融合改进A\*算法与神经网络的储罐作业机器人路径规划方法
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在石油工业中，储油罐作为石油储存的主要设备之一，其安全性和可靠性至关重要。储油罐底板是储油罐的重要组成部分，罐底板的质量和安全性直接影响着储油罐的使用寿命和安全性能，由于内部介质成分复杂，储油罐底板极易产生腐蚀现象，从而导致设备失效，因此需要对储油罐的罐底进行定期检测和清理[1]。
传统的储油罐底板检测和清理方法主要依靠人工，这种方法存在着误差大、效率低及安全风险高等问题，为了解决这些问题，机器人技术被引入到储油罐底板检测中[2]。（剩余9084字）
