Új mező feloldása: ultra pontos navigációs és pozicionálási technológia a mobil robotok számára

A mobil robot technológia folyamatos fejlesztésével, valamint az alkalmazásmezők bővítésével a navigáció és a helymeghatározási technológia a mobil robotok egyik legfontosabb technológiájává vált.  Ez a cikk bemutatja a jelenlegi fejlesztési állapotot, technológiai határokat és kihívásokat, amelyekkel a mobil robot navigáció és a pozicionálási technológia szembesül.

1 、 A navigáció és a pozicionálási technológia fejlesztési állapota

A mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája a kulcsa az autonóm mozgás eléréséhez.  Jelenleg a mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája elsősorban a GPS, a SLAM, a VSLAM és más technológiákon alapuló módszereket tartalmazza.

GPS navigációs technológia: A globális pozicionálási rendszer használata a helymeghatározáshoz, nagy pontossággal és széles lefedettséggel, de külső jel -támogatást igényel, és nem használható beltéri környezetben.

SLAM navigációs technológia: Az önálló pozicionálást és a térkép felépítését érzékelők és algoritmusok révén érik el, amely alkalmas beltéri és kültéri környezetre.  Ennek ellenére nagy mennyiségű számításra és nagy valós idejű teljesítményre van szükség, nagy igényekkel az érzékelő pontosságára és az algoritmus stabilitására.

Slam navigációs technológia: A látás és a slam technológia kombinálása, a képfelismerés és a szolgáltatás pontok illesztése révén a térképeket és a nagy pontossággal és a jó valós idejű teljesítménygel, de nagymértékben befolyásolja a világítás és a jelenet változása.

2 、 Navigációs és pozicionálási technológia

Az érzékelő technológia, a számítógépes látás és a mesterséges intelligencia technológiájának folyamatos fejlesztésével a mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája szintén folyamatosan innovációt és tovább halad.

Többérzékelő fúziós technológia: Több érzékelő összeolvasztása a kiegészítő előnyök elérése érdekében, javítja a pozicionálási pontosságot és a stabilitást.  Például több érzékelő, például GPS, IMU és kerék sebességérzékelők integrálása a nagy pontosságú pozicionálás elérése érdekében minden forgatókönyvben.

Mély tanulási és számítógépes látás -technológia: A mély tanulási és számítógépes látás -technológia felhasználása a képfelismeréshez és a szolgáltatás kitermeléséhez a VSLAM technológia pontosságának és stabilitásának javítása érdekében.  Például a mély tanulási algoritmusok használata és nyomon követése a képeken a nagy pontosságú vizuális lokalizáció elérése érdekében.

Megerősítés a tanulás és az intelligens optimalizálási algoritmusok: a megerősítés tanulásának és az intelligens optimalizálási algoritmusok felhasználása a robot navigációjának és helymeghatározásának optimalizálása és vezérlése érdekében.  Például a megerősítő tanulási algoritmusok használata a robotok kiképzésére az utatervezéshez és a döntéshozatalhoz, javíthatja autonóm navigációs képességeiket.

3 、 A kihívások szembesülnek

A mobil robotok navigációjának és pozicionálási technológiájának némi előrelépése ellenére még mindig sok kihívással néznek szembe.

Technológiai érettség: Jelenleg a mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája nem teljesen érett, és továbbra is vannak problémák a pozicionálási pontossággal, a stabilitással és a megbízhatósággal.  További kutatásokra és a releváns technológiák és algoritmusok fejlesztésére és fejlesztésére van szükség.

Költség -haszon elemzés: Jelenleg a mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiájához szükséges érzékelők és számítási berendezések magas költségei korlátozzák alkalmazásukat egyes területeken.  További költségcsökkentésre és javított költséghatékonyságra van szükség.

A mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája jelenleg a robotika kutatásának egyik hotspotja, fontos elméleti és gyakorlati értékkel.  Annak ellenére, hogy továbbra is számos kihívással szembesülnek, a technológia folyamatos fejlődésével és a mélyreható kutatásokkal, úgy gondolják, hogy a mobil robotok navigációs és pozicionálási technológiája nagyobb áttöréseket és előrehaladást eredményez a jövőben, nagyobb kényelmet és innovációt hozva az emberiség számára.