20、助力IoRT的通信协议增强技术

助力IoRT的通信协议增强技术

1. 引言

在当今世界,人机交互已成为常态,且这一趋势正不断发展,为人们带来丰富且无处不在的体验。这种创新解决方案不仅源于新技术,还得益于不同现有技术的融合。机器人技术与物联网(IoT)的结合催生了机器人物联网(IoRT),为本地化自主解决方案带来了无限可能。

从物联网的角度看,机器人设备可被视为强大的处理和执行设备,还能自由移动;从机器人技术的角度看,物联网能增强其感知能力,拓展导航、操作和服务功能。在IoRT系统中,机器人与各种设备协同工作,共同实现目标。这得益于众多高效的无线通信技术,它们将机器人与物联网紧密相连。

建立机器人设备与物联网之间的通信有一些独特要求,主要包括高可靠性、低端到端延迟、异构设备间的互操作性以及实时移动支持。通信技术可分为无线个人区域网络(WPAN)、无线局域网(WLAN)和无线广域网(WWAN)三类,每类网络都有众多标准,且随着研究的深入不断改进。选择何种无线联网技术取决于通信范围、功率要求、延迟敏感性、成本和其他功能需求。

2. IoRT通信架构

IoRT的核心是一组自主或半自主的机器人以及地理上分散的互联传感器和执行器,这些机器人和传感器/执行器设备都被视为IoRT网络中的节点。不同类型的节点可能运行在不同平台上,使用不同的无线技术进行连接。为了实现无缝协作,这些节点需要相互理解并能可靠、快速地通信。

以下是IoRT通信架构的各层介绍:
| 层次 | 功能 | 相关协议 |
| — | — | — |
| 硬件层 | 包含各种嵌入式设备,如机器人、各类传感器和执行器,提供传感、本地处理和执行功能 | 无 |
|

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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