智能机器人自主位置的检测常用的五种方法

导航和定位是移动机器人研究的两个重要问题。移动机器人的导航方式可分 为：基于环境信息的地图模型匹配导航；基于各种导航信号的路标(landmark) 导 航、视觉导航和味觉导航等；环境地图模型匹配(map matching)导航是机器人通过自身的各种传感器，探测周围环境，利用感知的局部环境信息进行局部地图构造， 并与其内部事先存储的完整地图进行匹配，如两模型相互匹配，机器人可确定自身 的位置。并根据预先规划的一条全局路线，采用路径跟踪和避障技术，实现导航。 它涉及环境地图模型建造和模型匹配两大问题。

路标导航是事先将环境中的一些 特殊景物作为路标.机器人在知道这些路标在环境中的坐标、形状等特征的前提 下，通过对路标的探测来确定自身的位置。根据路标的不同，可分为人工路标导航 和自然路标导航，前者通过对人为放置的特殊标志的识别实现导航，后者是机器人 通过对工作环境中自然特征的识别完成导航。路标探测的稳定性和鲁棒性是研究 的主要问题。常利用视觉探测路标来完成的机器人导航所涉及的视觉导航中边缘 锐化、特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差始终是一个瓶颈问题。味觉导 航是通过机器人配备的化学传感器感知气味的浓度，根据气味的浓度和气流的方 向来控制机器人的运动，由于气味传感器灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等要 求难以达到，该项技术很少应用到实际环境中，仍处于试验研究阶段。还有一种比 较常用的方法是预先铺设导轨，这种技术相对简单，也容易实现，但有工作环境不 能随意变更，任务不能变更，缺少灵活性等局限性。定位作为移动机器人导航Z基 本的环节，是确定机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置姿态。

定位方法根据机器人工作环境的复杂性，去配备传感器的种类和数量的不同有多种方法， 主要有惯性定位、路标定位和声音定位等。惯性定位是在移动机器人的车轮上装 有光电编码器或其他测速传感器，通过对车轮转动的记录粗略地确定位置和姿态。 该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象产生的误差，使累积误差随路 径的增加而增大，定位误差的逐渐累积会引起较大的偏差。路标定位是在移动机 器人工作的环境里，人为地设置一些坐标已知的路标，如超声波发射器、激光反射 板等，通过对路标的探测来确定自身的位置。

路标定位也是普遍采用的方法，可获 得较高的定位精度且计算量小，可用于实际的生产中，但该方法需要对工作环境预 先设定路标，不太符合真正意义的自主导航。声音定位用于物体超出视野之外或 光线很暗，视觉导航和定位失效的情况，基于声音的无方向性和时间分辨率高等优 点，采用Z大似然法、时空梯度法等方法可实现机器人的准确定位。移动机器人一 般用航位推算(dead reckoning)和全局位置推定(global positioning)识别位置和姿 态。

随着GPS 卫星定位系统的广泛应用，通过GPS 进行定位是一种可行的方案。 GPS 定位精度高的P 码仅供美军和特许用户使用，C/A 码的定位精度不能满足高 精度的轨迹控制要求。且GPS 信号在城市中高楼林立的区域、林荫道、隧道、山洞 和建筑物内部等接收困难，对工作环境有很多要求，对很多移动机器人并不适用，

移动机器人自主位置的检测常用方法有以下几种：

(1)在空中、宇宙、海中等三维移动场合的计测，希望尽可能采用自主位置检测法，原理上是依据通过3轴(X,Y,Z) 各自的加速度检测和检测各轴相对基准的转角偏差的惯性导航系统来求解。

(2)在环境整备的二维平面上，如果由车辆的两轮使机器人移动，则从单位时间的旋转量的和及差，利用公式可求得每个时刻车辆现有的位置和方位。

(3)用速度陀螺仪等求得每单位时间的移动距离和单位时间的方位变化，计算出每个时刻的位置和方位。

(4)通过对周边环境进行图像识别，计算检测出自身的位置和方位。

(5)在没有进行环境整备的二维或三维环境中，通过作为某些计测目标的(2) 及(3)的方法进行概略位置和方位的检测，并利用高精度修正系统进行数据处理。