简介：摘要：[1]本文介绍了一种基于双云台轨道巡检平台的机场驱鸟机器人。该系统通过工业摄像头、光电门和定位模块获取外界信息，使用摩擦轮在轨道上运动，通过神经网络和SLAM系统进行鸟类识别，用卡尔曼滤波算法进行误差修正，并以发射弹丸的方式实现驱赶。通过对视觉数据集制作和图像标注的实验，及对目标检测网络的横向对比，最终得出使用基于Darknet框架实现的YOLOv4-tiny网络效果最佳，视觉识别准确，系统基本实现了预期功能。
机场自动巡检驱鸟轨道机器人设计
