多傳感器融合增強定位精準度技術
1/33 多傳感器融合增強定位精準度技術 第一部分多傳感器融合技術概況.......................................................................................2 第二部分多傳感器融合定位的優勢與挑戰.......................................................................5 第三部分多傳感器融合定位的常見算法...........................................................................7 第四部分多傳感器融合定位精度提升策略.....................................................................12 第五部分多傳感器融合定位在導航系統中的應用.........................................................15 第六部分多傳感器融合定位在機器人技術中的應用.....................................................19 第七部分多傳感器融合定位在自動駕駛中的應用.........................................................22 第八部分多傳感器融合定位的未來發展趨勢.................................................................28 2/33 第一部分多傳感器融合技術概況 關鍵詞關鍵要點 【多傳感器融合技術概念】： 1.多傳感器融合技術通過組合不同來源、不同性質傳感器的 數據，綜合分析處理后，比單純使用單個傳感器得到的定位 精度更高，并且定位信息更加可靠和完善。 2.多傳感器融合定位可用于多種應用場景，如機器人定位、 車輛導航、飛行器控制等，可提升定位系統性能，提升綜合 定位精度。 【多傳感器融合技術分類】： #多傳感器融合增強定位精準度技術 多傳感器融合技術概況 #1.多傳感器融合技術介紹 多傳感器融合技術是一種將來自多個傳感器的數據進行綜合處理和 分析，以獲得更加準確和可靠的信息的方法。多傳感器融合技術在定 位領域具有廣泛的應用，可以顯著提高定位精度。 #2.多傳感器融合技術的優勢 與單傳感器定位相比，多傳感器融合定位具有以下優勢： *更高的定位精度：通過融合來自多個傳感器的數據，可以有效降低 定位誤差，提高定位精度。 *更強的魯棒性：當一個傳感器發生故障或受到干擾時，其他傳感器 的數據可以作為備份，確保定位系統能夠繼續正常工作。 3/33 *更廣的覆蓋范圍：通過使用不同的傳感器，可以實現更廣的覆蓋范 圍，滿足不同場景的定位需求。 *更低的成本：相比于使用單個高精度傳感器，使用多個低精度傳感 器進行融合可以實現更低的成本。 #3.多傳感器融合定位的常見方法 目前，常用的多傳感器融合定位方法主要有以下幾種： *加權平均法：這是最簡單的一種多傳感器融合定位方法，將來自各 個傳感器的位置估計值按照一定的權重進行平均，得到最終的定位結 果。 *卡爾曼濾波法：卡爾曼濾波法是一種經典的時域多傳感器融合定位 方法，利用狀態空間模型對傳感器數據進行處理，可以有效降低定位 誤差。 *粒子濾波法：粒子濾波法是一種非參數多傳感器融合定位方法，通 過模擬粒子群的運動來估計目標的位置，可以有效處理非線性系統和 高斯噪聲。 *貝葉斯濾波法：貝葉斯濾波法是一種基于貝葉斯理論的多傳感器融 合定位方法，通過計算后驗概率分布來估計目標的位置，可以有效處 理不確定性和動態變化。 #4.多傳感器融合定位技術的發展趨勢 隨著傳感器技術和數據處理技術的發展，多傳感器融合定位技術也在 不斷發展和進步。目前，多傳感器融合定位技術的主要發展趨勢包括： *多傳感器異構融合技術：將來自不同類型傳感器的異構數據進行融 4/33 合，以提高定位精度和魯棒性。 *分布式多傳感器融合定位技術：在分布式系統中，將來自多個傳感 器的分布式數據進行融合，以實現協同定位。 *多傳感器融合定位與人工智能技術相結合：利用人工智能技術，實 現多傳感器融合定位的智能化和自適應性。 #5.多傳感器融合技術在定位領域的應用 多傳感器融合定位技術在定位領域具有廣泛的應用，包括： *室內定位：在室內環境中，通過融合來自Wi-Fi、藍牙、慣性傳感 器等多種傳感器的數據，可以實現高精度的室內定位。 *無人駕駛汽車定位：在無人駕駛汽車中，通過融合來自GPS、IMU、 激光雷達、攝像頭等多種傳感器的數據，可以實現高精度的定位和導 航。 *機器人定位：在機器人中，通過融合來自視覺傳感器、激光雷達、 IMU等多種傳感器的數據，可以實現高精度的定位和導航。 *增強現實定位：在增強現實應用中，通過融合來自攝像頭、IMU、 GPS等多種傳感器的數據，可以實現高精度的定位和跟蹤。 #6.結語 多傳感器融合定位技術是一種重要的新興技術，具有廣闊的發展前景。 隨著傳感器技術和數據處理技術的發展，多傳感器融合定位技術將得 到進一步的發展和應用，在定位領域發揮越來越重要的作用。 5/33 第二部分多傳感器融合定位的優勢與挑戰 關鍵詞關鍵要點 【多傳感器融合定位系統的 優勢】： 1.提高定位精度：多傳感器融合定位系統通過融合來自不同 傳感器的數據，可以有效地提高定位精度。這是因為不同傳 感器具有不同的工作原理和測量特性，融合這些數據可以綜 合考慮各種信息，從而提高定位結果的準確性。 2.增強定位魯棒性：多傳感器融合定位系統具有較強的魯棒 性。當某一個傳感器出現故障或測量錯誤時，其他傳感器的 數據仍然可以被用來進行定位，從而確保定位結果的可靠性。 3.擴大定位范圍：多傳感器融合定位系統可以融合來自不同 類型傳感器的距離測量或角度測量信息，從而克服了單個傳 感器定位范圍有限的缺點，實現了更寬廣的定位范圍。 【多傳感器融合定位系統的挑戰】： 多傳感器融合定位的優勢： 1.提高定位精度：多傳感器融合定位技術通過融合來自不同傳感器 的數據，可以獲得更準確的位置信息。這是因為不同傳感器具有不同 的優勢和劣勢，通過融合可以互補對方的不足，從而提高定位精度。 例如，GPS 可以提供高精度的絕對位置信息，但其抗干擾能力較弱； IMU 可以提供高精度的相對位置信息，但其容易產生累積誤差。通過 融合GPS 和IMU 的數據，可以獲得既高精度又抗干擾的定位信息。 2. 提高定位魯棒性：多傳感器融合定位技術可以提高定位魯棒性， 6 / 33 即在惡劣環境下也能保持較高的定位精度。這是因為不同傳感器對環 境變化的敏感性不同，通過融合可以減少環境變化對定位精度的影響。 例如，GPS 在室內或隧道等遮擋環境下容易失鎖，而IMU 不受遮擋 環境的影響。通過融合GPS 和IMU 的數據，可以在室內或隧道等遮 擋環境下也能保持較高的定位精度。 3. 降低定位成本：多傳感器融合定位技術可以降低定位成本。這是 因為不同傳感器具有不同的價格，通過融合可以減少傳感器的使用數 量，從而降低定位成本。例如，如果僅使用GPS 進行定位，需要使 用高精度的GPS 接收機，價格昂貴；如果使用多傳感器融合定位技 術，可以使用低精度的GPS 接收機，價格較低。 多傳感器融合定位的挑戰： 1. 數據融合算法復雜：多傳感器融合定位技術需要將來自不同傳感 器的數據融合在一起，這需要復雜的數據融合算法。數據融合算法需 要考慮不同傳感器數據的相關性、可靠性和時間戳等因素，以確保融 合后的數據準確可靠。 2. 傳感器之間的誤差累積：多傳感器融合定位技術需要將來自不同 傳感器的數據融合在一起，這可能會導致傳感器之間的誤差累積。例 如，IMU 會產生累積誤差，GPS 也會產生衛星鐘誤差等。如果數據 融合算法沒有考慮到這些誤差，可能會導致融合后的定位信息不準確。 3. 傳感器之間的時延：多傳感器融合定位技術需要將來自不同傳感 器的數據融合在一起，這可能會導致傳感器之間的時延。例如，GPS 數據和 IMU 數據可能存在時延，如果數據融合算法沒有考慮到這些 7 / 33 時延，可能會導致融合后的定位信息不準確。 4. 傳感器之間的干擾：多傳感器融合定位技術需要將來自不同傳感 器的數據融合在一起，這可能會導致傳感器之間的干擾。例如，GPS 信號可能會受到其他電子設備的干擾，IMU 數據可能會受到磁場的干 擾。如果數據融合算法沒有考慮到這些干擾，可能會導致融合后的定 位信息不準確。 第三部分多傳感器融合定位的常見算法 關鍵詞 關鍵要點 粒子濾波 1. 粒子濾波是一種基于貝葉斯濾波的遞歸算法，用于估計非 線. 粒子濾波的基本思想是通過一組隨機采樣粒子來表示狀 態分布，然后通過重要性采樣和重采樣來更新粒子分布，使 之逼近線. 粒子濾波具有魯棒性強、能夠處理非線性非高斯系統、能 夠同時估計多個狀態變量等優點。 卡爾曼濾波 1. 卡爾曼濾波是一種用于估計線性高斯系統的狀態的遞歸 算法。 2. 卡爾曼濾波的基本思想是通過狀態預測和狀態更新兩個 8 / 33 步驟來估計系統狀態。在狀態預測步驟中，使用系統狀態方 程和輸入控制信號來預測下一時刻的狀態。在狀態更新步驟 中，使用觀測值和觀測方程來更新狀態估計。 3. 卡爾曼濾波具有計算簡單、魯棒性強等優點。 擴展卡爾曼濾波 1. 擴展卡爾曼濾波是一種用于估計非線性高斯系統的狀態 的遞歸算法。 2. 擴展卡爾曼濾波的基本思想是通過對非線性系統進行一 階泰勒展開，將非線性系統線性化，然后使用卡爾曼濾波算 法來估計線. 擴展卡爾曼濾波具有計算簡單、魯棒性強等優點。 無跡卡爾曼濾波 1. 無跡卡爾曼濾波是一種用于估計線性高斯系統的狀態的 遞歸算法，它不需要計算卡爾曼濾波中的協方差矩陣，從而 降低了計算復雜度。 2. 無跡卡爾曼濾波的基本思想是通過使用舒爾補和跡運算 來計算卡爾曼濾波中的增益矩陣和狀態估計值，從而避免了 協方差矩陣的計算。 3. 無跡卡爾曼濾波具有計算簡單、魯棒性強等優點。 因子分解濾波 1. 因子分解濾波是一種用于估計線性高斯系統的狀態的遞 歸算法，它通過將協方差矩陣分解為多個因子矩陣來降低計 9 / 33 算復雜度。 2. 因子分解濾波的基本思想是通過使用Cholesky 分解或QR 分解將協方差矩陣分解為多個因子矩陣，然后使用這些因子 矩陣來計算卡爾曼濾波中的增益矩陣和狀態估計值，從而避 免了協方差矩陣的計算。 3. 因子分解濾波具有計算簡單、魯棒性強等優點。 信息濾波 1. 信息濾波是一種用于估計線性高斯系統的狀態的遞歸算 法，它通過使用信息矩陣來代替協方差矩陣來降低計算復雜 度。 2. 信息濾波的基本思想是通過使用信息矩陣和卡爾曼濾波 算法來估計系統狀態。信息矩陣是協方差矩陣的逆矩陣，它 具有較低的秩，從而降低了計算復雜度。 3. 信息濾波具有計算簡單、魯棒性強等優點。 # 多傳感器融合定位的常見算法 多傳感器融合定位是指將多個傳感器的數據融合起來，以提高定位精 度的技術。目前，多傳感器融合定位的常見算法主要有： 1. 加權平均法 加權平均法是最簡單的一種多傳感器融合算法，其基本原理是根據各 個傳感器的可靠性或權重，對各個傳感器的數據進行加權平均，得到 最終的定位結果。加權平均法的優點是簡單易行，計算量小，缺點是 10 / 33 不能充分利用各個傳感器的相關信息，定位精度有限。 2. 卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波法是一種最優狀態估計算法，其基本原理是利用狀態方程 和觀測方程，對系統狀態進行最優估計。卡爾曼濾波法能夠充分利用 各個傳感器的相關信息，具有較高的定位精度。但是，卡爾曼濾波法 的計算量較大，而且需要對系統狀態和觀測方程有較好的了解。 3. 粒子濾波法 粒子濾波法是一種基于蒙特卡羅方法的貝葉斯估計算法，其基本原理 是利用一組粒子來近似系統狀態的后驗概率分布。粒子濾波法能夠處 理非線性系統和非高斯噪聲，具有較高的定位精度。但是，粒子濾波 法的計算量較大，而且需要大量的粒子來保證估計精度的準確性。 4. 無跡卡爾曼濾波法 無跡卡爾曼濾波法是一種改進的卡爾曼濾波算法，其基本原理是利用 無跡變換來避免計算卡爾曼濾波法中的協方差矩陣。無跡卡爾曼濾波 法的計算量較小，而且能夠處理非線性系統和非高斯噪聲，具有較高 的定位精度。 5. 擴展卡爾曼濾波法 擴展卡爾曼濾波法是一種改進的卡爾曼濾波算法，其基本原理是利用 一階泰勒展開來近似非線性系統和非高斯噪聲。擴展卡爾曼濾波法的 計算量較小，而且能夠處理非線性系統和非高斯噪聲，具有較高的定 位精度。 6. 協方差交會法 11 / 33 協方差交會法是一種基于協方差分析的定位算法，其基本原理是利用 各個傳感器的協方差矩陣來計算最終的定位結果。協方差交會法能夠 充分利用各個傳感器的相關信息，具有較高的定位精度。但是，協方 差交會法的計算量較大，而且需要對各個傳感器的協方差矩陣有較好 的了解。 7. 最小二乘法 最小二乘法是一種最優參數估計算法，其基本原理是利用一組觀測數 據來估計一組參數，使得觀測數據的誤差平方和最小。最小二乘法能 夠充分利用各個傳感器的相關信息，具有較高的定位精度。但是，最 小二乘法需要對系統模型有較好的了解，而且容易受到噪聲和干擾的 影響。 8. 神經網絡法 神經網絡法是一種基于神經網絡的定位算法，其基本原理是利用神經 網絡來學習各個傳感器的相關信息，并根據學習結果來計算最終的定 位結果。神經網絡法能夠處理非線性系統和非高斯噪聲，具有較高的 定位精度。但是，神經網絡法的訓練過程較長，而且容易受到噪聲和 干擾的影響。 9. 模糊推理法 模糊推理法是一種基于模糊邏輯的定位算法，其基本原理是利用模糊 推理規則來處理各個傳感器的相關信息，并根據模糊推理結果來計算 最終的定位結果。模糊推理法能夠處理不確定性和模糊性，具有較高 的定位精度。但是，模糊推理法需要建立合理的模糊推理規則，而且 12 / 33 容易受到噪聲和干擾的影響。 第四部分多傳感器融合定位精度提升策略 關鍵詞 關鍵要點 多傳感器數據融合方法 1. 多傳感器數據融合方法概述：該方法通過融合來自不同傳 感器的測量數據來提高定位精度的技術，包括卡爾曼濾波、 粒子濾波、無跡卡爾曼濾波等。 2. 多傳感器數據融合的挑戰：多傳感器數據融合面臨著許多 挑戰，包括傳感器異質性、數據不一致性、時空不一致性、 計算復雜度高等，這些挑戰使多傳感器數據融合難以實現。 3. 多傳感器數據融合的未來趨勢：多傳感器數據融合技術的 未來趨勢主要體現在算法改進、硬件發展和應用拓展等方面。 多傳感器數據融合定位精度 提升策略 1. 多傳感器數據融合定位精度提升策略概述：多傳感器數據 融合定位精度提升策略是一種通過融合來自不同傳感器的測 量數據來提高定位精度的技術。 2. 多傳感器數據融合定位精度提升策略的優勢：多傳感器數 據融合定位精度提升策略相比傳統定位技術具有更高的精 度、更強的抗干擾能力和更寬的覆蓋范圍。 3. 多傳感器數據融合定位精度提升策略的挑戰：多傳感器數 13 / 33 據融合定位精度提升策略也面臨著一些挑戰，包括數據同步、 傳感器異質性、計算復雜度高等。 多傳感器數據融合在自動駕 駛中的應用 1. 多傳感器數據融合在自動駕駛中的應用概述：多傳感器數 據融合技術在自動駕駛中得到了廣泛的應用，主要用于提高 自動駕駛汽車的定位精度、感知能力和決策能力。 2. 多傳感器數據融合在自動駕駛中的優勢：多傳感器數據融 合技術在自動駕駛中具有顯著的優勢，包括更高的精度、更 強的抗干擾能力和更寬的覆蓋范圍等。 3. 多傳感器數據融合在自動駕駛中的挑戰：多傳感器數據融 合技術在自動駕駛中也面臨著一些挑戰，包括數據同步、傳 感器異質性、計算復雜度高等。 多傳感器融合定位精度提升策略 1. 數據融合方法 * 加權平均法：這是最簡單的數據融合方法之一，它根據每個傳感器 的精度對傳感器的數據進行加權平均。權重通常是根據傳感器的可靠 性或準確性來確定的。 * 卡爾曼濾波：卡爾曼濾波是一種遞歸濾波算法，它可以根據過去的 狀態估計和當前的測量值來估計當前的狀態。卡爾曼濾波可以用于融 合來自多個傳感器的測量值，以獲得更準確的狀態估計。 * 粒子濾波：粒子濾波是一種蒙特卡羅方法，它通過模擬粒子群來估 14 / 33 計狀態。粒子濾波可以用于融合來自多個傳感器的測量值，以獲得更 準確的狀態估計。 2. 傳感器選擇 * 傳感器類型：選擇合適的傳感器類型是提高定位精度的一項關鍵因 素。不同的傳感器類型具有不同的長處和短處，需要根據具體應用場 景選擇合適的傳感器類型。 * 傳感器位置：傳感器的位置也會對定位精度產生影響。傳感器的位 置應該盡量分布均勻，以避免盲區和遮擋物的影響。 * 傳感器數量：傳感器數量越多，定位精度通常會越高。但是，傳感 器數量的增加也會導致成本和功耗的增加。因此，需要在定位精度和 成本之間進行權衡，以確定合適的傳感器數量。 3. 傳感器校準 * 傳感器校準是提高定位精度的一項重要步驟。傳感器校準可以消除 傳感器中的誤差，并使傳感器的數據更加準確。 * 傳感器校準通常需要使用專門的設備和軟件來進行。傳感器校準的 頻率取決于傳感器的類型和使用環境。一般來說，傳感器應該定期進 行校準，以確保其精度。 4. 定位算法 * 定位算法的選擇也是提高定位精度的一項關鍵因素。不同的定位算 法具有不同的原理和特點，適合不同的應用場景。需要根據具體應用 場景選擇合適的定位算法。 * 定位算法通常可以分為兩類：基于距離的定位算法和基于角度的定 15 / 33 位算法。基于距離的定位算法通過測量傳感器與目標之間的距離來確 定目標的位置。基于角度的定位算法通過測量傳感器與目標之間的角 度來確定目標的位置。 5. 環境因素 * 環境因素也會對定位精度產生影響。例如，遮擋物、多路徑效應和 噪聲都會影響定位精度。需要考慮環境因素對定位精度的影響，并采 取措施來減輕環境因素的影響。 第五部分多傳感器融合定位在導航系統中的應用 關鍵詞 關鍵要點 多傳感器融合提高汽車導航 定位精度 1. 多傳感器融合通過集成不同類型傳感器的信息，可以提高 汽車導航定位的精度。 2. 多傳感器融合定位系統可以利用多種傳感器的信息，如 GPS、慣性導航系統（INS）、輪速傳感器、攝像頭等，進行 綜合處理，提高定位精度。 3. 多傳感器融合定位系統可以克服單一傳感器定位精度的 不足，實現高精度的定位。 多傳感器融合提高自動駕駛 汽車定位精度 1. 多傳感器融合定位技術可以為自動駕駛汽車提供高精度 的定位信息，從而提高自動駕駛汽車的安全性和可靠性。 16 / 33 2. 多傳感器融合定位技術可以幫助自動駕駛汽車實現精確 的路徑規劃和導航，提高自動駕駛汽車的性能。 3. 多傳感器融合定位技術可以為自動駕駛汽車提供環境感 知信息，幫助自動駕駛汽車感知周圍環境，從而實現安全的 自動駕駛。 多傳感器融合提高無人機定 位精度 1. 多傳感器融合定位技術可以為無人機提供高精度的定位 信息，從而提高無人機的安全性。 2. 多傳感器融合定位技術可以幫助無人機實現精確的路徑 規劃和導航，提高無人機的性能。 3. 多傳感器融合定位技術可以為無人機提供環境感知信息， 幫助無人機感知周圍環境，從而實現安全的自動駕駛。 多傳感器融合提高智能機器 人定位精度 1. 多傳感器融合定位技術可以為智能機器人提供高精度的 定位信息，從而提高智能機器人的安全性。 2. 多傳感器融合定位技術可以幫助智能機器人實現精確的 路徑規劃和導航，提高智能機器人的性能。 3. 多傳感器融合定位技術可以為智能機器人提供環境感知 信息，幫助智能機器人感知周圍環境，從而實現安全的自動 駕駛。 # 多傳感器融合定位在導航系統中的應用 17 / 33 在導航系統中，定位精度是影響系統性能的關鍵因素。為了提高定位 精度，常采用多傳感器融合技術。多傳感器融合定位是將多個傳感器 的測量數據按照一定的準則進行融合，以得到比單獨使用某個傳感器 更精確和可靠的位置估計。 # 1. GPS/INS 組合導航系統 GPS/INS 組合導航系統融合了全球定位系統（GPS）和慣性導航系 統（INS）的優勢，可以實現高精度、高動態的定位導航。GPS 提供 絕對位置信息，INS 提供相對位置信息，兩者相互補充，可以有效克 服各自的缺點。 # 2. IMU/視覺組合導航系統 IMU/視覺組合導航系統融合了慣性測量單元（IMU）和視覺傳感器的 數據，可以實現高精度、魯棒的定位導航。IMU 提供高頻的姿態和加 速度數據，視覺傳感器提供圖像信息，兩者結合可以實現實時定位和 環境感知。 # 3. LiDAR/IMU 組合導航系統 LiDAR/IMU 組合導航系統融合了激光雷達（LiDAR）和慣性測量單元 （IMU）的數據，可以實現高精度、高分辨率的定位導航。LiDAR 提 供高精度的距離測量數據，IMU 提供高頻的姿態和加速度數據，兩者 結合可以實現實時定位和三維建圖。 # 4. 多傳感器融合定位系統在導航系統中的應用 * 無人駕駛汽車 多傳感器融合定位系統可以為無人駕駛汽車提供高精度、高動態的定 18 / 33 位導航信息，是實現無人駕駛的關鍵技術之一。 * 機器人導航 多傳感器融合定位系統可以為機器人提供高精度、魯棒的定位導航信 息，是機器人自主導航的關鍵技術之一。 * 增強現實（AR）和虛擬現實（VR） 多傳感器融合定位系統可以為AR 和VR 應用提供高精度、實時的位 置信息，是實現沉浸式體驗的關鍵技術之一。 * 室內導航 多傳感器融合定位系統可以為室內導航提供高精度、魯棒的定位信息， 是實現室內無縫導航的關鍵技術之一。 # 5. 多傳感器融合定位系統在導航系統中的發展前景 隨著傳感器技術和算法技術的不斷發展，多傳感器融合定位系統在導 航系統中的應用將會更加廣泛。未來，多傳感器融合定位系統將朝著 以下幾個方向發展： * 提高定位精度 隨著傳感器技術和算法技術的不斷發展，多傳感器融合定位系統的定 位精度將不斷提高，可以滿足更高精度的定位需求。 * 提高魯棒性 隨著算法技術的不斷發展，多傳感器融合定位系統的魯棒性將不斷提 高，可以應對更加復雜和惡劣的環境。 * 降低成本 隨著傳感器技術和算法技術的不斷發展，多傳感器融合定位系統的成 19 / 33 本將不斷降低，可以滿足更廣泛的應用需求。 多傳感器融合定位系統在導航系統中的應用將會越來越廣泛，并將成 為導航系統發展的重要方向之一。 第六部分多傳感器融合定位在機器人技術中的應用 關鍵詞 關鍵要點 多傳感器融合提高機器人定 位精度 1. 多傳感器融合可提高機器人定位精度的準確性。 2. 多傳感器融合可以降低機器人定位精度的誤差。 3. 多傳感器融合可提高機器人定位精度的穩定性。 多傳感器融合實現機器人定 位的全局性 1. 多傳感器融合可使機器人定位不受環境因素的影響。 2. 多傳感器融合可使機器人定位不受障礙物的影響。 3. 多傳感器融合使機器人定位具有全局性。 多傳感器融合增強機器人定 位的實時性 1. 多傳感器融合可使機器人定位更加實時。 2. 多傳感器融合可使機器人定位更加快速。 3. 多傳感器融合可使機器人定位更加準確。 多傳感器融合改善機器人定 位的魯棒性 1. 多傳感器融合可使機器人定位更加魯棒。 2. 多傳感器融合可使機器人定位更加穩定。 20 / 33 3. 多傳感器融合可使機器人定位更加可靠。 多傳感器融合拓寬機器人定 位的應用范圍 1. 多傳感器融合可使機器人定位用于更多領域。 2. 多傳感器融合可使機器人定位用于更多應用。
2024年浙江省鹿城區應急管理局招聘編外1人歷年重點基礎提升（共500題）附帶答案詳解
2024年安徽安慶桐城市文旅體局選調事業單位工作人員歷年重點基礎提升（共500題）附帶答案詳解
2024年住建部部分所屬事業單位招聘（12人）歷年重點基礎提升（共500題）附帶答案詳解
2024年浙江省舟山群島新區現代服務業高校畢業生招聘170人歷年重點基礎提升（共500題）附帶答案詳解
