
说起室内超大场景下机器人定位与导航技术,我们得先了解其难点才好“对症下药”。
目前,室内无人自主设备主要面临以下挑战:SLAM系统主要依赖图像信息浅层处理,缺乏认知层面的能力;SLAM的鲁棒性、可靠性还未达到实用化程度;室内无人设备多智能体、动态环境的环境感知有待研究、开发。
此外,要实现低成本方案,还需要解决低功耗嵌入式算力平台,低成本、低性能传感器,以及动态、光照变化明显的室内复杂环境问题。
低成本室内定位导航系统面临的挑战
像机场这种超大空间、超多人流、复杂地形和动态车辆的应用环境,且随处可见玻璃幕墙、高光强 LED光源、光滑反光的地面,是典型的室内超大场景。在机场应用机器人定位与导航技术,不仅对机场运营和管理带来挑战,还对精度定位和安全避障提出高要求。同时,机场每天都需要处理数以万计且实时更新的航班信息,大流量密集人群的高并发使用,还对机器人服务系统的无线通信网络有很高的带宽和实时性要求。
低成本方案:室内超大场景下机器人定位与导航
优必选高精度超大范围机器人服务系统,将智能服务机器人的多源传感器融合定位导航、视觉与语音AI、5G通信等技术进行了有机结合,机器人可以在超20万平方米的深圳宝安国际机场卫星厅进行高精度定位与
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