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　　关于智能机器人的运行原理，想必非专业人士基本都一头雾水。就算知道了技术名称，也不明白那些晦涩难懂的技术描述……智汇堂今天开始就为大家（用尽可能通俗易懂的语言）讲解一下我们智汇智能机器人的核心技术！如果你还有什么其他问题也可以在文章下方评论，或在微信后台留言哦~
　　第三讲 机器人核心技术讲解

多传感器数据融合技术

　　可以概括为，把分布在不同位置的多个同类或不同类的传感器所提供的数据进行综合，采用计算机技术进行分析，消除传感器数据可能存在的冗余，加以互补，降低其不确定性进而获得被测对象正确的描述与解释，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性。
　　里程计的校准
　　机器人最终里程计是根据转动轴上的码盘数据、惯性导航模块和定位标签数据融合而得到的，通过码盘数据可以计算出一个机器人的里程数据，但是在实际应用中这个里程计存在累计误差，长时间会导致机器人里程计数据错误。利用图像识别技术来识别环境中的图像标签进而得到一个机器人的当前位置和角度。利用惯性导航模块可以得到一个机器人实时的角度。
　　我们的机器人中把这三个数据源的数据进行融合，进而得到一个比较准确的里程计，消除了冗余误差。

惯导

　　机器人定位
　　智汇机器人利用激光雷达数据与地图实时对比得到一个机器人在地图中的位置，然后根据里程计的数据进行融合从而得到一个机器人的准确位置。

码盘

　　图像识别技术
　　图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别技术是人工智能的一个重要领域，机器人上面所应用的图像识别技术是通过机器人自带的摄像头识别环境中特定的标签，再经过相关计算得出机器人在地图中的位置。

SLAM(及时定位与地图构建)

　　智汇机器人具有在未知环境通过移动过程中位置估计和地图进行自身定位的能力，同时可以在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航——即我们所说的SLAM。主传感器采用激光雷达，同时采用超声波阵列作为辅助传感器弥补激光雷达的不足，提高定位的适应性。机器人具有辅助的惯导系统，与通过激光雷达计算出的位置信息做数据融合从而实现更高的定位精度。

　　其他核心技术我们将在下期为大家讲解，不明白的同学一定要继续听讲啊！
　　同时，我们的机器人也在不断提升自我，将来还会有什么与众不同的本领诞生？这需要你时刻关注我们的公众号更新了解哦！