歷途機械人借助計算機視覺和人工智慧技術來感知外界環境，並配合其它系統完成機械人的場景感知、行動規劃和任務執行。
1、採用視覺slam技術
採用幾何視覺slam和基於深度學習的slam相結合的技術進行機械人位置和周圍環境距離資訊的感知。
幾何視覺slam技術對於不同工作場景適應性強，其配合imu使用後，可以提供較準確的定位資訊;缺點是工作前需要進行初始化，穩定性會受不同光照條件影響。
基於深度學習的slam技術，當模型訓練好，開始工作時不需要初始化，在特定情況下工作穩定性好;缺點是穩定性過分依賴於訓練資料集，資料集的不完備性影響場景感知效能。
兩種技術進行結合可以提公升工作穩定性，當幾何視覺slam初始化失敗或者工作不穩定時可以採用基於深度學習的slam技術進行環境感知。
2、多感測器融合技術
單純依賴一種感測器進行感知不能完全保證機械人工作的穩定性。為此採用多感測器融合的技術，通過採用單目相機、imu等感測器進行資料耦合，相互補充提公升感知的穩定性。
單目相機缺失尺度資訊，而imu可以測得絕對的速度和角速度，彌補了尺度缺失的問題;imu資料取樣頻率高，但資料漂移大，而相機資料雖然取樣頻率低但漂移小，相機資料和imu資料相互耦合可以克服單一感測器造成的感知效能差的缺點。
3、影象檢測技術
視覺slam技術只是提供了周圍環境距離資訊的感知，缺乏對環境資訊的理解。
採用影象檢測技術可以確保機械人更深層次的理解環境，檢測出障礙物，使得機械人避開不利於自身行動的障礙;另一方面，通過影象檢測技術可以感知可以指引機械人進一步行動的參照資訊，糾正行動偏差，確保工作穩定。
外牆清掃機械人可以借助這些技術獲取外牆的工作環境，感知外牆玻璃邊框凸起的稜角。
凸起的稜角會阻礙機械人清掃工作，有了場景的感知就可以引導機械人進行越障;借助視覺感知外牆玻璃凹陷的邊帶，該凹陷的邊帶會影響機械人的吸附壓，同樣借助視覺引導機械人跨越該邊帶;在外界天氣比較惡劣的情形下，風力會造成機械人清掃路徑與實際期望有所偏差，通過視覺資訊的指引可以實時調整行進路線，保證清掃工作順利完成。
這些技術的採用，使得機械人不需要人的干預，可以智慧型的工作，自己感知距離、感知物體、理解場景，可以更好的服務於人類。
為什麼說機械人教育可以提公升素養
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