今天兰州扫地机生产厂家行业领域小编带大家了解一下相关行业领域的技术新闻：

激光雷达是应用较为广泛的一种全局信息获取手段，可以进行定位和坏境建模，但是，它能够提供的信息不够全面，且价格较高，限制了其应用范围。毫米波雷达也可以用来进行障碍物监测和路径规划，毫米波雷达在室内狭小的环境中容易产生电磁波干扰，天线的体积和计算的复杂程度也不利于应用于嵌入式系统中，另外，电磁波辐射还容易对人体产生危害。而图像传感器的视距远，视角宽，测距误差稳定，提供的环境信息量非常丰富。将这些传感器的信息有效融合是一个重要问题。

    目前，机器人的定位还相当困难。定位的方法大致分为2类：

    （1）通过码盘、加速度传感器、陀螺仪圈、三轴罗盘、多普勒速度传感器等传感器感知福玛特机器人自身运动状态，经过累积计算得到定位信息。此类方法存在的系统误差在于轮径不等、轮径的平均值与名义值不等、两轮不平行、轮距不等、编码器的分辨力有限、编码器的取样速度有限等原因，非系统误差可能来自于地面粗糙、地面存在未知障碍、轮子打滑等。机器人系统的误差会随着传感器的运动时间成倍增长，使用诸如Kalman滤波器等方法进行多传感器融合效果也有限，使得机器人从基站出发，却回不到基站，无法充电续航；

    （2）通过路标进行航位推测获得定位信息。与以上分类相对应，目前，解决定位问题大致有3个研究方向：

        a．提高(1)类方法的精度，减慢误差的累积速度；

        b．提高(2)类方法的实时性，减少对外部环境的改造；

        c．将(1)，(2)类方法相结合，以求得到精度较高、实时性较强的移动机器人器定位信息。

    其中，a研究方向具有重要意义，它通过不同传感器共同工作进行多传感器信息融合，消除或减少误差积累，从而能够在不损失系统定位精度与实时性的前提下，达到降低系统复杂程度，提高定位实时性和降低系统对环境依赖程度及经济实用等诸多目的。使用机器视觉的方法，机器人器依赖路标特征进行位置推算，确定位置。但在具有相同特征，且它们的间距很小的情况下，比如：一串红色的彩球，此方法失效。而且，如果机器人定位所依赖路标特征成串行，并且，无法检测到若干点以前的路标特征的话，其误差也将是累计的。

    因此，c研究方向是全面解决机器人定位问题的合适途径。而机器人对环境特征的识别，因为未知环境中存在着许多不可知因素，并且，很难对这些未知因素建模，从而难以用传统的模式识别方法进行有效的特征提取工作。支持向量机在理论基础上有相当的优势，在视觉感知与学习方面有着应用潜力。模式识别技术能够取得进展，机器人可以有效辨识障碍并分别对待，吸尘效果会有提高。马尔可夫定位算法可在完全不知道自己位置的情况下通过传感器数据和运动模型来估计自己的位置。但是，概率减小到零后就无法恢复。

以上就是兰州扫地机生产厂家行业领域小编为大家分享的有关扫地机器人定位的相关技术新闻。