一种面向飞机壁板装配的多机器人目标检测方法

本发明提供了一种面向飞机壁板装配的多机器人目标检测方法，包括以下步骤：构建多源数据集，将多源数据集分配给多个本地机器人，使每个机器人的数据集为非独立同分布的数据集，每个本地机器人采用YOLOv8作为目标检测模型，并通过联邦学习算法进行全局模型训练，在飞机壁板装配场景中，多个机器人结合目标检测模型与位姿算法进行物体检测，输出物体类别、位置及置信度，当至少两个机器人对同一物体的检测结果一致时，确认该检测结果作为增量学习数据，并通过联邦增量学习算法持续更新全局目标检测模型。该方法提升了目标检测的泛化能力和准确性，保障了数据隐私与安全，确保飞机壁板装配过程中保持高精度和鲁棒性的目标检测性能。