有没有专门定位找人公司

有没有专门定位找人公司
有没有专门定位找人公司

不管是亲人失踪,孩子走失,还是想要定位哪个人的位置,很多时候单单借助自己的力量是无法得到满意的结果的,因此,很多人就想借助一些特殊办法进行查找,那么,是否有专门的定位找人公司呢?

答案是有的,但由于目前市面上定位找人公司较多,因此,不管是规模、办事效率,还是收费等都是参差不齐,因此,大家在选择时应注意以下几点:

1、专业程度

其实专业找人调查公司更是会依靠自己的专业性来赚取费用,如果对方的门路很多,可以为消费者完成多方面的调查,并且能够保证调查的效益,效率自然收费也会高一些。所以消费者需要做好全面的衡量,专业性的公司是比收费略高,但是可以为我们提供多方面的服务保证,也是很值得大家考虑选择合作的。毕竟现在专业找人公司非常多,如果我们想要保证一个非常高的性价比,前期对比工作肯定也是不能缺少的。只有确定好了对方的收费标准,签订了正式合同,才能够真正确保我们的利益。

2、衡量网络上的报价

在正常的情况下,消费者和专业找人调查公司合作也是希望能够简单进行调查,并不是出现了多么严重的问题,只是需要有专业人士进行隐秘调查。那么就

可以先通过网络来进行一个简单的衡量,看看每一家公司都是如何收费的,为什么会出现这样的收费标准等。这样可以大概确定好哪些公司的收费是更加合理的,与之合作也可以保证一个比较高的性价比,确保我们的权益。

3、声誉:

在选择定位找人公司的时候需要先了解在行业里面的声誉好不好,如果有口皆碑的话,那么就值得相信,如何口碑不好的好,不用说,相信大家也知道怎么办。

郑州利隆商务信息咨询有限公司是一家注册成立的正规合法公司,自成立以来始终以服务客户的合法权益为宗旨,并本着认真负责,合理合法,实事求是,诚信守秘,专业规范的工作理念,为各类客户提供专业的调查工作和服务,现已出色完成了众多客户的委托,并得到了广大客户的认可。

多传感器融合的室内机器人惯性导航定位研究

多传感器融合的室内机器人惯性导航定位研究随着社会的发展科学技术水平的进步,室内移动机器人得到了大量应用。但是在室内移动机器人导航定位上存在几个矛盾的问题,定位精度、制造成本、实现复杂程度。 室内移动机器人不同于室外机器人,室内是一个封闭狭小的空间,无法利用 如GPS,北斗一类的卫星导航和定位。目前室内移动机器人应用较多的是家庭服 务机器人和仓储机器人,应用最多的驱动方式是轮式移动方式,主要的导航方式 是陀螺仪,里程计,加速度传感器组合的惯性导航,以及磁导航,轮式移动机器人 轮子的配置有两轮,三轮,四轮之分。 不同的配置有着不同的优缺点,根据不同的应用条件可以选择不同的配置。本文根据研究目标,选择了三轮配置的室内移动机器人作为载体,其驱动方式选 择了两轮差速移动驱动方式。 本文在所选的机器人平台上根据平台特性利用全新的导航方式,提高了室内机器人的导航定位精度。本文主要的研究内容有以下几点:1.研究了机器人平台及其运动模型:本文选择的机器人平台是两轮差速移动机器人,其特点是结构简单,驱动控制简单,应用广泛。 其运动学模型只需要分析两驱动轮的速度,适合本文所需要构建的导航系统。 2.提出了融合激光图像位移传感器和地磁传感器的导航定位系统:本文的导航系统是激光图像位移传感器,姿态模块和里程计,其中激光图像位移传感器用于检 测机器人移动位移,姿态模块包括地磁传感器,陀螺仪,加速度计,用于检测机器 人姿态角,里程计检测机器人移动速度。 利用卡尔曼滤波将上述传感器信息融合实现导航定位。3.根据设计的导航定

位系统实现导航定位:根据构建的系统需要将所有传感器的信息进行采集分析处理,本文利用微软的VC++开发环境采集传感器数据,利用MATLAB实现数据的融合,实现导航定位。

多机器人路径规划研究方法

多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要:在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结,讨论了多机器人路径规划方法的评判标准,并阐述了研究遇到的瓶颈问题,展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词:多机器人;路径规划;强化学习;评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot,forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot;path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来,分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS(distributed problem solving)和MAS(multi agent system)两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发,将智能体概念应用于多机器人系统的研究中,将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体,并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统(MARS)。因此,本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前,多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题,其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务,它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点,且已经有许多成果[1~3],例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等;动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而,多机器人路径规划

【CN110007671A】一种机器人集群协同定位系统和方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910185193.5 (22)申请日 2019.03.12 (71)申请人 南方科技大学 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽学 苑大道1088号 (72)发明人 黄骏 史玉回 张耿  (74)专利代理机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 44205 代理人 唐致明 洪铭福 (51)Int.Cl. G05D 1/02(2006.01) (54)发明名称 一种机器人集群协同定位系统和方法 (57)摘要 本发明公开了一种机器人集群协同定位系 统,利用芬斯勒几何进行协同定位,机器人集群 由多个机器人组成,每个机器人的组成结构包 括:视觉采集器、三栖滚动牵引转轮和芬斯勒自 动运算模块,其中视觉采集器,用于采集协同定 位的视觉定位图像,芬斯勒自动运算模块将采集 的视觉定位图像转换成对应的芬斯勒距离偏差, 最后三栖滚动牵引转轮根据转换的芬斯勒距离 偏差调整机器人在整个机器人集群中的相对位 置,实现协同定位,避免因为单一机器人的操作 失误导致检测任务失败的结果,提供的一种即 时、简单、高效的机器人集群协同定位系统可以 应用于多种作业场景,提高灾害的管理水平,有 效减少事故的发生, 促进产业健康发展。权利要求书2页 说明书7页 附图3页CN 110007671 A 2019.07.12 C N 110007671 A

1.一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述机器人集群由多个机器人组成,所述机器人的组成结构包括: 视觉采集器,用于采集协同定位的视觉定位图像; 芬斯勒自动运算模块,用于将所述视觉定位图像转换成对应的芬斯勒距离偏差;三栖滚动牵引转轮,用于根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置。 2.根据权利要求1所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述视觉采集器包括以下至少一种波长的摄像机:红外波段摄像机、红光波段摄像机、绿光波段摄像机、蓝光波段摄像机和紫外光波段摄像机。 3.根据权利要求1所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述三栖滚动牵引转轮包括直流无刷电机组、摆线滚翼桨、护栏地滚轮和调速齿轮箱; 所述直流无刷电机用于分别带动所述摆线滚翼桨、所述护栏地滚轮和所述调速齿轮箱运动,以根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置,其中, 所述摆线滚翼浆用于当所述机器人处于空中运动状态或水面运动状态时,为机器人提供空气或水面的驱动力; 所述护栏地滚轮用于当所述机器人处于地面运动状态时,提供滚动的摩擦力; 所述调速齿轮箱用于根据所述机器人不同的运动状态,调节所述机器人的运转速度和运动方向。 4.根据权利要求2所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述芬斯勒自动运算模块包括输入综合器和几何计算器; 所述输入综合器用于根据所述视觉定位图像获取视觉距离; 所述几何计算器用于根据芬斯勒转换方式将所述视觉距离转换为芬斯勒距离。 5.根据权利要求4所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述输入综合器包括距离采集模块和距离去噪模块,所述距离采集模块用于根据距离获取方法将所述摄像机采集的视觉定位图像转换为粗略视觉距离,所述距离去噪模块对所述视觉距离进行平均加权和滤波,得到精确视觉距离。 6.根据权利要求4所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述芬斯勒转换方式具体为: A E =(xy)/2 df=A E -A F +S 其中,x表示当前机器人与相邻机器人在东西方向上的欧几里得距离,称为左右偏距,y 表示当前机器人与相邻机器人在南北方向上的欧几里得距离,称为前后偏距,A E 表示第一芬斯勒参数,A F 表示第二芬斯勒距离参数,df表示芬斯勒距离偏差,S是最小安全距离。 7.根据权利要求6所述的一种机器人集群协同定位系统,其特征在于,所述根据所述芬斯勒距离偏差调整机器人的相对位置具体包括以下调整方式:远离、靠近和保持不变; 当df>S时,机器人靠近与其距离最接近的机器人; 当df

多传感器的移动机器人可定位性估计与自定位

第12卷第4期 智 能 系 统 学 报 Vol.12?.4 2017年8月 CAAI Transactionson IntelligentSystems Aug.2017DOI:10.11992/tis.201607007 网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail /23.1538.tp.20170407.1734.002.html 多传感器的移动机器人可定位性估计与自定位 孙自飞1,钱堃1,2,马旭东1,2,戴先中1,2 (1.东南大学自动化学院,江苏南京210096;2.复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏南京210096) 摘 要:针对有人干扰的动态室内环境,利用可定位性估计理论提出一种RGB?D 传感器辅助激光传感器的移动机器人可靠自定位方法三利用RGB?D 传感器信息快速检测人的位置区域,并通过坐标转换计算激光扫描数据中的动态障碍物影响因子,结合离散化Fisher信息矩阵在线估计观测信息的可定位性矩阵;同时通过预测模型协方差矩阵评价里程计信息的可靠性,从而动态补偿观测信息对粒子集的影响三在典型含多人运动的动态室内环境中实验,结果验证了本文方法能够提高机器人自定位的准确性和可靠性三 关键词:动态环境;自主定位;RGB?D 传感器;Fisher信息矩阵;人体检测;可定位性;在线估计;移动机器人 中图分类号:TP24 文献标志码:A 文章编号:1673-4785(2017)04-0443-07 中文引用格式:孙自飞,钱堃,马旭东,等.多传感器的移动机器人可定位性估计与自定位[J].智能系统学报,2017,12(4):443-449.英文引用格式:SUNZifei,QIANKun,MAXudong,etal.Self?localizationofmobilerobotindynamicenvironmentsbasedonlocalizabilityestimationwithmulti?sensorobservation[J].CAAItransactionsonintelligentsystems,2017,12(4):443-449. Self?localizationofmobilerobotindynamicenvironmentsbasedonlocalizabilityestimationwithmulti?sensorobservation SUN Zifei 1,QIAN Kun 1,2,MA Xudong1,2,DAI Xianzhong1,2 (1.School of Automation,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China;2.KeyLaboratoryof MeasurementandControl of Complex Systemsof Engineering,Ministryof Education,Nanjing210096,China)Abstract:Basedon thelocalizabilityestimation theory,in thispaper,weproposeanew methodforthereliableself?localization of mobilerobotsin adisturbeddynamicindoorenvironmentbytheadoption of an RGB?D sensortoassistthelaserscanner.People slocation areasarerapidlydetectedin RGB -D data,which arethen transformedtothelasersensorcoordinatetocomputetheinfluenceof thedynamicobstacleson thelaserdata.In combination with thediscreteFisherinformation matrix,weestimatethelocalizabilitymatrix of theobservation information online.In addition,weassessthereliabilityof theinformation in odometersbythecovariancematrix of theprediction model,therebydynamicallycompensatingfortheeffectof theobservation information on theparticleset.Weconductedexperimentsin adynamicindoorenvironmentandtheresultsconfirm theaccuracyandreliabilityof theproposedrobotlocalization method.Keywords:dynamicenvironment;self?localization;RGB?D sensor;Fisherinformation matrix;people?detecting;localizability;onlineestimation;mobilerobot 收稿日期:2016-07-08. 网络出版日期:2017-04-07. 基金项目:国家自然科学基金项目(61573100,61573101);中央高校基 本科研业务费专项基金(2242013K30004).通信作者:钱堃.E?mail:kqian@seu.edu.cn. 服务机器人长期工作在与人共处的环境中,针对采用车载激光二视觉等各种传感器实现的机器人 自定位,人的运动会对其定位的准确性造成影响, 甚至导致定位失败三 以往解决方法大多从改进算法本身入手,由于 经典粒子滤波算法无法补偿动态环境中未建模障碍物对机器人定位产生的干扰,R.Valencia等[1]在经典的蒙特卡罗定位的基础上利用已知的静态地图和在感知更新阶段建立的短期地图进行基于正态分布变换[2]的蒙特卡罗定位,以补偿环境发生短期变化时对定位精度产生的干扰,该算法满足实时性并具有一定的鲁棒性,但是没有考虑静态地图发生永久性变化的情况三J.R?wek?mper等[3]将蒙特万方数据

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