CN111811499A - 机器人多传感器混合定位方法 - Google Patents
机器人多传感器混合定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111811499A CN111811499A CN202010668060.6A CN202010668060A CN111811499A CN 111811499 A CN111811499 A CN 111811499A CN 202010668060 A CN202010668060 A CN 202010668060A CN 111811499 A CN111811499 A CN 111811499A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- information
- electromagnetic wave
- odometer
- wave radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 claims abstract description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
- G01S13/865—Combination of radar systems with lidar systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种机器人多传感器混合定位方法，包括步骤：S1：布置多个基站设备并在机器人上安装电磁波雷达、激光雷达、里程计和标签设备；S2：对基站的位置进行标定；S3：导入地图，并初始化机器人的位置信息；S4：通过标签设备实时接收基站的报文信息；S5：激光雷达和里程计配合实时调整机器人的位姿；S6：判断是否停滞超过预设时间，如是，使机器人原地旋转两周并继续后续步骤；S7：判断当前是否可以行动，如否，继续后续步骤；S8：使用电磁波雷达重新定位机器人；S9：判断当前是否可以行动，如否，返回步骤S3。本发明的一种机器人多传感器混合定位方法，用于室内或者园区机器人的定位，可提高定位效果。
Description
技术领域
本发明涉及机器人定位导航领域，尤其涉及一种机器人多传感器混合定位方法。
背景技术
机器人的定位方法有很多种，有相对定位法、绝对定位法、基于信标的定位、基于视觉的定位、环境地图模型匹配定位等。在办公室、仓库、园区等已知环境中，地图是可以预先建立的、是已知的，所以采用的是绝对定位法。在绝对定位法中，采用里程计加激光雷达传感器的方法，在预先获知机器人初始位姿的前提下，通过里程计递推累计，推算机器人的大概位置，再通过激光雷达的扫描探测，获取机器人与周围物体之间的距离，以此来确定机器人的位置。
现有机器人定位方法主要有两个缺点，一是里程计中的码盘或者惯性传感器，会由于车轮打滑、路面有颠簸的问题，导致计算出现较大误差，机器人的位姿等出现了偏差，直接表现在地图上是机器人实时探测的地图变倾斜，无法与原图匹配；二是激光雷达会受到高度的影响，且对于一些布制品具有透射效果，会严重导致机器人的位置丢失。采用单一雷达传感器定位时，在实时扫描定位中会由于车轮自传、打滑等原因，扫描所定结果位置会出现较大偏差，严重时会使机器人无法重定位自身位置，导致机器人停止不动。
通过之前的机器人雷达定位实验发现，机器人会因前方出现白色布制物品(例如桌布)遮挡，而造成机器人无法判断正确的位置信息而出现宕机的状况。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种机器人多传感器混合定位方法，用于室内或者园区机器人的定位，可提高定位效果。
为了实现上述目的，本发明提供一种机器人多传感器混合定位方法，包括步骤：
S1：布置多个基站设备并在一机器人上安装一电磁波雷达、一激光雷达、一里程计和一标签设备；所述机器人包括一控制器、一行进机构和一存储设备，所述行进机构、所述存储设备、所述电磁波雷达、所述激光雷达、所述里程计和所述标签设备连接所述控制器；所述控制器通过所述标签设备与所述基站通信连接；
S2：通过所述控制器在所述机器人上对所述基站的位置进行标定，存储各所述基站的标定位置信息；
S3：通过所述控制器在所述机器人上导入一地图，并初始化所述机器人的位置信息；
S4：所述控制器通过所述标签设备实时接收所述基站的报文信息；
S5：所述激光雷达和所述里程计配合实时调整所述机器人的位姿；
S6：判断所述机器人是否停滞超过一预设时间，如否，返回步骤S4，如是，所述控制器控制所述行进装置使所述机器人原地旋转两周并继续后续步骤；
S7：判断所述机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，继续后续步骤；
S8：使用所述电磁波雷达重新定位所述机器人；
S9：判断所述机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，返回步骤S3。
优选地，所述基站呈多角形形状布置于一目标区域。
优选地，所述电磁波雷达采用P440雷达。
优选地，所述报文信息包括数据信息的属性信息、所述标签设备与各所述基站之间的距离信息和误差信息。
优选地，所述S5步骤进一步包括步骤：
S51：所述控制器提取所述距离信息并结合所述标定位置信息，利用三边定位算法，实时计算所述机器人在所述地图中的坐标信息；
S52：所述激光雷达和所述里程计同步运行；所述激光雷达获取与所述机器人距离n+1米内的障碍物信息，n表示所述机器人的最大宽度；所述里程计获取所述机器人的里程计位姿信息；
S53：根据所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达当前的权重，采用对应预设方案获得所述机器人的当前位姿信息；
S54：所述控制器结合所述机器人在所述地图中的坐标信息、所述障碍物信息和所述当前位姿信息实时调节所述机器人的位姿。
优选地，所述S53步骤中：
在所述机器人未开始运动的初始情况下，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述激光雷达和所述里程计的权重大于所述电磁波雷达的权重；将所述里程计位姿信息作为所述机器人的当前位姿信息；
在所述机器人运动状态时，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述电磁波雷达的权重大于所述激光雷达和所述里程计的权重；通过所述电磁波雷达获得所述机器人的当前位姿信息。
优选地，所述预设时间为5秒。
优选地，所述S8步骤中，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述电磁波雷达获得全部权重，通过所述电磁波雷达获得所述机器人的当前位姿信息。
优选地，在分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重时，设置一容差值。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：
通过在机器人上安装电磁波雷达、激光雷达和里程计多种传感器，通过不同情况下采用不同权重融合算法，对多种传感器的定位信息进行融合，提高了机器人定位的效果。
附图说明
图1为本发明实施例的机器人多传感器混合定位方法的流程图。
具体实施方式
下面根据附图1，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述，使能更好地理解本发明的功能、特点。
请参阅图1，本发明实施例的一种机器人多传感器混合定位方法，包括步骤：
S1：布置多个基站设备并在一机器人上安装一电磁波雷达、一激光雷达、一里程计和一标签设备；机器人包括一控制器、一行进机构和一存储设备，行进机构、存储设备、电磁波雷达、激光雷达、里程计和标签设备连接控制器；控制器通过标签设备与基站通信连接；
本实施例中，基站呈多角形形状布置于一目标区域，电磁波雷达采用P440雷达。电磁波具有很强的穿透性，不能很好地发现机器人周围的障碍物，所以需要在机器人之上保留激光雷达和里程计，这样不仅精确了机器人的位置距离，同时还可以实时获取机器人的位姿信息，让定位信息更加精确，为之后的路径规划、机器人导航做好充足准确的准备。
S2：通过控制器在机器人上对基站的位置进行标定，存储各基站的标定位置信息。
S3：通过控制器在机器人上导入一地图，并初始化机器人的位置信息。
S4：控制器通过标签设备实时接收基站的报文信息。
本实施例中，报文信息包括数据信息的属性信息、标签设备与各基站之间的距离信息和误差信息。
S5：激光雷达和里程计配合实时调整机器人的位姿。
S6：判断机器人是否停滞超过一预设时间，如否，返回步骤S4，如是，控制器控制行进装置使机器人原地旋转两周并继续后续步骤。
本实施例中，预设时间为5秒。
S7：判断机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，继续后续步骤。
S8：使用电磁波雷达重新定位机器人。
S9：判断机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，返回步骤S3。
其中，S5步骤进一步包括步骤：
S51：控制器提取距离信息并结合标定位置信息，利用三边定位算法，实时计算机器人在地图中的坐标信息；
S52：激光雷达和里程计同步运行；激光雷达获取与机器人距离n+1米内的障碍物信息，n表示机器人的最大宽度；里程计获取机器人的里程计位姿信息；
S53：根据激光雷达、里程计和电磁波雷达当前的权重，采用对应预设方案获得机器人的当前位姿信息；
S54：控制器结合机器人在地图中的坐标信息、障碍物信息和当前位姿信息实时调节机器人的位姿。
S53步骤中：
在机器人未开始运动的初始情况下，分配激光雷达、里程计和电磁波雷达的权重，使得激光雷达和里程计的权重大于电磁波雷达的权重；将里程计位姿信息作为机器人的当前位姿信息；且一般情况下初始化的机器人定位是较为准确的，不需要进行太多的计算；
在机器人运动状态时，分配激光雷达、里程计和电磁波雷达的权重，使得电磁波雷达的权重大于激光雷达和里程计的权重；通过电磁波雷达获得机器人的当前位姿信息；在机器人运动过程中，由于障碍物，传感器自身受环境影响的问题，会造成误差逐渐变大，此时权重主要分配于经电磁波雷达分析得出的位置信息，因为电磁波雷达受环境的影响极低。
S8步骤中，分配激光雷达、里程计和电磁波雷达的权重，使得电磁波雷达获得全部权重，通过电磁波雷达获得机器人的当前位姿信息。当机器人出现故障，停止不前，或者只有很小幅度的左右摆动超过一个特定时间t秒时，基本可以认定为机器人处于位置信息丢失状态，此时首先通过机器人自传来扫描周围障碍物，进行一次自我纠正，如果仍然无法运动，则完全将权重完全分配给由电磁波雷达获取并计算得到的位置信息。
本实施例中，在分配激光雷达、里程计和电磁波雷达的权重时，设置一容差值，保证位置信息的变化不会受权重变化而发生太大波动。
本发明实施例的一种机器人多传感器混合定位方法，其故障处理预案包括：
1、当机器人出现故障，停止不前，或者只有很小幅度的左右摆动超过一个特定时间t秒时，基本可以认定为机器人处于位置信息丢失状态，此时首先通过机器人自传来扫描周围障碍物，进行一次自我纠正，如果仍然无法运动，则完全将权重完全分配给由电磁波雷达获取并计算得到的位置信息。
2、若机器人仍然无法完成故障处理，则重启所有进程，重新载入地图初始化，并借助激光雷达的扫描，进行小幅度的前后左右移动，以完成初始化校准。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种机器人多传感器混合定位方法，包括步骤：
S1：布置多个基站设备并在一机器人上安装一电磁波雷达、一激光雷达、一里程计和一标签设备；机器人包括一控制器、一行进机构和一存储设备，所述行进机构、所述存储设备、所述电磁波雷达、所述激光雷达、所述里程计和所述标签设备连接所述控制器；所述控制器通过所述标签设备与所述基站通信连接；
S2：通过所述控制器在所述机器人上对所述基站的位置进行标定，存储各所述基站的标定位置信息；
S3：通过所述控制器在所述机器人上导入一地图，并初始化所述机器人的位置信息；
S4：所述控制器通过所述标签设备实时接收所述基站的报文信息；
S5：所述激光雷达和所述里程计配合实时调整所述机器人的位姿；
S6：判断所述机器人是否停滞超过一预设时间，如否，返回步骤S4，如是，所述控制器控制所述行进装置使所述机器人原地旋转两周并继续后续步骤；
S7：判断所述机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，继续后续步骤；
S8：使用所述电磁波雷达重新定位所述机器人；
S9：判断所述机器人当前是否可以行动，如是，返回步骤S4，如否，返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述基站呈多角形形状布置于一目标区域。
3.根据权利要求2所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述电磁波雷达采用P440雷达。
4.根据权利要求3所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述报文信息包括数据信息的属性信息、所述标签设备与各所述基站之间的距离信息和误差信息。
5.根据权利要求4所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述S5步骤进一步包括步骤：
S51：所述控制器提取所述距离信息并结合所述标定位置信息，利用三边定位算法，实时计算所述机器人在所述地图中的坐标信息；
S52：所述激光雷达和所述里程计同步运行；所述激光雷达获取与所述机器人距离n+1米内的障碍物信息，n表示所述机器人的最大宽度；所述里程计获取所述机器人的里程计位姿信息；
S53：根据所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达当前的权重，采用对应预设方案获得所述机器人的当前位姿信息；
S54：所述控制器结合所述机器人在所述地图中的坐标信息、所述障碍物信息和所述当前位姿信息实时调节所述机器人的位姿。
6.根据权利要求5所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述S53步骤中：
在所述机器人未开始运动的初始情况下，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述激光雷达和所述里程计的权重大于所述电磁波雷达的权重；将所述里程计位姿信息作为所述机器人的当前位姿信息；
在所述机器人运动状态时，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述电磁波雷达的权重大于所述激光雷达和所述里程计的权重；通过所述电磁波雷达获得所述机器人的当前位姿信息。
7.根据权利要求6所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述预设时间为5秒。
8.根据权利要求7所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，所述S8步骤中，分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重，使得所述电磁波雷达获得全部权重，通过所述电磁波雷达获得所述机器人的当前位姿信息。
9.根据权利要求8所述的机器人多传感器混合定位方法，其特征在于，在分配所述激光雷达、所述里程计和所述电磁波雷达的权重时，设置一容差值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010668060.6A CN111811499B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 机器人多传感器混合定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010668060.6A CN111811499B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 机器人多传感器混合定位方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111811499A true CN111811499A (zh) | 2020-10-23 |
| CN111811499B CN111811499B (zh) | 2024-01-19 |
Family
ID=72843342
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010668060.6A Active CN111811499B (zh) | 2020-07-13 | 2020-07-13 | 机器人多传感器混合定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111811499B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112381048A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-19 | 重庆优乃特医疗器械有限责任公司 | 基于多用户同步检测的3d体态检测分析系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100023185A1 (en) * | 2008-07-28 | 2010-01-28 | Torc Technologies, Llc | Devices and methods for waypoint target generation and mission spooling for mobile ground robots |
| CN101998659A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-03-30 | 上海电机学院 | 无线动态令牌环网中的令牌传递方法 |
| CN104501794A (zh) * | 2014-11-24 | 2015-04-08 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种基于环境直线特征的地图创建方法 |
| CN106323267A (zh) * | 2015-06-24 | 2017-01-11 | 南京农业大学 | 果园作业农业机器人行间定位方法 |
| CN110866927A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于垂足点线特征结合的ekf-slam算法的机器人定位与构图方法 |
-
2020
- 2020-07-13 CN CN202010668060.6A patent/CN111811499B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100023185A1 (en) * | 2008-07-28 | 2010-01-28 | Torc Technologies, Llc | Devices and methods for waypoint target generation and mission spooling for mobile ground robots |
| CN101998659A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-03-30 | 上海电机学院 | 无线动态令牌环网中的令牌传递方法 |
| CN104501794A (zh) * | 2014-11-24 | 2015-04-08 | 杭州申昊科技股份有限公司 | 一种基于环境直线特征的地图创建方法 |
| CN106323267A (zh) * | 2015-06-24 | 2017-01-11 | 南京农业大学 | 果园作业农业机器人行间定位方法 |
| CN110866927A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-06 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于垂足点线特征结合的ekf-slam算法的机器人定位与构图方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 董文康，等: "基于ROS 的小车自主建图与路径规划", 福建电脑, no. 12, pages 100 - 101 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112381048A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-19 | 重庆优乃特医疗器械有限责任公司 | 基于多用户同步检测的3d体态检测分析系统及方法 |
| CN112381048B (zh) * | 2020-11-30 | 2024-05-10 | 重庆优乃特医疗器械有限责任公司 | 基于多用户同步检测的3d体态检测分析系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111811499B (zh) | 2024-01-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9199643B1 (en) | Sensor odometry and application in crash avoidance vehicle | |
| CN102866706B (zh) | 一种采用智能手机导航的清扫机器人及其导航清扫方法 | |
| CN109323696A (zh) | 一种无人叉车室内定位导航系统及导航方法 | |
| US8027515B2 (en) | System and method for real-time calculating location | |
| KR100779510B1 (ko) | 정찰 로봇 및 정찰 로봇 운행 제어시스템 | |
| US20200264616A1 (en) | Location estimation system and mobile body comprising location estimation system | |
| CN207752371U (zh) | 一种机器人自主导航装置及机器人 | |
| WO2020151663A1 (zh) | 车辆定位装置、系统、方法以及车辆 | |
| CN114170320B (zh) | 一种基于多传感器融合的打桩机自动定位和工况自适应方法 | |
| CN110174108B (zh) | 一种仿人的基于拓扑地图的agv自主定位导航方法 | |
| WO2009118043A1 (en) | A method and a device for determining of a vehicle for the autonomous driving of a vehicle, in particular a robotized vehicle | |
| EP3450918B1 (en) | Alignment of multiple digital maps used in an automated vehicle | |
| JP6895911B2 (ja) | 物体追跡装置、物体追跡方法及び物体追跡用コンピュータプログラム | |
| RU2740229C1 (ru) | Способ локализации и построения навигационных карт мобильного сервисного робота | |
| WO2023051333A1 (zh) | 机器人的控制方法、机器人、控制终端和控制系统 | |
| CN108363395A (zh) | 一种agv自主避障的方法 | |
| CN111811499B (zh) | 机器人多传感器混合定位方法 | |
| CN111776942A (zh) | 轮胎吊行驶控制系统、方法、装置和计算机设备 | |
| CN111805557A (zh) | 一种基于类人形机器人的室内讲解系统及方法 | |
| CN116007623A (zh) | 机器人导航方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| CN107291073A (zh) | 一种基于自主作业的农业机器人系统、方法及其装置 | |
| CN113758480B (zh) | 一种面型激光定位系统、agv定位校准系统、以及agv定位方法 | |
| JP2016009246A (ja) | 環境地図生成制御装置、移動体、及び環境地図生成方法 | |
| CN115060266A (zh) | 一种用于农田建图的定位系统 | |
| CN114625122A (zh) | 一种基于uwb与激光雷达的机器人跟随和避障方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |