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目前，在公共区域内，完成避障移动是智能机器人需要完成的基本任务，而避障移动的前提是构建区域地图；另外精确的识别系统可以减少人力资源的浪费，避免由重复的操作带来工作效率低下的问题。基于此，本文设计了基于物联网系统的智能机器人识别跟踪，借助于各种软件包，通过机器人操作(Robot Operating System, ROS)系统，同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)算法完成空间区域内地图的精确构建。机器人的避障行驶过程中要有距离概念，所以识别物体的时候要能够同时进行测距，这样还可以将被识别物体的距离信息及时返回给机器人，避免发生不必要的意外碰撞，造成损失。为了获取被识别物体准确的位置，在识别的基础上，通过彩色深度(RGBD)摄像机采集目标图像的可见光及深度信息，对物体坐标的转换，得到不同物体的三维空间信息。与此同时利用，基于YOLOv3卷积神经网络可以实现多特征的目标检测，提高识别的准确率。。
