機器人的自動行駛及巡檢離不開多種傳感器的有效結合，為使各個傳感器良好的發揮各自的優勢，穩定的實時采集環境信息，需要為傳感器提供一個控制大腦，即無人駕駛導航控制器。該導航控制器以多傳感器集成機器智能平臺為核心，采用FPGA為核心控制單元，集成了GPS、慣導，預留激光雷達、相機、千兆網口等接口，具備高精度定位定姿、多傳感器同步授時、基于SLAM定位、實時差分定位等功能，具備地圖采集、建圖、感知、高精度導航、避障、控制等一系列功能的模塊化套件，可為機器人提供模塊化、一體化的軟硬件服務。
圖1多傳感器集成機器智能平臺
通過機器智能平臺集成的自動駕駛機器人，可實現如下功能：
快遞分揀機器人有哪些難點其一：構建高精度地圖
高精度地圖作為自動駕駛的基礎地圖，是自動駕駛必不可少的基礎數據，它具備輔助完成實現高精度的定位功能、道路級和車道級的規劃功能及車道級的引導功能等。智能駕駛系統可根據矢量高精度地圖數據實現自動巡航，按照任務規劃的路線自主行駛，實現自動巡航。
快速構建的導航地圖
其二：組合導航定位
智能駕駛系統能充分發揮GNSS、慣性導航系統、激光雷達、視覺相機等傳感器的性能優勢，利用GNSS和慣導的高精度定位性能、環境中的特征信息，實現多環境下的精準定位，確保智能駕駛系統安全、穩定的運行。
多傳感器融合導航
其三：多傳感器融合感知
京東小黃人分揀機器人價格智能駕駛系統利用激光雷達、視覺相機、毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器可實現車身周圍360°視場角內的環境感知，實現載體周邊的地物分類、障礙物識別。
多傳感器融合感知
零件分揀機器人其四：避障繞障
實時識別其它車輛、行人等信息，感知周圍環境對智能駕駛系統的威脅，確保智能駕駛系統及時感知障礙物，并實時做出響應，實現局部路徑規劃，有效進行自動轉向、變道，保證自身安全。
基于激光雷達識別障礙物
其五：智能控制
人工智能分揀機器人利用所獲取的融合信息實時分析、決策、控制智能駕駛系統的行為，實現感知算法、運動決策等行為。
控制仿真
典型應用：
巡邏機器人
物流機器人
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