智能移動機器人的關鍵技術

　　在機器人行業所需探索的難題特別多，涉及到電子計算機、感應器、人機交互技術、防生學等多個課程，在其中環境感知、獨 立定位與運動操縱是機器人技術性的三大主要問題，下列將針對這三點進行系統討論。

　　環境感知

　　現階段，在機器人室內空氣中，以激光傳感器為主 ，并借助別的傳感器智能移動機器人獨 立環境感知技術性已相對成熟，但在戶外運用中，因為環境中的多變性及光照度轉變等因素，環境感知任務相對復雜得多，對實用性要求比較高，促使多傳感器結合變成機器人環境感知所面臨的重要技術性每日任務。

　　運用單一感應器開展環境感知大多數都有它難以克服的缺陷，但將多傳感器合理結合，根據對不同傳感器信息冗余、相輔相成，基本上可以使機器人覆蓋所有空間檢驗，全 方位提升機器人的感知力，因而運用激光傳感器感應器，結合超音波、深度攝像頭、防墜落等感應器獲得間距信息內容，來達到機器人對周圍環境的認知變成世界各國專家學者科學研究熱門話題。

　　應用多傳感器組成環境感知技術性可產生多源數據的同歩、配對和通信等諸多問題，研究解決多傳感器跨模態跨尺度信息內容配準和結合的方式及技術性。但在實際應用中，并非所使用的傳感器種類愈多愈好。根據不同環境里機器人的實際應用，應該考慮各感應器數據的有效性、計算出來的實用性。

　　精 準定位

　　智能移動機器人想要實現走動，準確定位亦是其掌握的核心技術之一，現階段GPS在全局性準確定位上已經能夠提供較高精度，但GPS具有一定的局限，在家居環境下會有GPS信號差等狀況，容易造成區域的遺失。

　　近些年，SLAM技術性蓬勃發展，提升了智能移動機器人定位及地形圖建立水平，SLAM是同歩定位與地形圖搭建(SimultaneousLocalizationAndMapping)的簡稱，開始是通過HughDurrant-Whyte和JohnJ.Leonard在1988年所提出的。SLAM與其說一個優化算法不如說是這是一個概念更加切合，它被定義為處理“機器人從不明環境中的不明地址考慮，在運動環節中根據反復觀察過的地形圖特點(例如，墻腳，立柱等)精 準定位本身位置和方向姿勢，再根據自己的部位增量式的搭建地形圖，以達到與此同時定位與地形圖搭建的目”問題方式的通稱。