จาก ทฤษฎี มา เป็น การ ฝึก: การ สร้าง ระบบ การ ทํา งาน ใน ท้อง ถิ่น สําหรับ หุ่น ยนต์ นอก บ้าน

การทําพื้นที่เป็นส่วนประกอบสําคัญสําหรับหุ่นยนต์กลางแจ้ง เพื่อนําร่องได้อย่างแม่นยําในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน มันเกี่ยวข้องกับการกําหนดตําแหน่งของหุ่นยนต์และทิศทางภายในพื้นที่ที่ให้

การ เข้าใจ เทคนิค การ ใช้ ภาษา ท้อง ถิ่น

วิธีการทําท้องถิ่น สามารถถูกจัดให้เป็นแบบแบบกว้างขึ้นได้ โดยมีเซ็นเซอร์เป็นเส้นทาง และใช้เทคนิคจากเครื่องตรวจจับ โดยอาศัยข้อมูลจากข้อมูล GPS, LiDAR หรือกล้อง วิธีการต่าง ๆ ที่อยู่บนแผนที่ก่อนการจับคู่กับข้อมูลเซนเซอร์

การประมวลผลและประมวลผลตัวตรวจจับ

การคอมไพล์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลาย ๆ ตัว ช่วยเพิ่มความแม่นยํา อัลกอริทึมของตัวตรวจจับ เช่น ตัวกรองของคาลแมน หรือตัวกรองอนุภาค ประมวลผลข้อมูล เพื่อสร้างการประเมินตําแหน่งที่เชื่อถือได้ การปรับและปรับเทียบข้อมูลของเซ็นเซอร์นั้นจําเป็นสําหรับการดําเนินงานที่เหมาะสมที่สุด

การ ทํา ให้ ท้อง ถิ่น เป็น ที่ รู้ จัก กัน มาก ขึ้น ใน การ ฝึก อบรม

การ จัด เตรียม ที่ ใช้ ได้ จริง เกี่ยว ข้อง กับ การ เลือก เครื่อง รับ สัญญาณ, อัลกอริทึม ที่ เหมาะ สม, และ การ ทดสอบ ใน สภาพ แวด ล้อม ที่ เป็น จริง.

ส่วน ประกอบ สําคัญ ของ ระบบ การ ทํา ให้ เป็น ภาษา ถิ่น

• [FLT: 0] serensors: GPS, LiDAR, กล้อง
• [FLT: 0] Algoriths: ตัวกรอง Kalman, ตัวกรองอนุภาค
• [FLT: 0] mmaping: แผนที่ก่อนการอนุมาน หรือการจับคู่แบบเรียลไทม์ (Fact-time)
• [FLT: 0] processing ยูนิเตอร์:[[FLT: 1) Onboard Project หรือระบบฝังตัว
• [FLT: 0] เครื่องมือการคัดกรอง: สําหรับความถูกต้องของเซ็นเซอร์