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1、惯性导航
惯性导航主要是指扫地机器人利用内置的陀螺仪、加速器等传感器器件测量设备的角加速度和线加速度信息,然后通过积分获得机器人的位置信息,其测量的精度由于会受到陀螺仪漂移、标定误差、敏感度等因素的影响,因此精度较低,而且误差会随着使用时间的增加而不断增加,比较适合在一些面积较小、环境简单的房间中使用,属于主动规划式导航中比较低级的一种。
2、激光导航
激光导航,顾名思义就是利用扫地机器人上的激光测距仪来测量设备和周围环境物体之间的距离,然后根据三角测距或TOF算法得出更精确的距离信息,最后生成周围环境的地图模型。据此,扫地机器人再进一步规划清扫路线。激光导航的测量精度显然要比惯性导航高很多,地图分辨率也很有优势,但也有一些不足,例如无法识别周围物体的种类信息而进行策略性地躲避障碍物,同时室内机器人的激光束有限,很多扫描不到的地方没法进行避障。
3、视觉导航
视觉导航也比较容易理解,就是通过在扫地机器人上配备摄像头,模拟人的视觉来实现对周围环境的识别和导航。
视觉导航主要通过两种视觉传感器来获取信息,一是深度摄像头,通过测距实现三维空间感知,也算作一种测距传感器,属于主动光源测距传感器,包括结构光和相位TOF两种。二是双目、多目、鱼眼导航传感器,属于非主动光源传感器,工作机制类似于人眼,根据三角测距的原理,通过分析两个传感器采集到的图像的差异,计算出距离信息。
视觉导航中,如果是单目、结构光和TOF,都可以对周围环境的深度信息进行测量,但除了单目识别外,都无法对物体种类进行识别,并且单目识别的准确度也较低。
而如果是双目识别,则既可以获得视觉范围内障碍物体的准确深度信息,也可以通过AI训练识别周围物体的种类信息,从而进行策略性的避障和导航规划,综合导航性能较高,是当前阶段比较完美的导航解决方案。
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