视觉导航用哪个传感器（汽车导航传感器）
本文目录一览：
- 1、手机导航需要什么传感器？
- 2、无人叉车的视觉导航技术原理是什么？
- 3、机器视觉系统的视觉传感器有哪些特性？
- 4、视觉导航agv无人叉车靠谱吗？
- 5、机器视觉系统的视觉传感器要怎样选型？
- 6、实现机器人无人机自主定位需要采用哪些设备呢？
手机导航需要什么传感器？
手机导航需要位置传感器。
简单理解就是GPS。在目前的中高端手机中，位置传感器已经升级为了A-GPS和格洛纳斯这类位置传感器。在A-GPS中除了利用GPS信号定位外，还可以利用移动网络来辅助定位和确定GPS卫星的位置，提高了定位速度和效率，在很短的时间内就可以快速的定位手机。
主要应用场景包括：
（1）地图定位与应用程序定位：可以利用位置信息查看自己所处的位置，利用地图来进行导航。再延伸则应用于美食软件之查询附近的美食、社交软件之利用位置信息来查看附近的人。
（2）丢失设备寻找：在目前中高端手机或平板都会配备寻找功能。这项功能除了有防盗功能以外，还可以确定你的设备放在哪里，比如说查看是不是遗忘在家里面或者其他地方。
无人叉车的视觉导航技术原理是什么？
视觉导航技术，如其名，是以视觉作为主要识别手段。以未来机器人为例，视觉AI以工业相机作为感测器，从中提取有辨识度和独特性的信息，对叉车进行自主定位、自适应运动控制以及规避障碍物，从而获得货物的正确起始位姿、检测高位空间中的库位情况，提高货物搬运的精准度和安全性。视觉信息是所有传感器信息里最为丰富的，但目前掌握视觉技术的企业寥寥无几。依托于视觉技术强大的成长爆发力及其通用性、易用性和高性价比的特点，未来机器人迅速在市场上脱颖而出。
机器视觉系统的视觉传感器有哪些特性？
视觉传感器特性分析：在探测子系统硬件平台中，VCM50主要用于对目标图像的采集和对采集图像的降噪与压缩预处理，其主要特点如下：①摄取图像最高每秒达100帧。
②逐行扫描图像或25幅逐行扫描图像。
③防护等级可达IP65。
④质量为80g，尺寸为ϕ30mm*100mm。
⑤自带2路24V数字输入和4路数字输出。
⑥有效探测距离超过100m。
⑦带115kb/sRS232口。
⑧配超高速DSP，每秒执行0375G个指令。
⑨快门时间软件设置。
⑩信噪比≥48dB(AGCOFF)。
视觉导航agv无人叉车靠谱吗？
任何事物都没有绝对的靠谱，在这里推荐一款未来机器人研发的agv无人叉车，自主研发的3D激光+首创的视觉导航技术和感知、多轴实时运动规划以及高精度视觉伺服控制技术，无需改造环境，快速衔接现有业务流程，帮助客户有效提升30%效率以上，减少N-1名人工作业，实现信息流和物流的匹配，同时为客户的科学化、智能化、无人化管理提供系统支持
机器视觉系统的视觉传感器要怎样选型？
视觉传感器选型设计：在探测子系统硬件平台组成框图中，视觉传感器主要负责对智能作战机器人周围景物的图像采集工作｡之所以在该平台中选用“可见光+红外”复合探测器作为视觉传感器使用，主要是考虑可见光图像采集部分可在光照充足的情况下完成周围图像信息的采集工作，而当光照不足时，红外线图像采集部分则可担负起周围图像信息采集的任务，如此安排既可以保证探测子系统昼夜工作，又可以降低系统功耗｡对于视觉传感器来说，主要任务是完成对机器人周围图像信息的采集工作，并将这些信息转换成相应的电信号｡在选用视觉传感器时，性能、质量、体积、接口形式、安装方式等均属重点考察的因素，因为它们直接关系到所搭建的智能作战机器人探测子系统硬件平台的合理性与可行性。
根据智能作战机器人探测子系统的总体要求，在深入了解国内外相关器件工作性能和使用条件的基础上，通过认真分析与反复选型，选用VCM50可见光/红外线智能探测器作为智能作战机器人探测子系统的视觉传感器。
VCM50是世界上体积最小的智能摄像机，由德国VisimConpents公司生产，尺寸为ϕ30mm*100mm，内置高性能CCD传感器、图像采集卡、图像存储器、DSP高速处理器｡根据环境照度的不同，其可见光/红外成像功能可自动切换，能够保证智能作战机器人在质量、体积、昼夜作战方面的实际要求。
实现机器人无人机自主定位需要采用哪些设备呢？
自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么，在现有SLAM技术中，机器人常用的定位导航技术有哪些呢？
视觉定位导航
视觉定位导航主要借助视觉传感器完成，机器人借助单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。
优点：
· 应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；
缺点：
· 图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；
· 受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；
超声波定位导航
超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2 式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
优点：
· 成本低廉；
· 可以识别红外传感器识别不了的物体，比如玻璃、镜子、黑体等障碍物；
缺点：
· 容易受天气、周围环境（镜面反射或者有限的波束角)等以及障碍物阴影，表 面粗糙等外界环境的影响；
· 由于超声波在空气中的传播距离比较短，所以适用范围较小，测距距离较短。
· 采集速度慢，导航精度差；
红外线定位导航
红外线定位导航的原理是红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。
优点：
· 远距离测量，在无反光板和反射率低的情况下能测量较远的距离；
· 有同步输入端，可多个传感器同步测量；
· 测量范围广，响应时间短；
缺点：
· 检测的最小距离太大；
· 红外线测距仪受环境的干扰较大，对于近似黑体、透明的物体无法检测距离，只适合短距离传播；
· 有其他遮挡物的时候无法正常工作，需要每个房间、走廊安装接收天线，铺设导轨，造价比较高；
iBeacon定位导航
iBeacon是一项低耗能蓝牙技术，工作原理类似之前的蓝牙技术，由Beacon发射信号，蓝牙设备定位接受，反馈信号。当用户进入、退出或者在区域内徘徊时，Beacon的广播有能力进行传播，可计算用户和Beacon的距离（可通过RSSI计算）。通过三个iBeacon设备，即可对其进行定位。
优点：
· 定位精度比传统的GPS高，可从一米到几十米；
· 功耗小、时延低、成本低、传输距离远；
缺点：
· 受环境干扰大，信号射频不太稳定；
· 安装、开发和维护方面均存在需要克服的难点，使用时保证设备信号不被遮挡；
灯塔定位导航
灯塔定位导航技术在扫地机器人领域使用的比较多。导航盒发射出三个不同角度的信号，能够模拟GPS卫星三点定位技术，让其精准定位起始位置和目前自身所在坐标，导航盒如同灯塔，其作用为发射信号，引导机器人进行移动和工作。
优点：
· 引擎稳定性高，路径规划可自动设置
缺点：
· 灯塔定位没有地图，容易丢失导航；
· 需要充电桩或者其他辅助装备；
· 精度不高；
激光定位导航
激光定位导航的原理和超声、红外线的原理类似，主要是发射出一个激光信号，根据收到从物体反射回来的信号的时间差来计算这段距离，然后根据发射激光的角度来确定物体和发射器的角度，从而得出物体与发射器的相对位置。
优点：
· 是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法；
· 连续使用寿命长，后期改造成本低；
缺点：
·工业领域的激光雷达成本比较昂贵；
在激光测距中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM成为主流定位导航方式。SLAMTEC—思岚科技的自主定位导航技术采用的就是激光+SLAM技术。
RPLIDAR A2采用三角测距原理，配合自主研发的SLAMWARE核心算法，让机器人实现自主定位导航与路径规划。主要应用于服务机器人导航与定位、需要长时间连续工作的服务机器人、工业领域、环境扫描与3D重建等领域。
RPLIDAR T1采用的是时间飞行法（TOF）中的脉冲测距法，以满足高速度和远距离的测距要求。主要应用在工业AGV、服务机器人或轻量级无人驾驶产品中。
SLAM简介
SLAM（及时定位与地图构建）技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。并且，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。
由于应用场景的不同，SLAM技术分为VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前实现机器人同步定位于地图构建最稳定、可靠和高性能的SLAM方式。
