如果对移动机器人底盘视觉算法进行拆解，你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法。
在移动的过程中，机器人还需要根据现场环境的三维深度信息，实时的躲避障碍物直至到达最终目标点。在这一连串机器人的思考过程中，可以分解为如下几部分的视觉算法：
1.深度信息提取
2.视觉导航
3.视觉避障
视觉算法的基础：传感器
所有视觉算法的基础说到底来自于机器人脑袋上的视觉传感器，就好比人的眼睛和夜间视力非常好的动物相比，表现出来的感知能力是完全不同的。同样的，一个眼睛的动物对世界的感知能力也要差于两个眼睛的动物。每个人手中的智能手机摄像头其实就可以作为机器人的眼睛，当下非常流行的Pokeman Go游戏就使用了计算机视觉技术来达成AR的效果。
移动机器人的底盘结构设有很多种,每一个对于给定ros速度信息时的速度解析,会根据其自身的构造与运动特点而发生变化,给出具体的速度解析公式供参考
一款成熟且量产的机器人底盘实验平台具备:底盘能力要过硬,底盘扩展性要强可以搭载不同应用,实现快速二次开发,底盘应用要广,底盘服务要精
底盘的价格的高低在一定程度上会影响应用端的接受程度;机器人的应用场景对机器人底盘的使用提高了要求;底盘导航方式的选择页是一个考虑因素
松灵机器人新品RANGER,行业级高性能,高机动,大载重,全向型导航底盘机器人,广泛应用于工程,能源,矿区,物流,农业,安防等应用场景
水滴系列和方舟系列是一款包含完整成熟感知,认知及定位导航能力的轮式机器人平台,致力于为各行各业细分市场中的商用轮式 机器人公司提供一站式智能移动平台解决方案
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hg1088平台官网轮式机器人底盘采用精细化地图构建技术,构建出高精度,厘米级别地图,在复杂多变的场景下也能做到动态识别环境中的人或其他障碍物
SLAM地图构建的过程就是用深度传感器测量机器人和周围环境的距离信息,从而完成对周边环境的地图构建,机器人会对环境进行一致性检查,最终完成地图
全向移动平台的构型参数校准原理和方法都非常相似,但是也存在一定差异,全向移动机器人的质量分布对机器人运动精度是存在较大影响的
