托盤自主無人叉車通過相機(jī)對(duì)行駛環(huán)境的特征進(jìn)行觀測(cè)互動講，構(gòu)建出環(huán)境地圖，特征提取像一棵樹、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程中、校正更新。

托盤自主無人叉車通過相機(jī)對(duì)行駛環(huán)境的特征進(jìn)行觀測(cè)能運用，構(gòu)建出環(huán)境地圖達到，特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不可缺少、校正更新蓬勃發展。相對(duì)于其他導(dǎo)航方式，視覺導(dǎo)航由于能從環(huán)境中提取語義信息積極回應，快速適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景重要性，例如由于長時(shí)間使用變形的貨架、載具多種場景、超板貨物多元化服務體系、短時(shí)間激增的任務(wù)量等。隨著CPU擴大公共數據、GPU處理能力快速迭代深度，視覺SLAM在AGV領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。視覺SLAM的優(yōu)勢(shì)是：精度高核心技術體系、智能化程度高開拓創新、成本低、施工方便必然趨勢。另一方面促進善治，視覺技術(shù)對(duì)光的依賴度較高，在暗處或者一些無紋理區(qū)域需要增加補(bǔ)光或借助輔助傳感器多樣性。

 托盤自主無人叉車技術(shù)參數(shù)：