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移动机器人视觉导航技术研究的综述报告.docx


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该【移动机器人视觉导航技术研究的综述报告 】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【移动机器人视觉导航技术研究的综述报告 】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。移动机器人视觉导航技术研究的综述报告随着移动机器人技术的不断发展,视觉导航技术已经变得越来越普遍。本文将综述移动机器人视觉导航技术的研究现状,包括使用的传感器、算法和应用示例,以及未来的发展方向。。其中最常见的是相机和激光雷达。相机可用于获取图像信息,并根据该信息计算机器人的位置和朝向。激光雷达可用于测量机器人周围的距离,并创建环境地图。此外,GPS也可用于定位机器人的位置,但在室内环境中其效果不佳。:基于特征的方法和基于深度学****的方法。基于特征的方法使用计算机视觉技术从图像中提取出关键点或特征,并将其与环境地图进行匹配,以确定机器人位置。这些方法的优点是可解释性好,但可能受限于光照和环境变化。相反,基于深度学****的方法使用卷积神经网络等深度学****技术,直接从原始图像中学****机器人位置。这些方法通常精度更高,但对于计算资源和数据要求比较高。,如自动驾驶、智能仓储、无人售货机等。以自动驾驶为例,视觉导航技术可用于实时定位和地图构建,为车辆提供准确的定位信息和环境模型。在无人售货机领域,机器人可使用视觉导航技术进行自主导航,为客户提供更好的购物体验。。随着深度学****技术的不断发展,基于深度学****的方法可能会成为主流。此外,目前视觉导航技术的精度和可靠性还有提升空间,未来的研究方向可能包括传感器融合、数据增强等方面的研究。总之,机器人视觉导航技术是移动机器人领域中非常重要的一项技术。通过选择合适的传感器和算法,机器人可以实现自主导航和环境建模,为各种应用场景提供更好的服务。未来的发展方向包括深度学****算法的优化和多传感器的融合,将为机器人视觉导航技术的发展带来更多的可能性。

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  • 时间2024-04-19