项目背景
随着社区管理规模不断扩大，传统的人工巡检方式面临着效率低、覆盖面不足等问题。本项目旨在开发一款能够自主导航、智能识别异常情况的巡检机器人，为社区安全管理提供技术支持。
核心问题
核心挑战包括：复杂社区环境下的鲁棒导航、小目标检测的精度问题、嵌入式平台上的模型轻量化部署、以及多传感器数据融合。
解决方案
采用 SLAM + 动态路径规划解决导航问题；使用数据增强和迁移学习提升小目标检测精度；通过模型量化和剪枝实现轻量化部署；设计多传感器融合框架统一处理激光雷达和视觉数据。
技术架构
系统采用 ROS2 作为机器人操作系统框架，搭载激光雷达和深度相机实现环境感知与自主导航。视觉感知模块基于 YOLO 模型进行目标检测，可识别人员异常行为、车辆违停等场景。嵌入式端使用 NVIDIA Jetson 平台进行推理加速。
项目成果
系统在实际社区环境中完成了多次巡检测试，目标检测准确率达到 92% 以上，自主导航成功率 95% 以上。项目获得了相关竞赛奖项。
我的贡献
负责整体系统架构设计、视觉感知模块开发、目标检测模型训练与部署，以及巡检路径规划算法的实现。
系统概述
智慧社区自主巡检机器人是一个综合性机器人系统，主要包含以下几个核心模块：
感知模块：通过激光雷达、深度相机和超声波传感器获取环境信息。
导航模块：基于 SLAM 技术实现地图构建和自主定位，结合动态路径规划算法实现智能巡检路线。
视觉识别模块：基于深度学习的目标检测模型，可识别多种社区异常场景。
通信模块：支持远程监控和告警信息推送。
技术细节
目标检测模型
我们基于 YOLOv8 进行了定制化改进，针对社区场景中的小目标（如违停标志、消防通道堵塞等）进行了优化。
# 模型配置示例
model_config = {
"backbone": "YOLOv8s",
"input_size": 640,
"num_classes": 12,
"anchors": "auto",
"augmentation": {
"mosaic": 1.0,
"mixup": 0.1,
"copy_paste": 0.1,
}
}导航算法
采用 A* 算法结合 DWA（Dynamic Window Approach）实现全局规划和局部避障的协同工作。
总结
这个项目让我深入理解了从算法研究到工程落地的完整过程。在解决实际问题的过程中，我不仅提升了技术能力，也学会了如何从系统层面思考问题。