本地化功能低的环境 案例:

问题描述

我是SLAM和自动驾驶的新手。

案例:

在所有情况下,机器人都需要以最高的精度以及最高的精度从A点开始到达B点。桌子周围的唯一对象是桌子(照片中的阴影框)及其经过的地面。 因此,功能很少。传统的SLAM方法周围没有墙。正方形表示参考对象(例如表格)。图片显示了这些案例的俯视图。

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除了像Velodyne这样的3D LiDAR,我可以尝试所有可能的硬件(IMU,GPS,RGBD相机等)来实现它。我该如何帮助我的机器人从A准确地移到B?

解决方法

对我来说,假设您没有遇到很多障碍,那么发射红外光的垫子似乎是一个不错的解决方案。也许有一些朝下的光敏物体将其专门定位在中央,周围有几个摄像头。然后只是“跟随光明”。实际上,您可能需要一些声纳或其他东西来防止它撞到桌腿上。

在偶然的机会中,桌腿之一完全堵塞了垫子,使其徘徊直到看到垫子似乎已经足够好了,很难说。如果您很难找到中心位置,则可能会喜欢上磁场,图案等。霍尔效应传感器确实是一件神奇的事情。

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