摘要：为了提高教育机器人的定位精准度,此次研究对机器人的激光雷达观测模型和彩色相机成像模型进行了研究,提出了四种观测模型误差,并通过融合激光视觉技术对误差进行消除,设计了优化后的机器人SLAM方案。实验结果表明,此次研究提出的融合激光视觉技术的定位误差仅有1.8%,并可以在3.2 s内完成机器人定位。在静态和动态环境中,该技术分别可以实现98.5%和92.6%的导航成功率。且优化后的机器人可以达到92.8%的满意度。故此次研究提出的融合激光视觉技术的SLAM机器人在学前教育领域可以有效地发挥陪伴作用。

摘要：为进一步提升学前教育机器人交互过程中电路故障检测的水平,提出一种基于改进的低功率电路故障检测系统。其中,分别进行了人机交互低功率电路故障检测方法的软件和硬件部分的设计,并使用电子负载器替代了传统低功率点检测方法中的使用的可变电阻器,进一步优化检测过程。结果表明,设计的改进低功率电路故障检测方法能够进行准确的低功率点判定;与改进前的检测方法相比,改进后的低功率电路故障检测方法能够在保证功率检测精度的基础上,实现电阻调节的可视化,提高调节精度和便利性,功率检测结果的相对误差始终保持在0.7%以下。以上结果表明,针对学前教育设计的智慧教育玩具人机交互电路故障检测方法性能良好,稳定性较高,能够应用于实际的学前教育场景,可信度较高。