การเพิ่มความบิดเบือนของข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ความเหลื่อมล้ํา เพื่อปรับปรุงตําแหน่งของหุ่นยนต์
การระบุตําแหน่งหุ่นยนต์นั้นจําเป็นสําหรับการนําร่องและปฏิบัติการอัตโนมัติ การวิเคราะห์ความไม่ต่อเนื่องนั้นทําให้เกิดวิธีวิเคราะห์และปรับปรุงความเชื่อถือของหุ่นยนต์ โดยการวิเคราะห์ค่าของตัวเซนเซอร์ที่เพิ่มขึ้นมา
การ เข้าใจ ความ ผิด พลาด ใน หุ่น ยนต์
ความแปรปรวนเกี่ยวเนื่องกันแสดงถึงความไม่แน่นอน ในตําแหน่งและทิศทางของหุ่นยนต์ โดยปกติจะแสดงเป็นเมทริกซ์ที่วัดความแปรผันและความเกี่ยวข้องระหว่างตัวแปรสถานะที่แตกต่างกัน
การ นํา เอา การ วิเคราะห์ ความ คิด เห็น ของ ผู้ คน มา ใช้ เพื่อ ปรับ ปรุง ความ มั่น ใจ
โดยการวิเคราะห์ค่าความเหลื่อมล้ําของตัวตรวจจับในช่วงเวลาหนึ่ง ผู้ดําเนินการสามารถตรวจจับได้เมื่อค่าพิกัดตําแหน่งของหุ่นยนต์นั้นยิ่งน่าเชื่อน้อยลง ข้อมูลนี้สามารถใช้ได้กับการปรับน้ําหนักเซนเซอร์ ปรับอัลกอริทึมการกรอง หรือเพิ่มการวัดเซ็นเซอร์ เพื่อลดความไม่มั่นคง
การ วาง แผน เพื่อ เพิ่ม ความ มั่น ใจ ใน ตําแหน่ง
- [FLT: 0]. Sensor Folf: ดึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายเครื่อง เช่น GPS, LIDAR และ IMUs เพื่อลดความไม่แน่นอน
- [FLT: 0] ตัวกรอง Kalman : ใช้เทคนิคกรองขั้นสูงเพื่อประเมินสถานะและการปรับปรุงความสัมพันธ์ของหุ่นยนต์
- [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: Incoverporate language to การปรับปรุงความถูกต้องของท้องถิ่น.
- [FLT: 0] การปรับตั้งกระดูกเชิงกราน:[[FLT: 1) ทําการวัดค่าของเซ็นเซอร์ตามปกติเพื่อรักษาความแม่นยําของการวัด