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智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的中期报告.docx

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智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的中期报告一、研究背景随着智能技术的不断发展,智能清扫机器人已经成为了家庭清扫的主力之一。智能清扫机器人在工作时需要精准地了解到家中环境的具体情况,这就必须要建立一个准确的地图,并进一步优化当前的清扫路径。因此,地图创建与路径规划合成成为了目前智能清扫机器人领域研究的热点。二、研究内容本次研究的目的是探究智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法,包括以下两个方面。:研究如何使用传感器或相机等硬件设备,获取清扫机器人周围环境的位置信息,根据这些信息构建清扫机器人的工作地图。:在建立好的清扫机器人工作地图上,利用计算机算法计算清扫机器人的优化路径,并将该路径转化为机器人的运动控制指令,从而实现高效的清扫目标。三、,我们尝试了使用单个激光雷达进行建图的方式。在这种方式下,我们需要将激光雷达安装在清扫机器人上,让机器人绕着房间走一圈,以获取当时房间的物理结构信息。然后,根据激光雷达扫描时得到的强度和距离信息来建立栅格地图或拓扑地图。这种建图方式精度较高,但难以处理非线性运动下的移动物体。为此,我们引入了深度学****技术,使用相机捕捉清扫机器人周围环境的实时图像,再使用深度神经网络的视觉语义分割任务,将房间分割成若干个区域,并将每个区域的边界信息存储为地图。同时,我们还进行了基于多传感器融合的建图算法研究,使用多种传感器协同工作获得更准确的地图。*最短路算法对所建立的清扫机器人地图进行路径规划。在此基础上,结合PID控制算法,实现了清扫机器人沿路径运动和停止的控制。四、,在实验室与实际场景中进行测试,并改进其在处理非线性环境方面的精度。,改进清扫机器人在路径运动过程中的稳定性。,使清扫机器人在地图建立与路径规划过程中的性能更加高效和稳定。五、结论本次研究的中期报告介绍了智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究的初步进展。该研究是以深度学****技术为核心,并利用多传感器融合等技术,解决了清扫机器人地图建立与路径规划中的复杂问题。下一步,我们将会继续完善和优化算法,提高算法精度和机器人的工作效率。