环境信息在机器人自主导航中占据着举足轻重的位置,拥有准确的和全局一致的环 境表示一直是许多研究者关注的热点。
度量地图按照距离描述世界,地图中的距离对应实际世界中的距离。度量地图的典型例子如城市的比例地图和建筑物的CAD 图。对移动机器人来说,可以度量机器人到墙或门的距离等。因此,度量地图应用于需要准确度量信息的场合,如准确的自定位和优化 的路径规划。度量地图又可被分成两种:栅格地图和几何地图。
基于栅格的地图表示方法由Moravec 和Elfes 提出51],在移动机器人的地图创建中应 用Z为广泛。它的原理是将整个环境分成若干大小相同的栅格,每一栅格代表环境的一 部分,并包含一个表示该单元格被占据可能性的概率值,如图所示。
栅格地图易于创建和维护,对某个栅格的感知信息可以直接对应环境中的某个区域, 特别适于处理声纳测量数据。但是环境空间的分辨率与栅格尺寸的大小有关,增加分辨 率将要增加运算的时间和空间复杂度。
基于几何信息的地图表示方法是指机器人收集对环境的感知信息,从中提取更为抽 象的几何特征,例如线段或曲线,使用这些几何信息描述环境[54]。这种表示方法更为紧 凑,且便于位置估计和目标识别。
也有些方法提取的几何特征更为形象化,将环境定义为 面、角、边的集合或者墙、走廊、门、房间等,如图1.53所示。几何信息的提取需要对感知 信息作额外的处理,且需要一定数量的感知数据才能得到结果,并且几何地图所提取的特 征对传感器的误差和环境的不确定性比较敏感。
| 资料获取 | |
| 服务机器人在展馆迎宾讲解 |
|
| 新闻资讯 | |
| == 资讯 == | |
| » 具身智能服务机器人的技术端核心瓶颈: 算 | |
| » 具身人形机器人产业发展的四大壁垒:技术端 | |
| » 具身人形机器人产业差异化破局五大路径 | |
| » 人形机器人的高精度机电伺服控制系统-分层 | |
| » 具身智能服务机器人六大可借用的经验:主企 | |
| » 具身智能机器人产业核心差异体现在六大维度 | |
| » 具身迎宾机器人产业发展阶段和周期缩短核心 | |
| » 具身智能服务机器人的智能技术架构: 感知 | |
| » 机器人末端执行器分为通用夹爪 、 柔性夹 | |
| » 单台迎宾人形服务机器人搭载各类传感器30 | |
| » 具身智能的移动操作机器人系统-多模态感知 | |
| » 50+人形机器人场景应用落地图-12个行 | |
| » 多机器人协作搬运中的协同智能技术:机器人 | |
| » 多个机器人任务分配方法:优化的任务分配, | |
| » 多机器人任务分配:MRTA-TOC分类, | |
| == 机器人推荐 == | |
服务机器人(迎宾、讲解、导诊...) |
|
智能消毒机器人 |
|
机器人底盘 |
![]() |