【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能机器人协同作业，更具体地，本专利技术涉及一种多形态智能设备协同数据采集方法。
技术介绍
1、在当今的智能设备协同数据采集领域，随着机器人技术、传感器技术以及通信技术的飞速发展，越来越多的智能设备被应用于各种复杂环境的数据采集任务中。地面移动机器人凭借其良好的地面适应性和较高的负载能力，常被用于在复杂地形区域进行数据采集，通过搭载激光雷达等传感器，能够获取高精度的三维点云数据，为地形测绘、环境监测等任务提供基础数据支持。无人机则以其快速灵活的飞行能力，在低空飞行区域进行数据采集，其搭载的航拍摄像头可以获取大范围的图像数据，对于快速获取区域信息具有显著优势。
2、然而，地面移动机器人在面对狭窄地形时，虽然能够稳定移动并采集数据，但其移动速度相对较慢，且在电量不足时需要返回充电站进行充电，这会中断数据采集任务，影响任务的连续性。无人机虽然能够快速移动并采集图像数据，但其存储容量有限，当存储空间不足时，需要返回基站进行数据传输，这同样会导致任务中断。此外，单一机器人采集的数据类型较为单一，难以全面反映复杂环境的多维...
【技术保护点】
1.一种多形态智能设备协同数据采集方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广播集结点坐标(xm,ym)包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地面最优路径的生成包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接受无线充电包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合三维点云数据与图像数据包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成环境模型包括：构建泊松方程：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据任务类型执行
【技术特征摘要】
1.一种多形态智能设备协同数据采集方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广播集结点坐标(xm,ym)包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地面最优路径的生成包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接受无线充电包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合三维点云数据与图像数据包括：
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