电子和电信工程部Vishwakarma理工学院,浦那,印度4111037,印度4111037摘要:这项研究介绍了一种新型的自主on公路机器人的新型自动驾驶算法,该算法旨在实现Dustbins的实时垃圾收集。所提出的系统结合了一个名为Yolo的尖端对象识别框架(您只看一次),以识别道路,障碍物和垃圾箱。配备有强大的硬件平台和相机的自主机器人有效地导航城市环境,以确保无缝避免障碍物和精确的Dustbin定位。我们的方法利用实时处理来促进自适应决策和动态路径计划,从而提高了机器人的操作效率。实验发现说明了算法在各种环境中的功效,强调了其在智能城市努力中可扩展实施的潜力。自主城市清洁系统的最新进展构成了这项研究的基础,该研究的重点是实时处理能力,以实现自适应决策和平稳的导航。实验验证说明了建议的运动算法在各种城市环境中的性能,从而强调了其在自主垃圾管理系统中的实际应用。本研究旨在解决废物管理困难,并为自动城市清洁技术的发展做出贡献,从而支持更智能和清洁城市的实现。通过为与城市废物管理相关的问题提供长期解决方案,该研究可以提高自主城市清洁系统。关键字:自主机器人,实时响应,运动算法,YOLO,对象检测,城市导航,避免障碍物,垃圾箱定位,智能城市,废物管理。
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