挖掘机器人多传感导航与避障技术研究

"基于多传感信息的挖掘机器人导航及避障技术" 本文主要探讨了如何利用多传感器信息来实现挖掘机器人的自主导航和避障功能。挖掘机器人在进行挖掘作业前，需要安全无碰撞地到达作业地点。为了实现这一目标，研究者采用了一系列传感器，包括视觉传感器、红外传感器和超声波传感器。 红外及超声波传感器在导航中的作用是实现墙壁跟踪。红外传感器能够检测到附近的热源或反射红外光线的物体，而超声波传感器则通过发射和接收超声波来测量距离。两者结合，机器人可以感知到周围的墙壁，并据此调整行驶路径，避免碰撞。 视觉传感器的应用则更为广泛，它能帮助机器人进行巡线、道路识别和导引车辆跟踪导航。通过图像处理技术，视觉传感器可以识别出特定的线条、标记或者道路特征，使机器人能够准确地沿着预定路线行驶。同时，视觉传感器还可以用于识别其他移动物体，如车辆，确保机器人在行驶过程中保持安全距离。 光流法是提取障碍物特征信息的关键技术，主要用于路面障碍物的识别和避障。光流是指图像序列中像素的运动趋势，通过对连续帧之间的光流信息分析，机器人可以判断出障碍物的动态变化，从而提前做出避障决策。这种方法尤其适用于动态环境中的避障，能够实时响应环境变化，提高机器人的避障能力。 通过集成多种传感器的信息，挖掘机器人能够有效地实现复杂环境下的自主导航和避障。这种多传感器融合的策略提高了机器人的环境适应性和任务执行效率，为无人操作的挖掘作业提供了可靠的技术支持。研究结果不仅对于挖掘机器人领域，对于其他需要自主导航和避障的机器人系统也有重要的参考价值。文章强调了传感器信息的综合运用对于提升机器人智能化水平的重要性，并为进一步优化和改进挖掘机器人系统提供了理论依据和技术路线。