在手机屏幕制造车间里，每一块屏幕的诞生，都伴随着上百个传感器、摄像头和设备参数的瞬息万变。曾经，这些宝贵的数据悄无声息地流逝，如同沉睡的金矿。

生产数据不再只用于车间管理，而是与供应链联动，实现精准物料规划；客户服务数据不再只用于客服考核，而是反馈至研发部门，指导产品改进；财务数据不再只用于事后报表，而...

数据准备是工业数据项目的重中之重。生产环境数据具有多源异构、实时性强、噪声多等特点，需要专业的数据治理方法。

你是否曾经遇到过这样的情况：向AI提问时，它回答得信誓旦旦，引经据典，但仔细一查却发现全是编造的？这就是大语言模型著名的"幻觉"问题。

REF：基于SLAM 的无人车路径规划算法研究 REF：基于 ROS 的视觉导航机器人设计

激光雷达建立地图的激光 SLAM 方案按求解方式可以分为基于滤波器和基于图优化两类，基于滤波器的方法源于贝叶斯估计理论，在室内或小范围场景应用中具有不错的效果，...

激光雷达主流的测距方法可以分为三角法与飞行时间法（time of flight, TOF）

SLAM系统框架分为五个部分：数据采集、前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建

激光 SLAM 有激光雷达( LiDAＲ) 、惯性测量单元( IMU) 、里程计( odometry) 组成，通常室内采用二维激光雷达，室外采用三维激光雷达，里...

在数据流向中，根据A加载的参数调用D中的轨迹构建函数，完成位姿融合函数的初始化，B接收来自各传感器C的数据传递给D，D调用E对各种传感器数据处理后传递给F，B通...

目前室内激光SLAM算法，基于滤波的激光SLAM采用GMapping算法，基于图优化的激光SLAM算法采用Cartographer算法

Intel NUC 运行 Ubuntu18.04 操作系统，搭载 ROS 系统 Melodic 版本，ROS具有节点单元的通信方式，保证了数据的一致性和运算的正...

栅格地图是一种基于网格的地图表示方法，它将地图区域划分为均匀的网格单元，每一个网格单元都被赋予对应的概率值，有三种状态：占据、空闲和未知，栅格单元通常用“0-1...

每当有新测量数据到达时，系统就会通过标准预测-更新扩展卡尔曼滤波方程对每个高斯函数进行更新。因此，SOG算法的核心部分是由多个并行运行的扩展卡尔曼滤波器组成的池...

与SLAM方法性能指标相关的研究活动，大致可分为三大类：第一类是竞赛场景，机器人系统需在特定问题情境中展开，例如足球比赛、沙漠导航或搜救行动；第二类是利用公开数...

SLAM 解决的是根据观测到的环境信息，估计自身的位置和姿态并建立环境地图的问题，本质在于利用观测到的数据和先验信息来估计最大后验概率，观测到的数据之间存在着一...

全局地图构架： 通过RTK绝对测量数据传感器引入ＲTK 因子进行图优化，解决长时间工作状态下出现缓慢漂移的问题，该传感器基于载波相位观测的实时差分 GPS 技术...

由于视觉传感器对光照条件要求较高，致使视觉传感器在光照强度变化较大的环境中无法很好地完成建图，2D 激光雷达的优点是可以同时发射和接收单线激光,结构简单、扫描速...

传统路径规划算法分为基于图搜索和基于采样两种，智能算法能在一定程度上弥补传统算法不足，比如图搜索的算法计算时间过长，采样的算法找到可能不是最优路径。

全局路径规划适合已知的环境地图，指导机器人到达目标点；局部路径规划在机器人接近目标或环境发生变化或环境地图未知时，实时更新周围环境信息，完成避障功能以适应动态环...