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视觉、激光、结构光?扫地机器人导航避障技术盘点

日期:2024-2-2 (来源:互联网)

在今天的智能家居市场中,扫地机器人已成为许多家庭清洁的得力助手。随着技术的不断进步,扫地机器人在导航和避障技术上也取得了显著的发展。目前,主要的导航避障技术包括视觉导航、激光导航(Lidar)和结构光导航。下面将对这些技术进行全面的盘点。

1. 视觉导航:

视觉导航是指通过摄像头等图像采集设备获取环境信息,并利用图像处理、计算机视觉和深度学习等技术进行地图构建、定位和路径规划,以实现BCM5231A4KPTG机器人的导航和避障。该技术具有使用成本低、基础设备易获取等优势。目前常用的视觉导航方法包括特征提取与匹配、实时目标检测与识别、立体视觉等。视觉导航技术存在对环境光照、物体颜色、纹理等条件的依赖,对复杂环境、弱光条件下的稳定性还需不断改进。

2. 激光导航:

激光导航是指通过激光传感器发射激光束并接收反射回来的激光信号,依据激光的反射时间和强度信息来感知环境,并进行地图构建、定位和路径规划。激光导航技术具有高精度、高稳定性和独立于环境光照等优势。常用的激光导航方法包括激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建)、激光扫描、障碍物检测等。激光导航技术存在设备成本较高、对光学透明物体检测困难等限制。

3. 结构光导航:

结构光导航利用结构光投射仪和深度传感器配合进行环境感知和机器人导航。结构光导航技术通过投射特定纹理或光斑到环境表面上,再由深度传感器捕捉投射回来的纹理信息,从而实现地图构建、定位和路径规划等功能。该技术具有高精度、可靠性强、对光照变化不敏感的特点。常见的结构光导航方法包括三维重建、点云滤波、姿态估计等。结构光导航技术受限于纹理和深度传感器的分辨率,对于光线强度差异较大的环境会造成一定的测量误差。

主流的三个方案在导航避障上各有优劣,于是扫地机器人厂商取长补短,融合多个技术方案,为消费者提供好用、实用的产品。灵途科技则基于光电感知深厚技术基础,为扫地机器人厂商提供兼具功能与价格优势的扫地机器人全方位感知方案。

除了上述技术外,还存在其他一些辅助导航避障技术,例如惯性导航、超声波传感器、红外线传感器等。这些技术可与主要导航技术相结合,提高机器人导航和避障的效果。

需要注意的是,扫地机器人导航避障技术的发展仍在不断推进,各种技术的组合和创新正在不断出现,以满足不同环境和应用需求。同时,随着人工智能和机器学习等领域的不断进步,扫地机器人的导航避障能力还将进一步提升。


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