多传感器融合在智能铺贴机器人路径优化中的应用

摘要

随着自动化技术的不断进步，铺贴机器人在工业与日常生活中的应用渐趋广泛，其路径规划的优化直接影响施工的效率和精度。为提升其作业效率与准确性，围绕基于多传感器融合技术的智能铺贴机器人路径规划进行深入探讨。首先，对智能铺贴机器人的路径规划提出理论框架，针对路径规划中存在的问题，提出相应的融合技术及选择逻辑，所采用的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和深度学习算法等，并将其应用于路径规划，以期实现更高的路径优化效率。该系统在实际铺贴场景中展现出较强的环境适应能力，能够在复杂施工现场高效导航和优化路径。实验结果表明，经过优化的机器人行走路径较传统方法减短了25%的移动距离，施工效率提升了30%。采用多传感器融合技术的路径优化方案能有效提升机器人的作业性能。数据融合算法为铺贴机器人的环境感知和路径规划等核心领域提供了新思路，推动了智能施工的发展。研究结果为类似装备的智能控制提供了新的解决思路。

关键词

多传感器融合技术 / 铺贴机器人 / 路径规划 / 优化算法 / 智能控制