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复杂场景下的路权顺序基于交通工程与AI的智能清洁路权决策系统
与同济大学科研团队合作，研发“三维路权决策系统”,通过“空间分层+权属分级+时间分片”三重维度动态管理清洁作业权限。
动态3D室内外跨场景：语义地图与轻量化部署
厘米级高精度自研建图定位算法
实现室内外自动化场景转换
轻量化低成本部署
厘米级点云地图与路沿地图，完美适配陡坡、悬空障碍等复杂地形，彻底突破动态环境下的建图瓶颈。
厘米级高精度自研建图实现跨场景清洁任务自动化
自研可视化建图工具，简化建图流程，可进行远程协同机器人建图部署，轻量化部署降低成本。
动态环境下的“最强大脑”融合算法，动态决策
混合算法全局规划
弹性区域算法
进行局部精细调整，将全局路径视为一个“弹性区域”，当传感器实时检测到动态障碍物时，对“弹性区域”进行拉伸和扭曲，实时生成安全、可执行的新局部路径规划
进行全局规划，在已有的地图上，计算出一条从起点到目标区域的最优参考路径。
自动化工厂内的多机（器人）协同
多智能体动态协同平台
实时计算区域作业复杂等级，支持大规模集群的协同高效率作业。
柏楠清洁机器人数字监控平台
基于实时数据，动态计算最优任务分配路径
车规级无人驾驶系统实现环卫作业革新
理解交通的行驶规则，无惧来往车辆行人的干扰，与行人自然交互，实时感知环境变化。大规模集群的协同高效作业，快速便捷，用机器的“确定性”和“高效率”替代人力的“不确定性”和“高风险”。它不仅是简单的“机器换人”，更是对整个环卫作业模式的革新，通过智能化技术实现更安全，更高效，更经济，更环保的城市清洁解决方案，是未来智慧城市不可或缺的重要组成部分。
