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机器人定位技术摘要：定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程本文根据 定位方式和传感器的不同，把定位技术分为四大类，即航迹推算、信 号灯定位、基于地图的定位、基于视觉的定位，并给出了各类定位技 术的主体思想及其中的关键技术并详细分析了了基于视觉的定位和 航迹推演的定位方法具有较高的参高价值关键词：移动机器人；传感器；定位技术；视觉；Abstract: positioning is to identify the robot in the process of the location in the work environment.In this paper, depending on the positioning method and the sensor, the positioning technology is divided into four categories, namely dead reckoning, the orientation of light, based on the map, based on visual positioning, and provides all kinds of the main idea of positioning technology, and the key technology.And detailed analysis of positioning method based on visual orientation and track is deduced.With higher and higher value.Key words: mobile robot， The sensor， location technology， Visual 引言机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题［1：（1）我（机 器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我如何到达该处？其中 第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航 系统的路径规划问题。

移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第 一个问题定位问题是移动机器人领域内一个最重要的内容⑵最开始只 是基于记录机器人运动的内部传感器进行航位推算，后来利用各种外 部传感器，通过对环境特征的观测计算机器人相对于整个环境的位置 和方向直到今天，形成了融合内、外部传感器的机器人定位方法⑶现有的移动机器人定位传感器种类很多，主要分为两种：基于机 器人内部所用的传感器，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达 等和基于机器人外部所用的传感器，如摄像头、激光雷达，超声波 而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器不同的传 感器组合，采用不同的定位手段，都可以被移动机器人用来定位现 在的定位技术主要有：航迹推算、信号灯定位，基于地图的定位、路 标定位、基于视觉的定位等1移动机器人常用的定位技术1.1基于航迹推算的定位技术航迹推算[4] （Dead Reckoning简称DR）是一种使用最广泛的定 位手段不需要外部传感器信息来实现对车辆位置和方向的估计，并 且能够提供很高的短期定位精度航迹推算定位技术的关键是要能测 量出移动机器人单位时间间隔走过的距离，以及在这段时间内移动机 器人航向的变化。

根据传感器的不同，主要有基于惯性传感器的航迹 推算定位方法以及基于码盘的航迹推算定位方法利用陀螺和加速度计分别测量出旋转率和加速率，在对测量结果 进行积分，从而求解出移动机器人移动的距离以及航向的变化，再根 据航迹推算的基本算法，求得移动机器人的位置以及姿态，这就是基 于惯性器件的航迹推算定位方法这种方法具有自包含优点，即无需 外部参考然而，随时间有漂移，积分之后，任何小的常数误差都会 无限增长因此，惯性传感器对于长时间的精确定位是不适合的航 迹推算定位技术常用码盘进行位置和姿态的估算同样也具有航迹推 算的共同特点，即是一种自包含的定位方法，方法简单、成本低并且 容易实时完成其原理如图1所示x⑵,y⑵事史IX以 (A(O)rY(O)}图1航迹推演算法的原理其推到的一般方程为：x(k) = x(k -1) + S (K T)+，L (k 一1) * cos(里(k -1))2y (k) = y (k -1) + Sr (K-1) ;，L(k-1) * sin(里(k -1)) 中(k) * (k - 1) + Sr ( K-1) 一，匚(k-1) b其中：x(k)，y(幻，中(k为车辆在牖时刻的位置以及方向，Sr(K-1)， SL (k -1)分别为车辆右轮和左轮在k-1时刻到k时刻时间间隔所走过的 距离,b为车辆的轮距。

1.2基于信号灯的定位方法信号灯定位系统是船只和飞行器普遍的导航定位手段基于信号 灯的定位系统依赖一组安装在环境中已知的信号灯在移动机器人上 安装传感器，对信号灯进行观测用于环境观测的传感器有很多种， 可以是主动的信号，比如主动视觉、超声波、激光雷达⑸、毫米波雷 达收发器，也可以是被动的信号，比如GPS、被动视觉信号灯经过 很短的处理过程能够提供稳定、精确的位置信息虽然这种定位方法 提供很高的采样率以及极高的稳定性，但是安装和维护信标花费很 高信号灯定位方式中主要有两种实现技术：三边测量技术和三角测 量［6］三边测量确定移动机器人的位置是基于与已知信标的距离测量 结果在三边测量导航系统中至少要有3个发射器在已知的位置（信 标）上安装，而接收机安装在移动机器人上GPS就是一种利用三边 测量进行定位定姿的例子三角测量与三边测量技术的思路大致是一 样的，通过测量与已知信标的角度，来进行定位由于工艺的提高及 技术的成熟，GPS已经普遍的应用于移动机器人的定位系统中1.3基于地图的定位方法在基于地图的定位技术［7］中，地图构建是其中的一个重要的内 容机器人利用对环境的感知信息对现实世界进行建模，自动地构建 一个地图⑻。

典型的地图表示方法有几何地图，拓扑地图几何图是 获取环境的几何特征，然而拓扑图是描述了不同区域的连通性但是 几何图和拓扑图之间的区别确是模糊不清的，因为实际上所有的拓扑 方法都依赖于几何信息基于构造地图的机器人定位过程可分成三个阶段：位姿预测、地 图匹配、位姿更新位姿预测应用里程计模型给出机器人的初始位姿， 为地图匹配提供一种先验环境特征信息地图匹配是寻找传感器测量 的局部地图信息与全局地图间的对应关系，并用局部地图更新全局地 图的过程最后根据地图匹配结果，应用相关的定位算法完成对机器 人当前的定位，其过程［9 ］如图2所示r I 1、 l__ 营- in 11X(k/k)I*—经出更新#［传*暴•图2机器人的位姿估计过程1.4基于视觉的定位方法视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的定位方法.利用摄 像机摄取包含信标的图像信息.经图像处理提取并识别信标.再根据 信标的先验知识，计算出传感器在环境中的位姿.当传感器与藏体的 位置关系已知时.则载体在这个环境中的位置和方向就可以同时计算 出来.如果这种位姿数据可以实时计算.就满足了移动状态下的 自主定位［10］.视觉传感器包含了丰富的环境信息，可以用于目标识别跟踪、环 境地图构建、障碍检测等。

因其能实现多种功能的特点，所以基于视 觉传感器的机器人定位定向技术引起了人们越来越多的关注很多 学者提出了不同的定位方法，这些定位大体可分为以下三类：第一类 是基于立体视觉的方法，这类方法的突出优点是能获取周围环境的深 度信息，从而能够实现较为准确地定位，但存在需要对摄像机进行标 定等问题第二类是基于全方位视觉传感器的定位方法，使用这种视 觉传感器不需要控制摄像头，但是它会对感知到的环境产生很大的畸 变第三类是基于单目视觉的机器人定位算法，这类方法具有简单易 用和适用范围广等特点，还可以与里程仪等传感器相结合实现运动立 体视觉定位，实现对环境特征的三维测量完成环境建图，因而单目视 觉使用较为灵活，也不会像全方位视觉传感器那样产生很大的畸变基于双目运动立体视觉的机器人定位定向方法[11]:双目摄像机安 装于云台上，云台可实现3600自由转动，双目立体视觉实现环境标志 物识别与三维测量，显然标志物的三维信息带有误差同时，利用码 盘的数据可以得到机器人的初步定位码盘定位也不可避免的存在误 差，通过卡尔曼滤波将两者的信息相融合以得到更为准确地机器人和 标志物的位置信息英国牛津大学在这方面进行了深入的研究，在室 内环境下的机器人实验中取得了良好的效果。

2.结束语针对不同类型的机器人以及机器人所工作的不同环境，可以选择 特定的定位技术或是将几种定位技术结合起来，以满足移动机器人的 定位需要本文讨论了移动机器人常用的几种定位技术，并对其进行 了较详细的研究与讨论这在选择定位方法时具有较高的参考性 参考文献：[1] 陈延国，等.自主移动机器人定位方法的研究现状[J].应用科技，2002,11.[2] 李群明，等.室内自主移动机器人定位方法研究综述[J].机器人，2003(11).[3] 张浩峰，赵春霞.面向室外自然环境的移动机器人视觉仿真统[J].系统仿真学报，2006, 18(3): 701-705.[4] 陶敏，等.移动机器人定位技术[J].火力与指挥控制,2013,7.[5] 董再励，王光辉.自主移动机器人激光全局定位系统的研究[J].机器人，2000, 22(3)： 12—16.[6] 李磊，等.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人，2002,9.[7] 赵翊捷，陈卫东.基于地图的移动机器人定位技术新进展[J].上 海交通大学学报,2002,10.[8] 迟健男，徐心和.移动机器人即时定位与地图创建问题研究[J].机 器人，2004,1.[9] 胡劲草.室内自主式移动机器人定位方法研究[J].机电产品开发 与创新，2006,19 (5) :26-30.[10] 魏芳，董再励.用于移动机器人的视觉全局定位系统研究[J].机 器人，2001,23 (5)： 400-402.[11] 卢惠民，张辉，郑志强.基于视觉的移动机器人的自定位问题[J].中南大学学报，2009,40 (9).。