摘要
本发明涉及机器人技术领域,具体涉及一种多模态传感器融合的机器人运动姿态估计方法及系统,包括基于机器人任务需求选择组合传感器构成多模态传感器,并校准多模态传感器;基于多模态传感器采集机器人运动姿态数据,并对姿态数据进行预处理;构建多模态传感器数据融合框架估计预处理后的姿态数据,输出估计结果,该方法通过整合视觉、惯性、触觉等异构数据,突破了单一传感器的性能瓶颈,实现了高精度、实时性与鲁棒性的统一。通过“数据采集‑预处理‑融合‑优化”的闭环流程,解决了数据同步、误差校准及计算效率等关键问题,同时通过自适应策略提升复杂环境下的可靠性。
技术关键词
多模态传感器
运动姿态数据
组合传感器
视觉传感器
融合滤波方法
姿态估计系统
机器人运动学
传感器冗余
力觉传感器
激光雷达
模块
深度学习方法
误差校准
补偿误差
卡尔曼滤波