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目的针对目前定制家具打包运输过程AGV避障方法中,对障碍物信息辨识度较低、难以做到精准避障等问题,提出一种采用视觉传感器基于改进目标检测算法的AGV避障策略。方法利用Mobilenet模型改进传统SSD目标检测算法,以AGV工作环境数据对训练后的SSD-Mobilenet模型进行迁移学习,结合视觉、超声波等多个模块实现避障原理,搭建以树莓派3B+为控制核心的实验平台进行相关实验研究。结果实验证明该方法的检测精度达到94%,能够精准辨别障碍物类型;目标检测避障方法的避障通过时间比传统方法减少了15.8