点云机器人导航与规划

21/23点云机器人导航与规划第一部分点云导航系统概述 2第二部分点云获取与预处理 4第三部分点云匹配与定位 6第四部分路径规划算法 10第五部分障碍物检测与避障 13第六部分定位精度与鲁棒性 16第七部分多传感器融合 18第八部分应用场景与展望 21

第一部分点云导航系统概述关键词关键要点【传感器及其数据】

*

*点云传感器可以获取环境的三维数据，包括激光雷达、深度相机等。

*点云数据由密集的、无序的点组成，包含丰富的几何信息。

*传感器的精度、范围和帧率等因素影响点云的质量。

【点云预处理】

*点云导航系统概述

简介

点云导航系统是一种利用点云数据进行机器人导航和路径规划的技术。它通过感测环境，生成点云地图，并在此基础上规划出安全的机器人路径。

系统组成

点云导航系统通常包括以下组件：

*传感器：获取环境点云数据的传感器，如激光雷达、深度相机或结构光传感器。

*点云处理模块：处理原始点云数据，包括去噪、滤波和分割。

*建图模块：根据处理后的点云数据生成环境地图。

*导航模块：利用地图数据进行机器人导航，包括路径规划、避障和控制。

工作原理

点云导航系统的基本工作原理如下：

1.环境感测：传感器获取环境点云数据，生成环境的三维点云表示。

2.点云处理：点云处理模块对原始点云数据进行处理，去除噪声、滤除错误点并分割出不同的对象。

3.地图构建：根据处理后的点云数据，建图模块生成环境地图。地图可以是静态的，也可以是动态的，用于表示环境的变化。

4.路径规划：导航模块使用地图数据规划机器人路径，考虑障碍物、机器人动力学和安全约束。

5.导航控制：根据规划出的路径，导航模块控制机器人的运动，使之沿着路径安全地移动。

特点

点云导航系统具有以下特点：

*高精度：点云数据提供了环境的高精度三维表示，从而实现准确的导航。

*鲁棒性：点云导航系统对环境变化具有较强的鲁棒性，即使在光线昏暗或复杂环境中也能有效工作。

*实时性：点云导航系统可以实时处理传感器数据，生成动态地图并规划路径，满足实时导航需求。

*可扩展性：点云导航系统可以与其他传感器和系统集成，以增强导航性能和功能。

应用领域

点云导航系统广泛应用于各种场景，包括：

*自主移动机器人：用于自主移动机器人的导航和路径规划。

*室内导航：用于室内环境的导航，如仓库、购物中心和机场。

*无人驾驶汽车：用于无人驾驶汽车的导航和障碍物检测。

*工业自动化：用于工业机器人和自动化系统的导航和定位。

*医疗机器人：用于医疗机器人手术的实时导航和定位。第二部分点云获取与预处理关键词关键要点传感器类型与点云获取

1.激光雷达（LiDAR）：发射激光脉冲并测量反射时间以确定距离，精度高，但成本较高。

2.深度相机：利用红外或结构光技术获取深度信息，成本较低，但精度不如激光雷达。

3.立体相机：使用两个或多个摄像头从不同视角获取图像，通过三角测量获取深度信息，精度介于激光雷达和深度相机之间。

点云配准与拼接

1.配准：将不同时间或不同传感器获取的点云对齐到同一坐标系，消除偏移和旋转。

2.拼接：将多个已配准的点云合并成一个统一的点云，覆盖更广阔的区域或提供更精细的细节。

3.关键帧优化：选择代表性点云作为关键帧，通过最小化相邻关键帧之间的误差进行全局优化，提高配准精度。点云获取与预处理

点云获取是点云机器人导航与规划的关键步骤。点云获取设备主要包括激光雷达（LiDAR）和深度相机。

#激光雷达（LiDAR）

激光雷达通过发射激光束并测量其与目标反射之间的往返时间，来获取点云数据。常见类型包括旋转激光雷达、固态激光雷达和MEMS激光雷达。

旋转激光雷达：旋转激光雷达通过旋转发射激光器获取二维平面点云，通过垂直运动平台获得三维点云。

固态激光雷达：固态激光雷达采用非机械结构，利用相控阵或MEMS镜面控制激光束的发射方向，实现无运动部件的高速扫描。

MEMS激光雷达：MEMS激光雷达使用微机电系统（MEMS）镜面进行激光束扫描，体积小巧，可集成在移动平台上。

#深度相机

深度相机通常包括红外结构光摄像头、双目立体视觉相机和飞行时间（ToF）相机。它们通过测量入射光和反射光之间的差异来计算目标的深度信息。

红外结构光摄像头：红外结构光摄像头发射调制后的红外光图案，通过观察图案的变形来计算深度信息。

双目立体视觉相机：双目立体视觉相机模拟人眼的成像原理，通过解析两幅图像之间的视差来计算深度。

飞行时间（ToF）相机：飞行时间相机发射调制后的光脉冲，通过测量光脉冲的飞行时间来计算深度信息。

#点云预处理

点云获取后通常需要进行预处理，以提高数据质量和减少计算复杂度。预处理步骤包括：

降噪：激光雷达和深度相机获取的点云通常包含噪声点，需要进行降噪处理。常用方法有中值滤波、双边滤波和统计滤波。

外点去除：外点是指与周围点显著不同的点，通常是由于噪声或错误测量造成的。外点去除算法可以识别并移除这些点。

点云配准：当使用多个传感器获取点云时，需要进行点云配准，将不同传感器的点云坐标系转换到同一个坐标系中。常用方法有迭代最近点（ICP）、点面距离和激光雷达配准等。

点云分割：点云分割是将点云划分为不同区域的过程，例如地面、障碍物、物体等。常用方法有区域生长算法、聚类算法和深度学习算法。

特征提取：特征提取是从点云中提取用于导航和规划的关键信息的过程，例如表面法线、曲率和关键点。常用方法有主成分分析（PCA）、SIFT（尺度不变特征变换）和基于深度学习的特征提取器。第三部分点云匹配与定位关键词关键要点点云特征提取

1.点云特征提取的目的是将点云中原始数据转换成能够表征场景语义信息的高级特征。

2.常用的点云特征提取方法包括几何特征提取、统计特征提取和深度学习特征提取。

3.几何特征提取提取点云中的几何信息，例如点与平面之间的距离、点间的角度等。

4.统计特征提取统计点云中某一区域内点的数量、密度、方差等信息。

5.深度学习特征提取利用卷积神经网络等深度学习技术，对点云进行特征学习。

点云匹配

1.点云匹配是寻找两个或多个点云之间的对应点对的过程。

2.常用的点云匹配算法包括迭代最近点算法、正态分布变换算法和特征点匹配算法。

3.迭代最近点算法通过迭代寻找点云中距离最小的点对。

4.正态分布变换算法通过估计点云的正态分布模型，寻找对应点对。

5.特征点匹配算法通过提取点云中的特征点，再进行特征匹配。

点云配准

1.点云配准是将不同坐标系下的点云数据对齐到同一坐标系下的过程。

2.常用的点云配准算法包括迭代最近点算法、奇异值分解算法和点云配准网络算法。

3.迭代最近点算法通过迭代寻找点云中距离最小的点对，并最小化点对之间的距离。

4.奇异值分解算法通过计算点云的奇异值分解，并将点云旋转和平移到同一坐标系下。

5.点云配准网络算法利用深度学习技术，学习点云配准的非线性变换。

点云定位

1.点云定位是确定机器人自身在点云地图中的位置和姿态的过程。

2.常用的点云定位算法包括蒙特卡罗定位算法、粒子滤波算法和基于ICP的定位算法。

3.蒙特卡罗定位算法通过随机采样和加权平均的方法估计机器人的位置和姿态。

4.粒子滤波算法通过维护一组加权粒子，来近似机器人的后验概率分布。

5.基于ICP（IterativeClosestPoint）的定位算法通过迭代地寻找点云与地图点云之间的对应点对，来更新机器人的位置和姿态。

点云地图构建

1.点云地图构建是将实时采集的点云数据与已有的地图数据融合，创建或更新点云地图的过程。

2.常用的点云地图构建算法包括八叉树算法、体素格网算法和基于深度学习的地图构建算法。

3.八叉树算法通过递归地将空间划分为八个子空间，存储点云数据。

4.体素格网算法将空间划分为规则的体素，并存储体素内的点云数据。

5.基于深度学习的地图构建算法利用深度学习技术，学习点云数据的特征和场景结构，从而构建点云地图。

基于点云的路径规划

1.基于点云的路径规划是利用点云数据为机器人规划路径的过程。

2.常用的基于点云的路径规划算法包括基于网格搜索的规划算法、基于采样的规划算法和基于学习的规划算法。

3.基于网格搜索的规划算法将空间划分为网格，并搜索网格中的可行路径。

4.基于采样的规划算法通过随机采样和加权平均的方法，生成可行路径。

5.基于学习的规划算法利用深度学习技术，学习点云数据中的潜在结构和障碍物分布，从而生成可行路径。点云匹配与定位

点云匹配与定位是点云机器人导航与规划中的关键技术之一。它主要指通过将传感器获取的点云数据与已知环境模型或先验地图进行匹配，以确定机器人在环境中的当前位置和姿态的过程。

点云匹配算法

常用的点云匹配算法主要有两种类型：特征匹配和迭代最近点（ICP）算法。

*特征匹配：该算法首先提取点云中的特征点（如直线、曲面等），然后将这些特征点与地图中的特征点进行匹配。匹配成功的点对用于确定两个点云之间的相对变换。

*ICP算法：ICP算法是一种基于迭代优化的方法。它从一个初始估计的变换开始，然后通过迭代更新变换参数，以使点云中的点与地图中的点之间的距离最小。

点云定位流程

点云定位流程一般包括以下步骤：

*预处理：对点云数据进行预处理，如降噪、滤波和体素化。

*特征提取：提取点云中的特征点，如关键点、曲面法线等。

*粗匹配：使用快速匹配算法（如快速点特征直方图（FPFH）或点云库（PCL）的点特征直方图（SHOT））对点云进行粗略匹配，以获得初始变换估计。

*精匹配：使用ICP算法或高斯牛顿法等优化算法对粗匹配结果进行精细匹配，以获得更精确的变换。

*后处理：对定位结果进行后处理，如剔除误匹配点和估计协方差矩阵。

定位精度影响因素

点云定位精度的影响因素包括：

*点云密度：点云密度越高，定位精度越高。

*传感器噪声：传感器噪声会降低匹配点对的质量，从而影响定位精度。

*环境变化：如果环境发生了变化，则匹配会变得困难，从而降低定位精度。

*匹配算法：不同匹配算法的性能可能有所不同，影响定位精度。

应用

点云匹配与定位在机器人导航中有着广泛的应用，包括：

*自主导航：点云匹配与定位为机器人提供实时定位能力，使其能够在已知环境中自主导航。

*建图与定位：点云匹配与定位可用于构建环境地图，并对机器人进行定位，实现同步定位与建图（SLAM）。

*物体识别与跟踪：点云匹配与定位可用于识别和跟踪环境中的物体，为机器人提供目标感知能力。

发展趋势

点云匹配与定位技术仍在不断发展，未来的发展趋势包括：

*深度学习与点云匹配：利用深度学习方法增强点云特征提取和匹配能力。

*点云语义分割：将点云语义信息融入匹配与定位过程中，提高鲁棒性和准确性。

*在线点云处理：开发在线点云处理算法，实现实时定位和导航。

*联合定位与建图：将点云匹配与定位与建图技术相结合，实现更鲁棒和高效的环境感知和导航。第四部分路径规划算法关键词关键要点全局路径规划

1.寻找起点和终点之间的最佳路径，考虑障碍物、成本和约束。

2.使用图搜索算法（如A*或Dijkstra算法）或概率路线图（如PRM或RRT*算法）。

3.考虑环境动态性，采用自适应规划策略来处理不确定性和障碍物。

局部路径规划

1.根据传感器输入，生成机器人当前位置附近的局部路径。

2.使用模型预测控制（MPC）或动态窗口方法（DWA）来响应环境变化。

3.考虑实时障碍物检测、碰撞避免和轨迹优化。

基于学习的路径规划

1.利用机器学习技术，从数据中学习路径规划策略。

2.使用强化学习、深度学习或贝叶斯优化来优化路径生成。

3.提高算法的鲁棒性、可适应性和效率。

多机器人路径规划

1.协调多个机器人的路径，以避免碰撞、最大化效率。

2.使用分散式算法、博弈论或协作策略。

3.考虑通信限制、信息共享和环境动态性。

路径规划中的不确定性

1.处理传感器噪声、环境动态性和运动的不确定性。

2.使用鲁棒优化、贝叶斯推断或蒙特卡罗树搜索（MCTS）。

3.提高路径规划的可靠性和安全性。

路径规划的趋势和前沿

1.无模型路径规划，利用机器学习弥补环境建模的不足。

2.分层路径规划，将决策分为全局、局部和反应层。

3.探索性路径规划，主动探索未知环境，提高规划效率。路径规划算法

路径规划算法是点云机器人导航与规划中的关键技术之一。它的目的是确定机器人从起始位置到目标位置的最优路径，满足给定的约束条件，如避障、最短路径和时间优化。

基于图的算法

基于图的算法将环境表示为一个图，其中节点表示环境中的位置，边表示节点之间的连接。常用的基于图的路径规划算法包括：

*Dijkstra算法：用于查找单源最短路径，复杂度为O(|V|+|E|log|V|），其中|V|是节点数，|E|是边数。

*A*算法：用于查找加权图中启发式最短路径，复杂度为O(b^d)，其中b是分支因子，d是路径长度。

*概率路线图(PRM)：生成随机节点和边，形成一个图，然后在其上进行路径规划。

基于采样的算法

基于采样的算法从环境中随机采样点，然后连接这些点形成路径。常见的基于采样的路径规划算法包括：

*快速随机树(RRT)：从起始点向随机方向生长一棵树，直到遇到目标点，复杂度为O(n^logn)，其中n是采样点数。

*快速探索型随机树(RRT*)：基于RRT，采用启发式策略来指导树的增长，复杂度为O(nlogn)。

*信息场路径规划(IP)：基于概率理论，使用信息场来引导机器人从起始点到目标点，复杂度为O(n^2)。

基于学习的算法

基于学习的算法利用机器学习技术来学习环境并生成路径。常见的基于学习的路径规划算法包括：

*神经网络：使用神经网络来预测机器人从当前位置到目标位置的最佳路径。

*强化学习：机器人通过试错来学习环境并优化路径选择，复杂度取决于环境的复杂性和算法的收敛速度。

*监督学习：使用标记的训练数据来训练模型，以便生成路径，复杂度取决于训练数据的质量和算法的收敛速度。

算法选择

选择合适的路径规划算法取决于环境的复杂性、实时性要求和机器人自身的能力。

*基于图的算法适用于结构化的环境，其中障碍物相对较少，路径相对简单。

*基于采样的算法适用于复杂的环境，其中障碍物较多，路径复杂多变。

*基于学习的算法适用于需要适应性强和在线规划的动态环境。

优化

路径规划算法通常可以进行优化，以提高效率或鲁棒性。常见的优化策略包括：

*启发式：使用启发式信息来指导算法的搜索过程，如距离目标点的距离或路径的平滑度。

*并行化：使用多核处理器或GPU来并行执行算法的计算，加速规划过程。

*自适应采样：根据环境的变化动态调整采样策略，提高路径规划的鲁棒性。

综合

路径规划算法在点云机器人导航与规划中至关重要。基于图、采样和学习的算法提供了不同的优点和缺点，算法的选择和优化应根据具体应用的需求进行。通过结合高效的路径规划算法和点云处理技术，点云机器人可以实现安全、高效的自主导航。第五部分障碍物检测与避障关键词关键要点激光SLAM中的障碍物检测

1.利用激光扫描仪数据构建点云地图，识别环境中的障碍物。

2.采用基于深度学习的语义分割算法，将点云数据分类为障碍物和其他类别。

3.根据障碍物的大小、形状和位置进行聚类和滤波，以消除冗余和噪声数据。

视觉SLAM中的障碍物检测

1.利用RGB-D相机或立体相机获取图像数据，构建点云地图。

2.采用基于图像处理和计算机视觉的技术，检测图像中的障碍物。

3.将视觉检测结果与点云地图相融合，提高障碍物检测的精度和鲁棒性。障碍物检测与避障

在点云机器人导航与规划中，障碍物检测与避障至关重要，确保机器人在复杂且动态的环境中安全有效地导航。点云提供了丰富的环境信息，使其成为检测和避障工作的理想传感器。

障碍物检测

障碍物检测旨在识别和定位点云中的潜在障碍物。常用的方法包括：

*基于统计的方法：利用点的统计特征（如密度、曲率、法线）来区分障碍物与背景。

*基于体素的方法：将点云分割为体素并分析每个体素的占用情况，识别障碍物区域。

*基于深度学习的方法：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术从点云中学习障碍物的特征表示。

障碍物分类

障碍物分类进一步细分障碍物类型，如行人、车辆、物体等。这对于生成更具针对性的避障策略至关重要。常见的分类方法包括：

*基于形状的方法：利用障碍物的形状特征（如高度、宽度、长度）进行分类。

*基于语义的方法：利用深度学习技术从点云中提取语义信息，识别不同类型的障碍物。

避障策略

一旦检测到障碍物，机器人需要采取适当的策略来避障。常用的避障策略包括：

*局部避障：反应式方法，通过实时检测附近的障碍物并调整机器人路径来避免碰撞。

*全局避障：全局规划方法，考虑机器人整个运动轨迹并预先规划避障路径。

*主动避障：预测障碍物的运动轨迹并提前采取措施，最大限度地减少碰撞风险。

避障算法

避障算法将障碍物检测和避障策略相结合，为机器人提供导航决策。常见的避障算法包括：

*Dijkstra算法：搜索点云中从起点到终点的路径，避开障碍物。

*A*算法：一种启发式的路径搜索算法，考虑路径的长度和障碍物的距离。

*弹性变形的道路图（RRT）：一种随机采样规划算法，用于生成在障碍物环境中可行的路径。

评估方法

为了评估障碍物检测和避障算法的性能，通常使用以下指标：

*检测准确率：正确检测障碍物的百分比。

*分类准确率：正确分类障碍物类型的百分比。

*避障成功率：机器人成功避开所有障碍物的百分比。

*路径长度：避障路径的总长度。

*运行时间：算法执行所需的时间。

应用领域

障碍物检测与避障在机器人导航中有着广泛的应用，包括：

*自动驾驶汽车

*移动机器人

*无人机

*室内机器人第六部分定位精度与鲁棒性关键词关键要点定位精度

1.点云机器人定位精度的直接影响因素包括点云密度、扫描模式和环境复杂性。高密度点云、优化扫描模式和减少环境杂物可以显著提高定位精度。

2.基于局部特征提取的定位方法通常具有较高的精度，但容易受到光照变化、遮挡和环境动态变化的影响。

3.基于全局特征匹配的定位方法鲁棒性更强，但计算量更大，且精度受限于特征提取和匹配算法的性能。

鲁棒性

1.鲁棒性的关键在于应对环境变化、光照条件和点云噪声。采用多传感器融合、基于学习的鲁棒算法和适应性扫描策略可以提高鲁棒性。

2.点云语义分割和对象识别方法可以区分动态和静态物体，从而提高在动态环境中的鲁棒性。

3.基于概率图模型和贝叶斯滤波的定位方法可以考虑点云的不确定性，提高鲁棒性并减少定位漂移。定位精度

定位精度是点云机器人导航和规划的至关重要的性能指标，它决定了机器人估计其自身位置的准确程度。定位精度主要受以下因素影响：

*传感器分辨率：传感器分辨率越高，获取的点云数据越精细，从而提高定位精度。

*特征提取算法：特征提取算法对定位精度至关重要，它决定了机器人从点云中提取关键特征的能力。

*匹配算法：匹配算法用于将当前点云与先前点云进行匹配，从而估计机器人的运动。匹配算法的性能直接影响定位精度。

*环境复杂性：环境复杂性会影响点云的特征丰富性，从而影响定位精度。复杂的环境中包含较少的显著特征，导致定位精度降低。

鲁棒性

鲁棒性是指机器人导航和规划系统在面对环境变化和干扰时保持稳定和可靠的能力。点云机器人定位系统鲁棒性的影响因素包括：

*数据缺失：传感器可能会因遮挡、噪声或其他因素而产生数据缺失。鲁棒的定位系统应该能够处理数据缺失并仍然提供准确的估计。

*传感器漂移：传感器漂移是导致定位误差的常见问题。鲁棒的定位系统应该能够校正传感器漂移并保持准确性。

*动态环境：动态环境中包含移动的物体或环境变化，可能干扰定位系统。鲁棒的定位系统应该能够适应动态环境并保持可靠性。

*算法复杂性：定位算法的复杂性会影响其对干扰的敏感性。复杂的算法可能难以实时处理，从而降低鲁棒性。

提高定位精度和鲁棒性的技术

为了提高点云机器人定位的精度和鲁棒性，可以使用以下技术：

*多模态传感器融合：融合来自不同传感器的数据，例如激光雷达、摄像机和惯性测量单元(IMU)，可以增强特征提取和匹配能力，从而提高定位精度和鲁棒性。

*语义分割：语义分割将点云分割成不同的类别，例如地面、物体和障碍物。这可以提高特征提取的效率并提高定位精度。

*深度学习：深度学习模型可以学习点云中的复杂模式，从而提高特征提取和匹配性能。深度学习技术还可以用于处理动态环境和数据缺失。

*SLAM（同步定位和建图）：SLAM算法使用传感器数据同时构建环境地图和估计机器人的位置。SLAM可以提高鲁棒性并补偿传感器漂移。

*全局优化：全局优化算法可以综合考虑多个点云扫描，以获得更准确和鲁棒的定位结果。

通过采用这些技术，可以显着提高点云机器人导航和规划系统的定位精度和鲁棒性，从而支持更可靠和高效的机器人操作。第七部分多传感器融合关键词关键要点【多传感器融合】

1.多传感器数据融合框架：融合多个传感器（如激光雷达、相机、惯性测量单元）的数据，形成更全面、准确的环境感知。

2.传感器数据对齐：对不同传感器获取的数据进行时空对齐，确保数据的一致性。

3.数据融合算法：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对融合后的数据进行处理，提升其精度和鲁棒性。

【基于概率的多传感器融合】

多传感器融合在点云机器人导航与规划中的作用

多传感器融合是点云机器人导航与规划中不可或缺的一项技术，它能够有效提升机器人的环境感知能力和导航精度。通过融合来自不同传感器的数据，点云机器人能够获得更加全面、准确的环境信息，从而做出更合理的导航决策和规划路径。

#多传感器融合方法

常用的多传感器融合方法包括以下几种：

*卡尔曼滤波（KF）：一种线性时不变系统状态估计方法，它使用递归更新的方式，基于过去和当前观测值估计系统状态。

*扩展卡尔曼滤波（EKF）：KF的非线性扩展，用于处理非线性系统。

*无迹卡尔曼滤波（UKF）：一种蒙特卡罗方法，用于处理具有非高斯分布的高非线性系统。

*粒子滤波（PF）：一种基于粒子群的蒙特卡罗方法，用于处理任意非线性非高斯分布的系统。

*高斯过程（GP）：一种基于贝叶斯框架的非参数回归模型，用于处理复杂非线性关系。

#应用场景

多传感器融合在点云机器人导航与规划中有多种应用场景：

*环境感知：融合来自激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器的数据，构建高精度环境点云模型，获得障碍物、地标和其他环境特征的详细信息。

*定位与建图：在移动过程中通过融合IMU、里程计和激光雷达数据，进行实时定位和环境建图，实现SLAM（同步定位与建图）功能。

*路径规划：基于融合的环境点云模型，使用算法（例如A*算法、D*算法、RRT算法等）生成安全、高效的机器人路径。

*避障与决策：融合来自激光雷达、摄像头和超声波传感器的数据，实时检测障碍物并做出避障决策，保证机器人安全导航。

#优势与挑战

优势：

*增强环境感知能力，获得更全面、准确的环境信息。

*提高导航精度和鲁棒性，减少导航误差。

*提升避障能力，确保机器人安全导航。

*适应复杂和动态的环境，提高机器人的适应性。

挑战：

*数据同步：需要解决不同传感器数据的时间同步问题。

*数据融合算法：选择和设计合适的融合算法以处理不同类型的传感器数据。

*计算复杂度：多传感器融合算法通常涉及复杂计算，需要优化算法效率。

*传感器噪声：需要考虑传感器噪声对融合结果的影响并采取适当的滤波措施。

#发展趋势

近年来，多传感器融合在点云机器人导航与规划领域得到了快速发展，主要趋势包括：

*异构传感器融合：融合不同类型和模态的传感器数据，以获得更加全面的环境信息。

*深度学习融合：利用深度学习算法增强融合算法的鲁棒性和泛化能力。

*分布式融合：在多机器人系统中实现传感器数据的