【摘 要】
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针对渔场巡检导航出现的行驶速度慢、安全系数低等问题，文中提出一种RTK-GAN-CNN-MFAC组合导航系统。在大范围内，使用实时差分定位（RTK）获取巡检机器人的准确位置，通过无模型自适应控制（MFAC）方式控制巡检机器人运行速度并按照既定路线行驶。采用单目相机获取障碍物图片数据，通过生成式对抗网络（GAN）对图片进行处理；然后设计卷积神经网络（CNN）训练分类模型，通过模型对巡检机器人行驶中的
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFD0901004-01）；
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针对渔场巡检导航出现的行驶速度慢、安全系数低等问题，文中提出一种RTK-GAN-CNN-MFAC组合导航系统。在大范围内，使用实时差分定位（RTK）获取巡检机器人的准确位置，通过无模型自适应控制（MFAC）方式控制巡检机器人运行速度并按照既定路线行驶。采用单目相机获取障碍物图片数据，通过生成式对抗网络（GAN）对图片进行处理；然后设计卷积神经网络（CNN）训练分类模型，通过模型对巡检机器人行驶中的实时图片进行分类处理，若识别到巡检机器人前方存在障碍物，则切换为GAN-CNN-MFAC视觉避障，对障碍物进行避障。实验结果表明，RTK-GAN-CNN-MFAC组合导航系统在无障碍物时运动速度较快，遇到障碍物时可以安全避开，具有良好的有效性和实时性。
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