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准确地识别草坪边界是草坪割草机器人的可行操作的基础。当前的草坪边界识别方法依赖于预埋的电缆或通过RTK-GPS定位技术绘制边界。两种方法都容易受到定位错误和环境变化的影响。实时识别基于图像的草坪边界的实时识别可以在路径计划和对草坪割草机器人的边界识别之间形成实时闭环，从而提高了机器人工作的鲁棒性和可靠性。U-NET网络是一个简单的图像分割模型，适用于具有有限计算资源的机器人。但是，草坪的二元分割的结果通常是开放的边界线，这与医学图像中U-NET模型的某些多闭合单元的结果不同。因此，很难将U-NET模型直接应用于准确的草坪分割。考虑到草坪图像的特征和有限的计算资源，本文引入了具有通道空间注意机制和变化的损耗函数的改进的U-NET模型，这更好地解决了草坪边界识别的问题。改进模型的MDICE值为97.7％，比原始U-NET模型高约2％。
基于图像分割的草坪割草机器人的边界识别
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