YOLO（You Only Look Once）實現自主控制運動的核心邏輯，是以實時目標檢測為感知核心，結合控制算法完成 “感知 - 決策 - 執行” 的閉環。其原理與實現可概括為兩大關鍵環節。​ 原理層面，YOLO 通過單次卷積神經網絡（CNN）對圖像進行全局特徵提取，直接預測目標的邊界框座標、類別概率及置信度，突破傳統檢測算法的多階段瓶頸，實現毫秒級響應 —— 這是自主運動的核心前提：只有快速識別障礙物、路徑標誌、目標物體等環境信息，才能為運動決策提供及時輸入。同時，YOLO 的多尺度檢測能力（通過特徵金字塔結構）可適配不同距離、大小的目標，確保複雜場景下的感知全面性，為運動路徑規劃提供精準的環境數據支撐。​ 實現層面需分三步落地：首先，通過攝像頭、激光雷達等傳感器採集環境數據，YOLO 模型對數據進行實時處理，輸出目標位置、類別等關鍵信息，完成 “環境感知”；其次，結合預設運動目標（如避障、追蹤、路徑導航），通過 PID 控制、模型預測控制（MPC）或強化學習算法，將感知結果轉化為運動指令（如速度、轉向角度、位移量），完成 “決策規劃”；最後，將指令傳遞給執行機構（如電機、舵機、機械臂），驅動設備運動，並通過傳感器實時反饋運動狀態，動態調整 YOLO 檢測參數與控制指令，形成閉環優化。​ 實際應用中，需針對場景優化：例如移動機器人避障時，YOLO 重點檢測障礙物位置與輪廓，決策模塊據此計算安全路徑；機械臂抓取時，YOLO 精準定位目標座標，控制模塊調節關節角度實現抓取。通過感知與控制的深度協同，YOLO 讓自主運動兼具實時性與準確性。