leuze安全傳感器的*性及功能MLD530-RT2M當(dāng)技術(shù)系統(tǒng)和人員緊密合作時(shí),使用激光掃描儀,其對(duì)安全會(huì)有很高要求。這也適用于當(dāng)系統(tǒng)越來(lái)越小,留給安全技術(shù)的空間也越來(lái)越少的情況。無(wú)人駕駛交通工具、移動(dòng)平臺(tái)、自主地圖和機(jī)器人都有一個(gè)共同點(diǎn):都將變得越來(lái)越小,但對(duì)其安全運(yùn)行的要求仍然很高。當(dāng)安裝環(huán)境變得越來(lái)越窄時(shí),安全傳感器該何去何從呢?針對(duì)狹小空間的解決方案是使用適合建筑空間的小型測(cè)量設(shè)備。比如Sick的Nano Scan 3安全激光掃描儀。汽車工業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展,使得汽車傳感器逐漸朝著數(shù)字化、微型化、集成化、智能化與網(wǎng)絡(luò)化等方向飛速發(fā)展。與此同時(shí),相關(guān)研究人員應(yīng)對(duì)傳感器的新原理與新領(lǐng)域進(jìn)行不斷開發(fā),只有這樣才能讓我國(guó)所生產(chǎn)的汽車傳感器在世界舞臺(tái)上大放異彩。對(duì)此,文章將著眼于汽車傳感器的現(xiàn)狀,簡(jiǎn)要分析其在人工智能時(shí)代的發(fā)展趨向 對(duì)機(jī)器人技術(shù)在同步定位與地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃與導(dǎo)航中的應(yīng)用進(jìn)行探索,通過搭建集成機(jī)械結(jié)構(gòu)、嵌入式、地圖構(gòu)造和導(dǎo)航路徑功能的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng),并將多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用于移動(dòng)底盤,達(dá)到較高的定位精度及導(dǎo)航效率。首先,基于雙輪差速驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)底盤設(shè)計(jì)搭建總體軟件框架,利用激光雷達(dá)和深度相機(jī)感知外部環(huán)境,利用MCU集成底邊安全觸邊、超聲波傳感器及防跌落傳感器等安全傳感器信息,保證其運(yùn)動(dòng)時(shí)的安全平穩(wěn),利用ROS操作系統(tǒng)搭建整個(gè)軟件框架,保證系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定與數(shù)據(jù)傳輸效率。其次,本文在地圖構(gòu)建中使用的是基于特征點(diǎn)的RGBDSLAM框架,針對(duì)視覺前端常用的ORB特征缺乏尺度和旋轉(zhuǎn)魯棒性且分布集中的問題,利用網(wǎng)格化方法結(jié)合改進(jìn)的特征描述算法進(jìn)行特征提取,在維持檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性同時(shí)保證了特征點(diǎn)的均勻分布和魯棒性,針對(duì)特征匹配過程中存在的大量誤匹配現(xiàn)象,利用網(wǎng)格化篩選結(jié)合PROSAC的方法增加正確匹配對(duì)數(shù)并減少匹配誤篩除,針對(duì)位姿估計(jì)中使用傳統(tǒng)方法得到的位姿誤差較大,利用多特征點(diǎn)方法進(jìn)行估計(jì)以減少估計(jì)誤差,針對(duì)位姿優(yōu)化過程,提出關(guān)鍵幀檢測(cè)和閉環(huán)檢測(cè)方法,利用IMU和里程計(jì)數(shù)據(jù)并結(jié)合位姿圖優(yōu)化,完成地圖構(gòu)建。然后針對(duì)僅使用激光雷達(dá)無(wú)法充分獲取環(huán)境地圖信息的缺陷,

 leuze安全傳感器的*性及功能MLD530-RT2M結(jié)合貝葉斯公式將其與深度相機(jī)的三維點(diǎn)云投影到二維平面環(huán)境信息相融合,建立室內(nèi)環(huán)境的詳細(xì)柵格地圖。在路徑規(guī)劃方面,基于傳統(tǒng)A*算法改進(jìn)得到16方向的加權(quán)A*算法,在一定程度上減少路徑長(zhǎng)度和旋轉(zhuǎn)角度,通過改進(jìn)A*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃,并結(jié)合激光雷達(dá)和深度相機(jī)數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)A*算法進(jìn)行局部路徑重規(guī)劃,終得到基于A*算法的全局導(dǎo)航策略。后利用構(gòu)建的移動(dòng)機(jī)器人,完成融合IMU及里程計(jì)的RGBDSLAM實(shí)驗(yàn),并利用激光雷達(dá)與深度相機(jī)融合得到的三維地圖及全局導(dǎo)航策略進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn),