如何利用多传感器融合技术解决机器人导航定位问题？
要实现机器人的自主移动，目前业内主流的方案是采用激光雷达+SLAM，激光SLAM主要是通过激光雷达传感器扫描周围环境，在系统中创建地图，并且在机器人运动过程中不停的获取环境的信息，与地图数据进行匹配定位，并配合运动算法来实现机器人的自主移动。
当然，由于应用场景的复杂性，仅靠激光雷达实现导航避障是还不够的，还需要结合其他的传感器来辅助，如增加超声波传感器可以辅助机器人及时识别、避让玻璃、镜面等高透材质障碍物，视觉传感器可以辅助机器人采集更多的语义信息进行更好的分析定位等等，防碰撞传感器可以辅助机器人在复杂多变，环境不受控制的应用场所中实时动态识别环境中的人或者移动障碍物。只有将多传感器进行融合，机器人才能更全面的感知周围环境，进行自主导航并及时规避障碍物。
那如何利用多传感器融合技术来解决机器人导航定位问题呢？
6月2日晚上7点，思岚科技将联合智东西，围绕《利用多传感器融合技术解决机器人可靠定位导航问题》这一主题，为大家细数定位导航技术和应用挑战。
黄珏珅毕业于上海交通大学，现任思岚科技联合创始人兼CTO。主要参与开发Slamware机器人室内定位导航系统、Slamware Cube/Core机器人算法系统模块、ROS机器人操作系统、RoboStudio机器人管理开发等核心产品。
在本次课程中，他将从移动机器人与自主定位导航的关系出发，深度讲解基于激光SLAM以及多传感器融合的自主定位导航技术，最后就现有的自主定位导航技术在室内外环境中的挑战进行分析与方案分享。
课程提纲：
1、移动机器人与自主定位导航
2、基于激光SLAM的机器人自主定位导航
3、多传感器融合的机器人导航算法解析
4、在室内应用环境中的技术挑战及解决方案
关键字：传感器,多传感器融合,移动机器人
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