多传感器集成机器智能平台在机器人领域的应用分析
机器人的自动行驶及巡检离不开多种传感器的有效结合，为使各个传感器良好的发挥各自的优势，稳定的实时采集环境信息，需要为传感器提供一个控制大脑，即无人驾驶导航控制器。该导航控制器以多传感器集成机器智能平台为核心，采用fpga为核心控制单元，集成了gps、惯导，预留激光雷达（主流厂商均可支持）、相机、千兆网口等接口，具备高精度定位定姿、多传感器同步授时、基于slam定位、实时差分定位等功能，具备地图采集、建图、感知、高精度导航、避障、控制等一系列功能的模块化套件，可为机器人提供模块化、一体化的软硬件服务。
图1 多传感器集成机器智能平台
通过机器智能平台集成的自动驾驶机器人，可实现如下功能：
其一：构建高精度地图
高精度地图作为自动驾驶的基础地图，是自动驾驶必不可少的基础数据，它具备辅助完成实现高精度的定位功能、道路级和车道级的规划功能及车道级的引导功能等。智能驾驶系统可根据矢量高精度地图数据实现自动巡航，按照任务规划的路线自主行驶，实现自动巡航。
快速构建的导航地图
其二：组合导航定位
智能驾驶系统能充分发挥gnss、惯性导航系统、激光雷达、视觉相机等传感器的性能优势，利用gnss和惯导的高精度定位性能、环境中的特征信息，实现多环境下的精准定位，确保智能驾驶系统安全、稳定的运行。
多传感器融合导航
其三：多传感器融合感知
智能驾驶系统利用激光雷达、视觉相机、毫米波雷达、超声波雷达等传感器可实现车身周围360°视场角内的环境感知，实现载体周边的地物分类、障碍物识别。
多传感器融合感知
其四：避障绕障
实时识别其它车辆、行人等信息，感知周围环境对智能驾驶系统的威胁，确保智能驾驶系统及时感知障碍物，并实时做出响应，实现局部路径规划，有效进行自动转向、变道，保证自身安全。
基于激光雷达识别障碍物
其五：智能控制
利用所获取的融合信息实时分析、决策、控制智能驾驶系统的行为，实现感知算法、运动决策（如避障、停车、充电）等行为。
控制仿真
典型应用：
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物流机器人
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