本地化功能低的环境 案例：

如何解决本地化功能低的环境 案例：

我是SLAM和自动驾驶的新手。

案例：

在所有情况下，机器人都需要以最高的精度以及最高的精度从A点开始到达B点。桌子周围的唯一对象是桌子（照片中的阴影框）及其经过的地面。 因此，功能很少。传统的SLAM方法周围没有墙。正方形表示参考对象（例如表格）。图片显示了这些案例的俯视图。

除了像Velodyne这样的3D LiDAR，我可以尝试所有可能的硬件（IMU，GPS，RGBD相机等）来实现它。我该如何帮助我的机器人从A准确地移到B？

解决方法

对我来说，假设您没有遇到很多障碍，那么发射红外光的垫子似乎是一个不错的解决方案。也许有一些朝下的光敏物体将其专门定位在中央，周围有几个摄像头。然后只是“跟随光明”。实际上，您可能需要一些声纳或其他东西来防止它撞到桌腿上。

在偶然的机会中，桌腿之一完全堵塞了垫子，使其徘徊直到看到垫子似乎已经足够好了，很难说。如果您很难找到中心位置，则可能会喜欢上磁场，图案等。霍尔效应传感器确实是一件神奇的事情。