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一、绪论:

1.1 设计背景

小车障碍物识别与模型训练的设计背景通常涉及以下几个方面：

         随着自动驾驶技术的发展，小车（如无人驾驶汽车、机器人等）需要能够在复杂的环境中自主导航。障碍物识别是实现这一目标的关键技术之一，它允许小车检测并避开路上的障碍物，确保安全行驶。计算机视觉技术，特别是深度学习，为障碍物识别提供了强大的工具。通过训练深度神经网络，小车可以学会从图像或传感器数据中识别不同类型的障碍物，如行人、车辆、建筑物等。

        现代小车通常配备多种传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达和超声波传感器等。这些传感器提供的数据可以被用于障碍物识别，每种传感器都有其优势和局限性，因此通常需要结合多种传感器的数据来提高识别的准确性和鲁棒性。 在物流、仓储、服务机器人等领域，小车的自主导航可以大幅提高工作效率，并减少人力成本。同时，确保小车在复杂环境中的安全运行也是至关重要的，这要求小车必须能够准确快速地识别和响应障碍物。

         为了训练有效的障碍物识别模型，需要大量标注好的数据集。这些数据集通常包含各种环境下的障碍物图像，以及它们的类别标签。模型训练是一个迭代过程，需要不断地调整模型参数，使用验证集评估模型性能，并进行优化。小车在运行时需要实时处理传感器数据，并做出