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2025年智能巡检机器人室外复杂环境导航报告参考模板
一、2025年智能巡检机器人室外复杂环境导航报告
1.1报告背景
1.2技术发展现状
1.2.1基于视觉、激光、超声波等多种传感器融合的导航方法
1.2.2基于深度学习的图像识别和语义分割技术
1.2.3路径规划算法
1.3挑战与机遇
1.3.1室外复杂环境的动态变化
1.3.2提高机器人的感知能力、适应能力和鲁棒性
1.3.3降低导航系统的功耗，提高续航能力
1.3.4利用5G、物联网等新技术
1.4发展趋势
1.4.1高精度、高鲁棒性、低功耗、低成本
1.4.2深度学习、人工智能等技术的应用
1.4.3多传感
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