在车间这种高密度、多障碍物且电磁环境复杂的场景中，无人机如何实现高精度的定位导航，是当前技术面临的一大挑战，车间内金属结构多，对GPS信号产生严重干扰，导致传统基于卫星的定位系统失效，车间内动态变化的环境（如人员走动、设备移动）对视觉和激光雷达等传感器数据产生巨大影响，增加了定位的难度，车间内空间有限，对无人机的路径规划和避障能力提出了更高要求。
为解决这些问题，可采取以下策略：一是采用多传感器融合技术，结合视觉、激光雷达、惯性导航等多种传感器数据，提高定位的鲁棒性和准确性；二是利用车间内已有的Wi-Fi、蓝牙等无线信号，通过信号强度和指纹识别技术进行室内定位；三是开发专用的车间地图构建与维护系统，实时更新车间环境信息，为无人机提供精确的路径规划和避障指导，通过这些措施，可有效提升无人机在复杂车间环境中的定位导航能力。
发表评论
在复杂车间环境中，利用多传感器融合与机器学习算法可实现无人机高精度定位导航。
添加新评论