UCLA工程师推出机器人传感和运动算法可提高自动驾驶汽车和卫星操作的性能

盖世汽车讯 7月18日，加州大学洛杉矶分校工程师开发出新计算程序，使自动驾驶机器人能够更快、更准确地感知、绘制地图并适应其环境，从而显著提高机器人实时导航周围环境的能力，进而提高搜救机器人的救生能力，并增强自动驾驶车辆或行星探索中当前使用的技术。

移动机器人依靠同步定位和绘图来有效且高效地运行。近年来，激光雷达技术使机器人能够可视化其操作环境，并同时了解如何导航其动态环境(定位)。然而，基于激光雷达的机器人在应对海量数据处理和计算复杂性时，其测绘精度和反应时间仍然存在根本性限制。

在项目研究员、UCLA萨穆埃利工程学院机械和航空航天工程系助理教授Brett Lopez的带领下，研究团队开发出新算法来应对这些挑战。基于当前激光雷达传感技术的直接激光雷达惯性测距和测绘(DLIOM)是加州大学洛杉矶分校在2023年电气和电子工程师协会(IEEE)国际机器人与自动化会议上提出的一项研究重点。

该研究的第一作者、UCLA电气和计算机工程博士生Kenny Chen 表示:“我们开发的算法使用紧凑的传感器和计算套件，可实时生成几乎所有环境的精确几何地图。与当前其他解决方案相比，新算法具有多个关键优势，包括更快的计算速度、更好的地图精度和更高的操作可靠性。”