诺坎普的案例列表
自动消杀机器人
机器人通过使用深度学习视觉算法 slam 建图实现自主路径规划，使其能够按照现实情况 进行路径自主规划，提高效率；使用 TOF 深度相机与超声波和红外相结合的方案，避免在巡逻过程中与障碍物相撞，实现自主避障；将消杀喷头安装在机器人的二自由度云台上，同时相机也随云台运动，实现360°全方位覆盖喷洒，避免了机械式摆动云台喷洒带来的误差。将普通的舵轮底盘加装悬挂系统，减少外界的震动或冲击对设备、控制元件等的影响，从而起到减震缓冲的作用。 主要负责：相机捕获信息的处理，运动控制的算法设计，各模块的底层驱动
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机器人通过使用深度学习视觉算法 slam 建图实现自主路径规划，使其能够按照现实情况 进行路径自主规划，提高效率；使用 TOF 深度相机与超声波和红外相结合的方案，避免在巡逻过程中与障碍物相撞，实现自主避障；将消杀喷头安装在机器人的二自由度云台上，同时相机也随云台运动，实现360°全方位覆盖喷洒，避免了机械式摆动云台喷洒带来的误差。将普通的舵轮底盘加装悬挂系统，减少外界的震动或冲击对设备、控制元件等的影响，从而起到减震缓冲的作用。 主要负责：相机采集信息的处理，运动控制算法的设计与仿真，模块底层驱动的搭建
案例判断参考
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机器人通过使用深度学习视觉算法 slam 建图实现自主路径规划，使其能够按照现实情况 进行路径自主规划，提高效率；使用 TOF 深度相机与超声波和红外相结合的方案，避免在巡逻过程中与障碍物相撞，实现自主避障；将消杀喷头安装在机器人的二自由度云台上，同时相机也随云台运动，实现360°全方位覆盖喷洒，避免了机械式摆动云台喷洒带来的误差。将普通的舵轮底盘加装悬挂系统，减少外界的震动或冲击对设备、控制元件等的影响，从而起到减震缓冲的作用。 主要负责：相机捕获信息的处理，运动控制的算法设计，各模块的底层驱动...
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机器人通过使用深度学习视觉算法 slam 建图实现自主路径规划，使其能够按照现实情况 进行路径自主规划，提高效率；使用 TOF 深度相机与超声波和红外相结合的方案，避免在巡逻过程中与障碍物相撞，实现自主避障；将消杀喷头安装在机器人的二自由度云台上，同时相机也随云台运动，实现360°全方位覆盖喷洒，避免了机械式摆动云台喷洒带来的误差。将普通的舵轮底盘加装悬挂系统，减少外界的震动或冲击对设备、控制元件等的影响，从而起到减震缓冲的作用。 主要负责：相机采集信息的处理，运动控制算法的设计与仿真，模块底层驱动的搭建...
