基于超声波传感器的移动机器人定位研究

基于移动机器人的室内环境建图与导航技术研究移动机器人已经成为室内环境中常见的工具，它们能够执行一系列任务，包括室内导航和环境建图。

随着技术的不断发展，基于移动机器人的室内环境建图与导航技术也取得了显著的进步。

室内环境建图是指移动机器人通过使用传感器和算法，将室内环境转化为一个精确的地图。

这一技术可以为机器人提供在未来导航时的参考，也可以为其他应用程序提供室内位置信息。

为了实现室内环境建图，移动机器人通常配备了不同类型的传感器，例如激光雷达、摄像头和超声波传感器。

这些传感器能够检测到机器人周围的障碍物和地面情况，并利用算法将收集到的数据转化为地图。

激光雷达是最常用的传感器之一，它可以扫描周围环境，测量距离和方向，然后将数据以点云的形式输出。

通过将这些点云数据转化为地图，机器人能够准确地识别出室内环境中的墙壁、家具和门窗等关键特征。

此外，摄像头也可以用于室内环境建图，它可以捕获图像并进行处理，通过图像特征提取和图像匹配算法，机器人可以获取更多的环境信息。

在室内地图构建的过程中，机器人通常需要通过移动和旋转来获取更全面的环境数据。

为了实现这个目标，机器人的导航系统起着关键作用。

导航系统利用机器人自身的运动信息和传感器数据，确定机器人的准确位置，并使用SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法将机器人收集到的数据与已有地图进行融合。

SLAM算法是一种鲁棒的估计和优化方法，能够实时更新地图以适应环境的变化。

在室内环境建图与导航技术研究中，还面临着一些挑战。

首先是误差问题，传感器可能受到噪声、非理想环境和天气等因素的干扰，导致测量结果不准确。

另外，室内环境的复杂性也是一个挑战，例如房间内的家具、障碍物和多级楼梯等。

针对这些问题，研究人员正在不断改进传感器的性能，并开发更高级的算法来提高精度和鲁棒性。

此外，室内环境建图与导航技术还涉及到实时性和效率的问题。

移动机器人需要在有限的时间内生成准确的地图，并能够快速且可靠地进行导航。

AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。

为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。

下面将介绍五种常见的AGV定位技术。

1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。

它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。

这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。

2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。

它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。

视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。

3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。

机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。

这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。

4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。

机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。

地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。

5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。

它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。

惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。

这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。

在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。

随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。

移动机器人的定位技术0504311 19 刘天庆智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。

其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。

因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。

机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中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。

移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。

移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。

而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。

目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。

下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。

二、主移动机器人常用的导航定位方法主移动机器人常用的导航定位方法有1、视觉导航定在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

2、光反射导航定位，典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。

激光和红外都是利用光反射技术来进行导航定位的。

3、GPS 全球定位系统，GPS 全球卫星定位系统是利用环绕地球的24 颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网络定位系统。

GPS 系统包括三大部分：空间部分-GPS 卫星，地面控制部分-地面监控系统，用户设备部分-GPS 信号接收机。

AGV移动机器人的五种定位技术介绍导语：随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。

那么，AGV移动机器人的定位技术主要涉有哪些呢？1、超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。

通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2式中，T—超声波发射和接收的时间差;v—超声波在介质中传播的波速。

由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。

而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。

2、视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。

在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。

3、GPS全球定位系统如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。

差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。

4、光反射导航定位技术典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。

机器人定位技术介绍前言随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。

那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。

移动机器人超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。

通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。

当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。

在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。

由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。

而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。

同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。

超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。

移动机器人视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。

在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。

超声波传感器在移动机器人的应用（探测障碍物）摘要：移动机器人通过各种传感器系统感知外界环境和自身状态，在复杂的环境自主移动并完成相应的任务，超声波传感器以其独有的特征而被青睐，关键词：超声波传感机器人障碍物探测前言：随着机器人技术的发展，自主移动机器人以其灵活性和智能性等特点，在人们的生产生活中应用越来越广泛，移动机器人要获得自主行为，其最重要的任务之一是获取关于环境的知识。

这是用不同的传感器测量并从那些测量中提取有意义的信息而实现的。

视觉、红外、激光、超声波等传感器都在移动机器人中得到实际应用。

超声波是一种在弹性介质中的机械振荡，有两种形式：横向振荡（横波）及纵和振荡（纵波）。

在工业中应用主要采用纵向振荡。

超声波可以在气体、液体及固体中传播，其传播速度不同。

另外，它也有折射和反射现象，并且在传播过程中有衰减。

在空气中传播超声波，其频率较低，一般为几十KHZ，而在固体、液体中则频率可用得较高。

在空气中衰减较快，而在液体及固体中传播，衰减较小，传播较远。

利用超声波的特性，可做成各种超声传感器，配上不同的电路，制成各种超声测量仪器及装置，并在通迅，医疗家电等各方面得到广泛应用。

超声波传感器以其性价比高、硬件实现简单，成本低，不易受电磁、光线被测对象颜色烟雾影响等优点，在移动机器人感知系统中得到了广泛的应用。

但是超声波传感器也存在一定的局限性，主要是因为波束角大、方向性差、测距的不稳定性(在非垂直的反射下)等，因此往往采用多个超声波传感器或采用其他传感器来补偿。

超声波传感器在移动机器人的应用由于用超声波测量距离并不是一个点测量。

超声波传感器具有一定的扩散特性，发射的超声能量主要集中在主波瓣上，沿着主波轴两侧呈波浪型衰减，左右约30°的扩散角，但对于移动机器人很难保证其自身运动姿态的稳定性，采用超声波传感器固定在移动机器人车身的探测方式，当移动机器人偏离平行墙面时，探测系统往往很难得到实际的距离。

机器人导航与定位中的多传感器融合技术探索引言随着科技的发展和人工智能的进步，机器人正成为我们生活中越来越重要的一部分。

机器人的导航与定位是机器人领域中的一个关键技术，它决定了机器人能否准确地感知、理解和探索环境。

而多传感器融合技术在机器人导航和定位中发挥着重要作用，本文将探讨机器人导航与定位中的多传感器融合技术。

一、机器人导航与定位的重要性机器人导航与定位是机器人在未知环境中准确移动和定位的能力。

对于机器人来说，准确的导航和定位是实现自主移动和任务执行的基础。

机器人需要能够感知和认知环境，并根据自身的位置和目标选择合适的路径进行移动。

因此，机器人导航与定位的研究对于机器人技术的发展具有重要意义。

二、多传感器融合技术在机器人导航与定位中的作用多传感器融合技术通过将不同类型、不同特性的传感器数据进行融合，可以提供更准确、稳定和可靠的机器人导航与定位能力。

在机器人导航和定位过程中，常用的传感器包括惯性测量单元（IMU）、视觉传感器、激光雷达、超声波传感器等。

这些传感器各自具有不同的测量能力和精度，但也存在各自的局限性。

通过多传感器融合技术，可以综合利用各种传感器的优势，弥补各种传感器的缺陷，提高机器人导航与定位的准确性和鲁棒性。

三、多传感器融合技术的研究方向1. 数据融合算法数据融合算法是多传感器融合技术中的核心。

它通过将来自不同传感器的数据进行融合，得到更准确的位置和姿态估计结果。

常用的数据融合算法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）等。

这些算法基于数学模型，能够有效地将传感器数据融合起来，提高导航定位的准确性。

2. 传感器融合框架传感器融合框架是多传感器融合技术的实现平台。

它提供了一种统一的架构，用于管理和整合不同传感器的数据和算法。

常用的传感器融合框架包括机器人操作系统（ROS）和传感器融合库（Sensor Fusion Library）等。

机器人自主导航及定位技术研究第一章绪论随着科技的不断发展和人类的需求不断增长，机器人技术受到越来越多的关注和研究。

机器人自主导航及定位技术是机器人技术领域内的重要研究方向之一。

本文主要围绕机器人自主导航及定位技术的研究展开，从以下几个方面进行探讨和分析。

第二章机器人自主导航技术机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中，依靠自身的传感器和算法，实现路径规划、障碍避让、目标识别等功能，自主地完成导航行为。

机器人自主导航技术的实现需要解决以下三个问题：1.环境感知：机器人需要通过各种传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）获取周围环境的信息，包括地面的高度、相邻物体的距离和形状、墙壁的位置等。

2.路径规划：机器人需要基于环境感知的信息，通过算法规划最优路径，并考虑到机器人的大小、移动速度等因素。

3.运动控制：机器人需要控制运动以执行路径，保持平衡并避免撞击环境中的障碍物。

随着深度学习等技术的发展，机器人自主导航技术取得了很大的进展，并应用于工业自动化、智能出租车、无人机、智能家居等领域。

第三章机器人定位技术机器人在进行任务时，需要了解自身的位置和朝向，以便准确地执行任务。

机器人定位技术是指通过各种传感器和算法，获取机器人的位置和朝向信息的技术。

机器人定位技术主要包括以下几种：1.惯性导航系统（INS）：利用加速度计和陀螺仪等传感器，监测机器人在三维空间内的运动状态，进而推算出机器人的位置和朝向。

2.视觉定位技术：通过摄像头获取环境的视觉信息，并利用计算机视觉算法匹配环境中的特征点，从而确定机器人的位置和朝向。

3.全球定位系统（GPS）：通过卫星信号获取机器人的全球位置信息，可精确到数米的距离，但在室内等信号不好的环境中精度会降低。

4.激光测距系统：利用激光器扫描周围环境并测量距离，从而确定机器人的位置信息。

5.超声波定位技术：利用超声波信号测量机器人和环境之间的距离，从而确定机器人的位置信息。

第四章机器人自主导航与定位技术的融合机器人自主导航与定位技术的融合是机器人领域内的重要研究方向。

机器人上使用超声波传感器的原理2009-02-23 21:20超声波传感器的原理？超声波传感器是用来测量物体的距离。

首先，超声波传感器会发射一组高频声波，一般为40-45KHz，当声波遇到物体后，就会被反弹回，并被接受到。

通过计算声波从发射到返回的时间，再乘以声波在媒介中的传播速度（344 米/秒，空气中）。

就可以获得物体相对于传感器的距离值了。

声波换能器特性声波换能器就好比一个喇叭，能将电流信号转换成高频声波，或者将声波转换成电信号。

（其实多数喇叭都可以当作话筒用，不信大家可以去试一下，用喇叭代替麦克风，也是可以的，只不过麦克风将声波转化成电信号的能力比较强一点。

所以，更加灵敏一点。

）换能器在将电型号转化成声波的过程中，所产生的声波并不是理想中的矩形，（图1-a），而是一个类似花瓣一样形状，参见（图1-b，c）：图1：声波特性值得一提的是，在实际应用中，产生的波形应该是三维的，类似柱状体。

对于机器人的应用来说，超声波传感器主要用来探测物体的距离以及相对于传感器的方位，以便可以进行避障动作。

最理想就是矩形，不但可以准确的获得物体的距离值，也可以准确的获得方位值，就是正前方。

但是实际上，超声波的波束根据应用不同，有宽波束，和窄波束。

宽波束（图1-b）的传感器会检测到任何在波束范围的物体，它可以检测到物体的距离，但是确无法检测到物体的方位，误差最高会有100度左右，机器人将无法准确的确定其避障的动作。

当然，作为只要探测物体有或者无的用途来说，宽波束的传感器是比较理想的。

同理，窄波束可以相对宽波束获得更加精确的方位角。

在选择超声波传感器的时候，这个波形特性是必须要考虑的。

超声波的问题超声波传感器应用起来原理简单，也很方便，成本也很低。

但是目前的超声波传感器都有一些缺点，比如，反射问题，噪音，交叉问题。

反射问题：如果被探测物体始终在合适的角度，那超声波传感器将会获得正确的角度。

但是不幸的是，在实际使用中，很少被探测物体是能被正确的检测的。

基于低成本移动机器人设计的超声SLAM 超声SLAM是一种基于超声波传感技术的同时定位与地图构建方法，适用于低成本移动机器人。

本文将从超声SLAM的原理、算法、应用以及未来的发展方向等方面进行详细阐述。

一、超声SLAM的原理与算法超声SLAM的原理是通过超声波传感器获取环境的距离信息，并结合机器人的运动控制信息，利用计算机算法实时估计机器人的位置和构建地图。

常用的超声波传感器包括二维扫描传感器和多段探测传感器。

二维扫描传感器可以通过旋转测量环境中各个方向的距离信息，而多段探测传感器则通过多个固定的超声波传感器探测离机器人一定距离处的障碍物。

超声SLAM的算法通常采用粒子滤波器（Particle Filter）和扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）两种方法。

粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波算法，适用于非高斯分布的状态估计问题。

扩展卡尔曼滤波器则是一种线性化的滤波算法，适用于高斯分布的状态估计问题。

二、超声SLAM的应用超声SLAM在室内导航、环境建模、自主探测和人机交互等方面具有广泛的应用。

在室内导航方面，超声SLAM可以帮助机器人在未知环境中实现定位和路径规划，以便完成室内巡航、自主清扫等任务。

在环境建模方面，超声SLAM可以根据采集到的超声波数据实时构建机器人周围的环境地图，为后续的自主导航提供依据。

在自主探测方面，超声SLAM可以通过超声波传感器检测环境中的障碍物，以及对障碍物的距离进行估计，从而实现智能避障和环境感知。

在人机交互方面，超声SLAM可以帮助机器人定位和识别人体，提高机器人与人类的互动效果。

三、超声SLAM的未来发展方向超声SLAM在低成本移动机器人领域具有广阔的应用前景，未来还有以下几个方向可以进一步发展。

1.算法优化：超声SLAM的算法需要不断优化和改进，提高定位和地图构建的精度和稳定性。

例如，可以将深度学习等机器学习方法引入超声SLAM，提高对环境和障碍物的自动识别和分类能力。

超声测距的移动机器人路径导航摘要随着机器人技术的不断发展，自主移动机器人正越来越成为研究的热点。

导航技术是其研究核心，而路径规划又是移动机器人导航中最重要的任务之一。

基于超声波测距的自主移动机器人路径规划是移动机器人技术中的一项重要研究课题。

本文对基于超声波测距的自主移动机器人路径规划问题进行了较为深入的探讨和分析。

首先。

对自主移动机器人的发展状况，以及移动机器人导航技术和路径规划技术的国内外发展现状进行了综述。

然后介绍了超声波测距原理，讨论了超声波测距系统应用于导航技术的优势。

重点探讨了基于超声波测距的自主移动机器人路径规划技术，采用栅格法进行环境建模，运用了一种称作沿边走的算法进行了路径规划。

最后分析了现有方案的优缺点，展望了机器人路径规划技术的未来发展趋势和研究方向。

关键字：自主移动机器人；超声波；路径规划目录第一章绪论-------------------------------------------------------------------------------------5 1.1论文背景和意义------------------------------------------------------------------------5 1.2国内外研究现状------------------------------------------------------------------------61.2.1自主移动机器人导航技术现状----------------------------------------------61.2.2自主移动机器人路径规划技术现状----------------------------------------7 1.3本论文的主要内容----------------------------------------------------------------------9 第二章超声波测距技术---------------------------------------------------------------------10 2.1移动机器人中的测距技术-----------------------------------------------------------102.1.1无源测距技术------------------------------------------------------------------102.1.2有源测距技术------------------------------------------------------------------10 2.2测距传感器的选择性分析-----------------------------------------------------------12 2.3超声波测距-----------------------------------------------------------------------------132.3.1超声波发生器------------------------------------------------------------------132.3.2压电式超声波发生器原理---------------------------------------------------142.3.3超声波测距原理---------------------------------------------------------------14 2.4本章小结--------------------------------------------------------------------------------15 第三章环境建模------------------------------------------------------------------------------16 3.1 栅格法简介-----------------------------------------------------------------------------16 3.2栅格法建模-----------------------------------------------------------------------------17 3.3基于超声波传感器测距的栅格化方法--------------------------------------------17 3.4本章小结--------------------------------------------------------------------------------18 第四章基于超声波测距的沿边走路径规划的导航算法------------------------------19 4.1 坐标系的建立--------------------------------------------------------------------------19 4.2基于超声波测距的沿边走路径规划机器人的导航算法-----------------------204.2.1沿边走算法简介---------------------------------------------------------------204.2.2沿边走过程---------------------------------------------------------------------21 4.3沿边走路径规划流程图--------------------------------------------------------------23 4.4本章小结--------------------------------------------------------------------------------24第五章结果分析------------------------------------------------------------------------------25 5.1仿真结果---------------------------------------------------------------------------------25 5.2结果分析--------------------------------------------------------------------------------26 5.3本章小结--------------------------------------------------------------------------------26 第六章现有方案缺陷及路径规划技术的发展趋势------------------------------------27 第七章结论------------------------------------------------------------------------------------29 参考文献----------------------------------------------------------------------------------------30 致谢----------------------------------------------------------------------------------------------31 附录----------------------------------------------------------------------------------------------32第一章绪论1.1论文背景和意义自1962年美国研制出世界上第一台工业机器人以来，经过40余年的发展，机器人技术以及应用都已取得非常大的进步。

超声在机器人视觉中的应用研究一、绪论随着机器人技术的不断发展，机器人视觉系统的重要性越来越受到重视。

然而，像相机这样的光学传感器通常只能探测到可见光波段的信息，对于许多环境下的任务，如在污浊水中或尘埃较多的环境中操作机器人，相机的能力就会非常有限。

为了解决这一问题，超声波成像技术被广泛应用于机器人视觉系统中。

二、超声波成像技术的应用超声波成像技术是一种利用超声波的物理特性进行成像的技术。

在机器人视觉中，超声波传感器可以探测到障碍物的位置和大小，对于分辨率不高、适用范围广、对环境要求不高的任务，如躲避障碍物、定位等方面具有很大的优势。

1. 超声波在机器人导航中的应用在机器人导航中，超声波可用于绘制机器人周围环境的“地图”，帮助机器人规划出适合的路径。

此外，超声波还可以帮助机器人避免碰撞和检测特定的目标物，如球、人、动物等。

2. 超声波在机器人物品识别中的应用超声波还可以用于机器人物品识别，通过检测物品的形状和密度来判断物品的种类。

比如，可以用超声波来检测这个物品是玻璃杯还是陶瓷杯、是红酒还是白葡萄酒等。

这对于机器人处理固体废物或完成瑕疵检测等工作十分有用。

三、超声波成像技术的挑战虽然超声波成像技术在机器人视觉中有着广泛的应用，但仍存在一些挑战。

1. 分辨率挑战：超声波成像技术分辨率较低，无法适用于一些需要高分辨率的任务。

2. 噪声挑战：由于超声波会被物体表面反射或散射，因此会产生一些干扰噪声，降低了超声波信号的质量。

3. 环境挑战：超声波在不同环境下的传输速度和衰减程度都不同，这对超声波成像技术的应用提出了挑战。

四、超声波成像技术的未来随着科技的不断进步，超声波成像技术在机器人视觉中的应用会越来越广泛。

在未来，超声波成像技术会不断地被改良和优化，以提高分辨率、降低噪声和适应更复杂的工作环境。

五、结论超声波成像技术是一种在机器人视觉中广泛应用的技术。

尽管它存在一些挑战，但是它的应用范围非常广泛，具有很大的潜力。

移动机器人空间定位技术综述在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在各个领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术辅助机器人等等。

而要让这些移动机器人能够准确、高效地完成任务，空间定位技术是其中至关重要的一环。

移动机器人的空间定位，简单来说，就是要让机器人知道自己在空间中的位置和姿态。

这就好比我们在一个陌生的环境中，需要知道自己所处的位置和方向，才能准确地到达目的地。

对于移动机器人而言，准确的空间定位是实现自主导航、路径规划、避障等功能的基础。

目前，移动机器人的空间定位技术主要可以分为以下几类：一、基于传感器的定位技术1、激光雷达定位激光雷达是一种通过发射激光束并测量反射光来获取周围环境信息的传感器。

它能够提供高精度的距离测量，从而帮助机器人构建环境地图，并通过与地图的匹配来确定自身的位置。

激光雷达定位具有精度高、可靠性强的优点，但成本相对较高，且在一些恶劣环境下（如烟雾、灰尘等）可能会受到影响。

2、视觉定位视觉定位主要利用摄像头来获取图像信息，并通过图像处理和分析来确定机器人的位置。

视觉定位可以分为基于单目视觉和基于双目视觉的定位方法。

单目视觉定位相对简单，但只能获取二维信息，定位精度有限；双目视觉则可以通过立体匹配获取深度信息，从而实现更精确的三维定位。

然而，视觉定位容易受到光照、遮挡等因素的影响，算法复杂度也较高。

3、惯性导航定位惯性导航系统通常由加速度计和陀螺仪组成，能够测量机器人的加速度和角速度，并通过积分计算出机器人的位置和姿态变化。

惯性导航具有自主性强、不受外界干扰的优点，但由于误差会随时间积累，因此通常需要与其他定位方法结合使用，以提高定位精度。

4、超声波定位超声波定位是通过发射超声波并测量回波时间来计算距离的一种定位方法。

它成本较低，适用于短距离定位，但精度相对较低，且容易受到环境干扰。

二、基于地图的定位技术1、栅格地图定位栅格地图是将环境划分为一个个大小相等的栅格，并对每个栅格的状态（如空闲、障碍物等）进行标记。

基于超声波传感器的室内机器人定位研究
刘艳;董宽
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2015(39)8
【摘要】为提高三边测量法定位精度,将三边测量法和最小二乘法结合起来进行机器人定位坐标计算,减小定位误差.同时,考虑到温度对超声波测量的影响,提出一种温度补偿方法对超声波声速进行修正.实验结果表明,采用上述方法能使机器人的定位误差控制在厘米级别,基本满足室内机器人的定位要求.
【总页数】3页(P54-56)
【作者】刘艳;董宽
【作者单位】大连大学信息工程学院,辽宁大连116622;大连大学信息工程学院,辽宁大连116622
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于超声波传感器的移动机器人定位研究 [J], 程华彬;张颖超
2.基于超声波传感器的机器人室内环境重构 [J], 袁帅;李素芳;毛红民;张凤
3.基于单目相机与里程计的室内机器人定位研究 [J], 温倩雯;苏毅辉;李庚
4.基于粒子滤波的室内机器人定位研究 [J], 萧志聪;苏成悦;叶迅
5.基于改进AEO算法的多机器人主动嗅觉室内味源定位研究 [J], 傅均;沈路遥;刘锐蕊
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基于超声波传感器的巡检机器人导航纠偏研究
张磊;刘义亭;陈光明;李佩娟
【期刊名称】《智能化农业装备学报(中英文)》
【年(卷),期】2022(3)2
【摘要】随着大数据及技术支撑型农业的兴起,越来越多的机器人开始在农业中得以应用。

针对巡检机器人导航过程中位置精度误差和轨迹偏差较大的问题,研究一种基于超声波传感器的导航纠偏方法。

通过对巡检机器人的位姿信息进行扩展卡尔曼滤波,将融合后的位姿用于其导航定位,将超声波传感器的量测数据结合融合后的位姿,根据巡检机器人与左右墙体之间的相对位置关系判断车体是否偏移,达到对导航轨迹纠偏的目的。

试验表明,基于超声波传感器的导航纠偏在不发生转弯的情况下平均误差为0.0113rad,在发生一次转弯的情况下纠偏的平均误差为0.0239rad,可以降低巡检机器人与左右墙体发生碰撞的概率,提高导航过程中的工作性能。

【总页数】7页(P64-70)
【作者】张磊;刘义亭;陈光明;李佩娟
【作者单位】南京工程学院;东南大学;南京农业大学;江苏省智能化农业装备重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】S24
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