多感測器資訊融合的意義：可有效的解決單感測器的模糊點更精確的觀察和解釋環境。
多感測器資訊融合的方法（演算法）：
經典推理法、加權平均法、卡爾曼濾波、貝葉斯估計、d-s證據理論、統計決策理論、聚類分析、引數模板、熵法、品質因數法、估計理論法、專家系統法、產生式規則、人工神經網路、模糊推理、粗糙集理論、小波分析、支援向量機
多感測器資訊融合的體系結構：集中式、分布式、混合式
多感測器資訊融合的層次：資料層、特徵層、決策層
移動機械人路徑規劃的實質：移動機械人運動過程中的導航和避碰
據機械人對環境的理解程度，路徑規劃演算法分為：
基於環境模型的規劃演算法：柵格法、可檢視法、拓撲法
基於感測器資訊的規劃演算法：人工勢場法、確定柵格法、模糊邏輯法
基於行為的規劃演算法：
移動機械人的移動方式：輪式、履帶式、腿式、推進式（水下機械人）
移動機械人的驅動控制：
移動機械人的定位：相對定位、絕對定位。
感測器：超聲波、聲納、微波雷達、紅外測距、雷射測距儀、ccd影象感測器、攝像機
hilare移動機械人：觸覺、聽覺、兩維視覺、雷射測距
stanford移動機械人：觸覺、立體視覺、超聲波感測器
carnegie-mellon大學機械人中心cmu自主陸地車：
darpa自主陸地車alv：
移動機械人 驅動器
01 常用的驅動器 在移動機械人系統中，驅動器 actuator 是用來使機械人發出動作的動力機構，它可將電能 液壓能和氣壓能轉換為動能。對於機械人來說，主要有三種不同型別的驅動系統 電機驅動系統 液壓驅動系統和氣動驅動系統，三種驅動方式各有特點，其對比見表2 2。表2 2移動機械人驅動方式對比 電...
基於ROS平台的移動機械人 目錄
這些演算法是 的演算法集合的一些c 版本實現，以後有時間的話會繼續更新，望大家喜歡，2019.07.18 本系列博文將介紹基於ros平台的移動機械人的搭建，包括小車的底盤的製作，控制和與上位機的通訊，建圖和導航。基於ros平台的移動機械人 1 小車底盤的搭建 基於ros平台的移動機械人 2 小車底盤...
基於SLAMWARE的機械人底盤感測器安裝指南
機械人底盤中感測器安裝不當，對機械人定位 建圖及避障等會產生重要影響，基於slamware解決方案的機械人底盤常用感測器應該如何安裝呢？以及安裝中有什麼需要注意的呢？本文將為大家一一闡述！雷射雷達 雷射雷達安裝的是否水平對slamware解決方案的建圖及定位影響很大 如安裝不正確會影響雷射雷達的測距...