多机器人系统的定位技术是确保机器人协同任务 和自主导航的核心组成部分。为了满足不同应用场景 的需求,研究者采用了多种定位方法,并结合不同传感 器技术来提高定位精度、鲁棒性和适应性。常用定位 技术包括视觉SLAM、激光SLAM、超宽带(UWB) 定位、 GPS/IMU融合定位等。
| 定位技术 | 特点 | 适用场景 | 核心公式 |
| 视觉SLAM | 传感器成本低,提供丰 富图像信息,适合室内 外环境 | 无人机导航、AR设 备、室内外定位 |
利用相机投影模型,将三维点X投影到图像平面像素点 u:u=π(RX+t),其中,R,t为相机旋转和平移矩阵, π( ·)表示投影函数 |
| 激光SLAM | 高精度测距、不受光照 影响,适合弱光和夜间 | 自动驾驶、室内机 器人导航 |
利用ICP算法优化当前激光扫描S和地图点云M之间 的变换(R,):1 其中,s,和m 分别为对应点对 |
| UWB定位 | 无漂移绝对距离测量,抗干扰能力强 | 室内定位、多机器 人编队、GPS信号 弱区域 |
多基站测距构成定位方程组:d=(p-p)+e,其中, d是机器人与第i个基站的测距,p为机器人位置,pI 为基站位置,∈为测量误差 |
| GPS定位 | 全天候定位,适合 开阔区域 |
农田、物流配送、城 市道路测绘 |
基于伪距测量模型:p₁=(p-s;)+cδt+e,其中,p:是伪 距,s;为第i颗卫星位置,c为光速,δ,是接收机时钟误差 |
| IMU定位 |
提供高频率加速度和 角速度,无需外部信 号,适合无信号环境 |
无GPS环境、飞行 姿态稳定 |
离散时间下,状态预测:Vk+1=V+a△t,PA+1=PA+ ,其中,p和v分别为位置和速度,ag是 加速度 |
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