小米測距儀誤差的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

應用區域地圖網絡於隨機為基清掃機器人原型建置與覆蓋率分析

為了解決小米測距儀誤差的問題，作者許景翔 這樣論述：

目前市面上的清掃機器人產品主要分為隨機為基的清掃方式，透過隨機模態、循邊模態、螺旋模態等等清掃模態的切換，搭配紅外線感測器、超音波感測器等等的有限感知方式清掃，一般具有低成本的優勢，但面對複雜的環境或是多房間區域，會造成重複清掃或受限於單一區域，導致清掃效率不佳。規則式的清掃方式則是藉由雷射、影像辨識等等高階感測器辨識環境及分區定位，並輔以循邊模態及牛耕模態快速覆蓋環境，能夠以低重復的方式完成打掃，但相對需要較高運算能力處理器及高階感測模組導致整體成本提升。本文透過區域地圖網絡的建立，改善隨機為基機器人的清掃效率，以循邊移動的過程中辨識佈置在牆壁下緣的路標，並在移動過程中估計機器人相對於路標

的移動路徑，並轉換成扇狀格點座標地圖，在清掃過程中不斷更新各路標的扇狀地圖，與路標間的相鄰關係，以建立學習型的區域地圖網絡。本文使用卡爾曼濾波器將馬達編碼器的估計角度融合電子羅盤的量測值，更新角度數值，以校正馬達編碼器可能產生的累積誤差，藉以提升地圖建立的準確度。透過優先清掃區域、優先清掃方向、清掃停止時機判定等等方法，導引機器人前往未清掃區域打掃，以改善清掃效率及快速提升覆蓋率為目的。此外，本文以文獻中的輪臂式越障機構為基礎，建置具越障功能之清掃機器人做為應用載具，並結合路標作為機器人進入越障區域的判斷條件，制定完整的越障動作流程，控制機器人跨越障礙。最後透過連續轉向實驗驗證角度校正方法的可

行性，實際建置路標實現本文提出的地圖網絡導航並透過覆蓋率分析與一般方法進行比較。