深度解析|无人车机器人综述(附厂家)

随着科技的进步，无人车技术在军事、农业、物流等领域得到了广泛应用。本文将对多模态轮式和履带式无人车进行综述，探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。

1. 履带式驱动技术
   履带式无人车采用履带式驱动技术，这一技术赋予无人车出色的地面适应性和越野性能。履带的设计能够减小车辆与地面的接触压强，使得无人车能够在沙地、雪地、泥泞等复杂地形中平稳行驶。

2. 应用场景
   履带式无人车广泛应用于特种作业环境，如士兵机器人（Soldier）是一款全场景履带智能无人车，具备超强的越野能力，爬坡和越障能力一流，集成里程计、激光雷达、立体相机、5G模块、高清摄像头和语音输入输出阵列等外设，可实现SLAM研究、物体识别、人体跟踪、远程监控等功能。

3. 控制系统设计
   履带式无人车的控制系统设计复杂，涉及车辆控制系统、作战功能系统、通信系统和指挥控制系统等多个部分。例如，单兵小型履带式无人车演示样机由车辆控制系统、作战功能系统、通信系统和指挥控制系统四个部分组成。

4. 避障与轨迹规划
   在非结构化环境下，履带式无人车需要具备高效的避障和轨迹规划能力。基于人工势场法的局部轨迹规划方法可以有效解决动态和静态避障问题，通过添加虚拟目标点，无人履带车可以在越野环境下避开大型障碍物并到达目标点。

1. 多模态感知与融合
   轮式无人车在自动驾驶领域有广泛应用，特别是在多模态感知与融合方面。多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全，长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。例如，基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统，通过IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统进行融合定位。

2. 应用场景
   轮式无人车适用于多种不同的地势，具有低震动、低陷地率的特点，同时大大减少了污染和噪音。例如，一种履带式无人耕机拥有轮式装置无法比拟的优点，在车架上部增设了定位板，方便操作。

3. 控制系统设计
   轮式无人车的控制系统设计也较为复杂，涉及路径规划、避障、轨迹跟踪等多个方面。例如，基于模型预测控制的无人驾驶履带车辆轨迹跟踪方法研究，考虑了模型不确定性和外界干扰对轨迹跟踪精度的影响，设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器，并引入反馈校正。

4. 多向移动能力
   新型混合运动地面移动机器人结合了轮式运动和履带式运动，称为臂轮履带机器人（AWTR）。其底盘前后安装有两个多自由度臂，能够实现多向移动能力。

1. 技术创新
   未来无人车技术将继续朝着智能化、多功能化方向发展。例如，履带式无人车将结合更多先进的传感器和控制系统，提升其在复杂环境下的适应性和可靠性。

2. 应用场景拓展
   无人车的应用场景将进一步拓展，从军事侦察到农业作业，再到城市物流，无人车将在各个领域发挥重要作用。

3. 多模态融合深化
   多模态融合技术将进一步深化，通过更高效的数据处理和算法优化，提升无人车的感知能力和决策能力。

多模态轮式和履带式无人车在各自领域都有着广泛的应用前景。通过不断的技术创新和应用场景拓展，无人车将在未来的智能化发展中扮演越来越重要的角色。

履带式无人车的最新驱动技术有哪些？

履带式无人车的最新驱动技术主要包括以下几种：

1. 电驱动系统：这种系统通常采用复合电驱动技术和轮毂电驱动技术。这些技术在军用装备中得到了广泛应用，特别是在美国陆军协会年会上展示的8轮装甲车和履带式无人作战系统中。

2. 增程混动技术（REEV）：REEV技术结合了油电混合驱动系统和专用发电机，能够提供更长的续航能力和更高的能效。这种技术在全球范围内被广泛应用于中重型轮履无人作战系统。例如，VU-T10履带式无人装甲车就采用了基于ISG发电机的增程式混动系统。

3. 线控底盘技术：这种技术通过高扩展硬件结构平台实现无人驾驶功能，适用于多种类型的无人车辆。

4. 双侧电驱动技术：这种技术通过控制左右两侧的转速来实现轨迹跟踪，适用于高速运动的无人车辆。

履带式无人车的最新驱动技术主要包括复合电驱动系统、轮毂电驱动系统、增程混动技术（REEV）、线控底盘技术和双侧电驱动技术。

轮式无人车在多模态感知与融合方面的最新进展主要集中在以下几个方面：

1. 多传感器融合方法：为了提高移动车辆的运动精度，提出了基于轮式里程计的多传感器融合方法。这种方法通过结合不同传感器的数据来提升定位精度，尽管受到传感器分辨率、制作工艺以及周边环境等因素的影响。

2. 智能导航系统：针对野外复杂环境下的无人车自主导航需求，建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统。该系统设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位，并基于改进的CNN语义分割网络进行语义建图。

3. 新型融合架构：清华大学联合北京航空航天大学提出了一种全新的多模态融合方法“skip-cross networks”，用于自动驾驶任务中LiDAR点云和摄像的多模态融合。该架构能够自适应地结合两种模态的特征，避免了手动尝试设置的麻烦，并提高了性能。

履带式和轮式无人车在复杂地形中的避障技术各有优劣。

轮式无人车的避障技术主要依赖于多传感器融合技术和模糊控制技术。例如，有研究采用ARM控制器，结合多传感器融合技术和模糊控制技术，对轮式机器人避障系统进行了研究，以提高其在未知环境中的避障性能。此外，轮式无人车还可以通过基于模型预测控制的算法，在没有离线地图和参考轨迹的非结构化场景下进行避障。这些技术使得轮式无人车在平坦或开阔的环境中表现较好，但可能在复杂地形中遇到更多挑战。

相比之下，履带式无人车的避障技术则更加多样化和先进。履带式机器人通常使用超声波传感器模块来获取障碍物与机器人的间隔信息，并采用多级积分分离PID算法和模糊控制算法来实现电机转速控制，从而提高避障效率。此外，履带式无人车还采用了基于深度学习的稳定避障控制方法，这种方法能够更好地应对复杂的地形和环境变化。履带式无人车的设计还包括红外避障功能，进一步增强了其在复杂地形中的适应能力。

轮式无人车在平坦或开阔环境中表现较好，而履带式无人车则在复杂地形中具有更强的适应能力和更高的避障效率。

未来无人车技术中，哪些创新点将推动其在农业、城市物流等领域的应用？

未来无人车技术在农业和城市物流等领域的应用将受到多个创新点的推动。

在农业领域，无人车技术的应用主要集中在以下几个方面：

1. 全地形履带式智能农业无人车：这种无人车能够解决大田作物的播种及除草难题，特别是在大豆、玉米等作物的带状复合播种中表现出色。它不仅解决了技术难题，还能实现全天候作业，大幅降低机械播种成本。

2. 模块化设计和强大扩展功能：例如极飞R150农业无人车，具备多种作业模式和强大的扩展功能，可以根据不同农事需求实现精准植保、高效播撒、智能割草、农资运输等多种功能。此外，它可以配载智能农业设备如气流喷雾机和农业物联系统，提供果树植保、大田除草、智能巡田等服务。

3. 智慧农业系统：极飞科技发布的智慧农业系统，结合了自动驾驶仪和农业无人车，旨在解决农业生产中的痛点问题。这些系统通过精准控制与执行能力，满足了精准农业植保的需求。

在城市物流领域，无人车技术的应用主要体现在提高配送效率和降低成本方面：

1. 无人配送车：自动驾驶技术可以应用于无人配送车，显著提高末端物流的配送效率并降低成本。

2. 模块化设计和防护等级：例如极飞R150农业无人车，其模块化设计和IP67防护等级使其能够在各种环境下稳定运行，适应不同的物流需求。

未来无人车技术在农业和城市物流领域的应用将通过全地形履带式智能农业无人车、模块化设计和强大扩展功能、智慧农业系统以及无人配送车等创新点来推动。

多模态融合技术在无人车领域的最新研究成果有哪些？

在无人车领域，多模态融合技术的最新研究成果主要集中在以下几个方面：

1. 动态多模态融合框架：ICML 2023上发表了一篇关于可证明的动态多模态融合框架的论文，探讨了如何通过多种传感器（如触觉、视觉、听觉等）进行数据融合，以提高自动驾驶系统的感知能力和安全性。

2. ICLR 2024顶会成果：ICLR 2024顶会上发布了22篇关于多模态融合领域的最新研究成果，涵盖了大模型与多模态融合、自动选择和构建模态、视觉Transformer的3D对象检测、动态多模态融合的深度平衡、基于Transformer的系统融合方法等多个热门话题。

3. 多传感器融合策略：近年来，自动驾驶中的多传感器融合策略得到了广泛关注。研究包括radar、激光雷达、摄像机、超声波、GPS、IMU等多种传感器的协作性能，这些传感器的协作直接决定了自动驾驶车辆的安全性。

4. 多模态感知算法：2022年的综述文章详细介绍了自动驾驶中多模态融合感知算法的不同阶段，包括数据级、特征级和目标级融合，并分析了当前领域存在的问题及未来的研究方向。

5. 动态目标感知方法：基于多模态信息融合的情景计算方法被用于无人驾驶环境下的动态目标感知，解决了传统方法中感知信息精准度不高和高层属性感知不足的问题。

6. 智能网联自动驾驶：2023年12月的技术论坛讨论了如何实现多车视角、多传感设备、多模态感知数据融合下的协同任务，强调了多模态赋能的智能网联自动驾驶的重要性

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