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JT-Navi Autonome Navigation
Integration von Lidar/Trägheitsnavigation/GNSS/Kameras/Odometer-Multisensordaten, durch dynamische Konfidenzentscheidungsmodelle zur komplementären Nutzung von Sensorvorteilen, die auch in extremen Szenarien wie Lidar-Degradation, Satellitensignalverweigerung und Innen-Außen-Wechsel eine hochpräzise Lokalisierung aufrechterhält.
Mit Echtzeit-Kartierungsstrategie ermöglicht es die effiziente Erstellung von Szenenkarten in großem Maßstab mit einmaliger Bereitstellung. Das System unterstützt den Wechsel zwischen mehreren Karten, durchbricht die Grenzen traditioneller Szenarien und ermöglicht die flächendeckende Kartierung.
Durch dynamische Hindernisvermeidungsstrategie werden dynamische Hindernisse wie Fußgänger und Fahrzeuge in Echtzeit erkannt und flexibel umgangen.
Nahbereichs-Ringultraschall-Kollisionsschutz
360° kollisionsfreier Schutz mit mehreren Lidar-Sensoren
Mehrstufige Risikoreaktion wie Notstopp bei Kollisionserkennung, Software/Hardware-Notstopp und Betriebssteuerung, VCU reagiert in Millisekunden, Sicherheitsschutz sofort aktiviert.
Basierend auf IoT-Technologie, unterstützt durch Cloud-Plattform und Multi-Endsteuerung via App, bietet zeitgesteuerte Aufgaben, intelligente Aufgabenplanung und Aufgabenstatistiken
Basierend auf der Fusion von Multi-Source-Daten und eingebetteten intelligenten Diagnosealgorithmen ermöglicht es die Zustandsüberwachung, präzise Alarmierung, Fehlerdiagnose und vorausschauende Wartung von Geräten in komplexen Arbeitsumgebungen.
Das auf 5G-Kommunikation basierende Fernübernahmesystem umfasst Fernsteuerung und Fernbefreiung und dient der Fernübernahme von Fahrzeugen in bestimmten Situationen, um die Sicherheit und Stabilität des Fahrzeugbetriebs umfassend zu gewährleisten.
Zentimetergenaue Pfadsteuerung, hält entlang von Wänden, Geländern und anderen Kanten einen präzisen Abstand von Zentimetern, um die Reinigung der Ecken zu gewährleisten. Adaptive Konturnachführung, automatische Erkennung von komplexen Grenzen (wie Blumenbeete, Stufen)
Intelligente Bogenplanung: Automatische Generierung des optimalen Abdeckungspfads, Unterstützung der benutzerdefinierten Zonenplanung, Anpassung der Reinigungsstrategien an verschiedene Bodenmaterialien und automatische Empfehlung des optimalen Reinigungspfads basierend auf Umgebungssemantik zur Verkürzung der Bereitstellungszeit.
Inspektionsplanung: Basierend auf Deep-Learning-Technologie unterstützt es die automatische Erkennung von Dutzenden von Abfallarten und ermöglicht eine inspektionsbasierte Reinigung, die sich an die Reinigungsanforderungen verschiedener Szenarien anpasst.
Basierend auf einzigartigem Strukturdesign und Kameras-Führung + Kraftrückkopplungs-Kontrollsystem, revolutionär realisiert es die automatische Erkennung, präzises Greifen und intelligente Entleerung von standardisierten kommunalen Mülltonnen.
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