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科技的迅速发展使得机器人在各行各业的应用越来越广泛，不同的环境中机器人承担的任务分工也不同。但由于电厂环境的复杂性，人力巡检难度日益增大。鉴于此，提出利用巡检机器人对电厂进行巡视，并利用扩展性卡尔曼滤波的SLAM算法对机器人的导航技术进行强化。结果显示，应用基于扩展卡尔曼滤波算法对巡检机器人进行仿真定位实验中，障碍物的定位都比较准确；巡检机器人共运行采样1 133次，在横、纵轴方向上的误差分别能够控制在2 m、1 m以内；利用RRT算法与DWA算法对机器人进行路径仿真实验，两种方法均能够有效地减少搜索时间，较快地寻找到最优路径选择。以上结果均显示机器人的预测路径与实际路径之间的误差较小，表明研究所提方法可以有效地提升巡检机器人的导航技术。 相似文献
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针对家电产品机器视觉在线检测应用场景中基于图像的视觉伺服不能保证全局收敛和单目视觉反馈不佳的问题，提出一种基于切换控制的双相机视觉伺服方法。首先使用全局相机估计目标位姿，引导机器人运动到期望位姿附近，确保视觉伺服方法能够收敛；然后根据机器人手上相机提供的图像偏差和深度信息，以及全局相机提供的目标速度和姿态实现双相机视觉伺服控制。相对于使用单应性矩阵的位置视觉伺服和混合视觉伺服方法，该方法能够定位与跟踪无标记目标，大幅提升跟踪的精度和稳定性。实验表明，基于切换控制的双相机视觉伺服方法可将控制周期缩短至33 ms,满足传送带速度在0.17 m/s范围内的机器人可获取清晰图像，实现实时跟踪检测。 相似文献
