通过基于卷积神经网络和Transformer的多尺度交叉注意力网络优化Cartographer的特征提取与匹配算法。有益效果：本发明通过摄像头获取环境图像，利用图像处理技术识别障碍物，并结合机械臂的路径规划和避障算法，实现安全、高效的避障操作；通过引入交叉注意力机制，进一步提高了对障碍物的识别能力，减少了背景干扰；利用交叉熵损失函数进行分类优化，提升了模型的预测准确性和鲁棒性。