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作者：林俊杰;李笑;刘晓明;蔡旭明;
单位：广东工业大学机电工程学院;
摘要：为解决挖掘机器人作业目标的土坑图像难以检测和分割问题，提出一种基于卷积神经网络YOLOv4的挖掘机器人土坑检测与三维重建方法。利用双目相机获取挖掘机器人作业过程中的土坑图像，采用YOLOv4及立体匹配算法，在图像上分割出土坑并计算出土坑相对挖掘机器人的距离及土坑体积，以此为挖掘机器人铲斗路径规划提供依据。实验结果表明：该方法简单有效，误差在4%以内，能满足微型挖掘机器人作业过程对土坑的检测与定位要求，可为微型和中小型自主作业挖掘机器人的视觉检测系统设计提供指导和借鉴。
关键词：挖掘机器人;;检测;;三维重建;;土坑;;YOLOv4
基金资助：广东省计算机集成制造重点实验室资助项目（2014B030301072）;; 广东省计算机集成制造重点实验开放基金项目（CIMSOF2016012）
