leuze安全傳感器的*性及功能

 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,使用激光掃描儀,其對安全會有很高要求。這也適用于當(dāng)系統(tǒng)越來越小,留給安全技術(shù)的空間也越來越少的情況。無人駕駛交通工具、移動平臺、自主地圖和機器人都有一個共同點:都將變得越來越小,但對其安全運行的要求仍然很高。當(dāng)安裝環(huán)境變得越來越窄時,安全傳感器該何去何從呢?針對狹小空間的解決方案是使用適合建筑空間的小型測量設(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,相關(guān)研究人員應(yīng)對傳感器的新原理與新領(lǐng)域進行不斷開發(fā),只有這樣才能讓我國所生產(chǎn)的汽車傳感器在世界舞臺上大放異彩。對此,文章將著眼于汽車傳感器的現(xiàn)狀,簡要分析其在人工智能時代的發(fā)展趨向 對機器人技術(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)用進行探索,通過搭建集成機械結(jié)構(gòu)、嵌入式、地圖構(gòu)造和導(dǎo)航路徑功能的移動機器人系統(tǒng),并將多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用于移動底盤,達到較高的定位精度及導(dǎo)航效率。首先,基于雙輪差速驅(qū)動的移動底盤設(shè)計搭建總體軟件框架,利用激光雷達和深度相機感知外部環(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,保證其運動時的安全平穩(wěn),利用ROS操作系統(tǒng)搭建整個軟件框架,保證系統(tǒng)的運行穩(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的RGBDSLAM框架,針對視覺前端常用的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)合改進的特征描述算法進行特征提取,在維持檢測算法的實時性同時保證了特征點的均勻分布和魯棒性,針對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數(shù)并減少匹配誤篩除,針對位姿估計中使用傳統(tǒng)方法得到的位姿誤差較大,利用多特征點方法進行估計以減少估計誤差,針對位姿優(yōu)化過程,提出關(guān)鍵幀檢測和閉環(huán)檢測方法,利用IMU和里程計數(shù)據(jù)并結(jié)合位姿圖優(yōu)化,完成地圖構(gòu)建。然后針對僅使用激光雷達無法充分獲取環(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的三維點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*算法改進得到16方向的加權(quán)A*算法,在一定程度上減少路徑長度和旋轉(zhuǎn)角度,通過改進A*算法進行全局路徑規(guī)劃,并結(jié)合激光雷達和深度相機數(shù)據(jù)及動態(tài)A*算法進行局部路徑重規(guī)劃,終得到基于A*算法的全局導(dǎo)航策略。后利用構(gòu)建的移動機器人,完成融合IMU及里程計的RGBDSLAM實驗,并利用激光雷達與深度相機融合得到的三維地圖及全局導(dǎo)航策略進行實物實驗,