基于多传感器巡检机器人的轨道障碍物检测与跟踪方法

本发明公开了一种基于多传感器巡检机器人的轨道障碍物检测方法，包括以下步骤：获取现有的前方轨道图像数据和点云信息数据，得到视觉数据集和点云数据集；将视觉数据集和点云数据集进行预处理，再进行标注，得到视觉训练数据集和点云训练数据集；构建初始轨道交通线路障碍物检测模型；使用视觉训练数据集和点云训练数据集，对初始轨道交通线路障碍物检测模型进行训练，得到轨道交通线路障碍物检测模型；根据轨道交通线路障碍物检测模型，进行实际的轨道交通线路障碍物检测。本发明还公开了一种多传感器融合驱动的轨道障碍物跟踪方法。本发明方法采用多传感器融合驱动，通过基于深度学习的卷积神经网络结构设计，改进了障碍物检测的技术框架，实现了列车轨道障碍物的智能检测，提高了障碍物检测的准确率和检测效率。