通過差分GPS、MU以及9軸慣性測量模塊組成高精度定位系統,為智慧園林服務系統完成自我定位；

GPS以較低的更新頻率提供相對準確的位置信息,IMU則以較高的更新頻率提供準確性偏低的位置信息；

我們使用卡爾曼濾波來整合兩類數據各自的優勢,可以滿足樹木遮擋情況下高精度定位和實時更新。

傳感器系統

攝像頭主要用于物體識別以及物體追蹤等場景中,如車道線檢測、行人偵測、障礙物檢測都以攝像頭為主要解決方案。智慧園林服務系統在車身周圍使用4個戶外微型1080P星光級攝像頭組,分別從前、后、左、右四個維度完成物體發現、識別、追蹤等任務。

激光傳感器定位精度

16線激光雷達可被用來繪制地圖、定位以及避障。可提供高精度的深度信息,除了用于定位,也用于在巡檢機器人行進過程中的物體識別和追蹤的任務,并結合深度學習技術可達到較顯著的物體識別和追蹤精度。

可變焦紅外熱成像儀能夠在一切天氣條件下進行遠距離的探測和火情檢測。它具有連續光學和電子變焦功能,能夠放大并清楚地查看被偵測到的可疑活動。采用一種先進的算法,將遠距離高動態場景中難以辨別目標分辨出來,幫助操作人員能在夜晚遠距離偵測到存在安全隱患的物體并做出響應。

超聲雷達系統超聲雷達系統可以生成數據,來表示在機器人的前進方向上臨近降礙物的距離。一旦系統檢測到前方不遠有障礙物出現,巡檢機器人就會啟動緊急剎車；

毫米波雷達用來感知周圍環境、躲避障礙；

氣壓防碰撞傳感器是避障的另一道屏障，在物理上被碰撞后,氣壓管的氣壓發生變化,從而停止前進。

動作規劃系統

在巡檢機器人動態運行環境中進行路徑規劃是一件非常復雜的事情,尤其如果周圍聚集太多游客的情況下，安全性將是智慧園林服務系統重中之重的考量

AI物體識別與檢測

巡檢機器人的AI決策系統能夠將行為預測、路徑規劃以及避障機制三者結合起來,實時完成智慧園林服務系統動作規劃

EIRobot的云端服務

云平臺從分布式計算以及分布式存儲兩方面對智慧園林服務系統提供支持,構建分布式計算云平臺、異構計算平臺、內存存儲平臺,通過這三個平臺的整合,為智慧園林服務系統提供高可靠、低延遲以及高吞吐的云端支持。

云服務系統為機器人提供在線學習和在線升級功能,并由廠家提供遠程維護。