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《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的发展，移动机器人技术在工业、医疗、服务等多个领域得到广泛应用。
准确的定位技术是实现移动机器人自主导航、完成任务的关键。
传统单一的传感器在复杂环境下难以实现精准定位，因此，基于多传感器融合的移动机器人定位系统成为当前研究的热点。
本文将深入探讨基于多传感器融合的移动机器人定位系统的研究与应用。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是将多种传感器的数据通过一定的算法进行融合，以获得更加准确、全面的信息。
在移动机器人定位系统中，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、轮速传感器等。
这些传感器在不同的环境中具有不同的优势和局限性，通过多传感器融合技术可以互相弥补，提高定位的准确性和鲁棒性。
三、多传感器融合定位系统的组成与原理（一）系统组成多传感器融合定位系统主要由传感器模块、数据处理模块和定位算法模块组成。
传感器模块包括激光雷达、摄像头、IMU等，用于获取环境信息和机器人自身的运动信息。
数据处理模块负责对传感器数据进行预处理和特征提取。
定位算法模块则根据融合后的数据，采用合适的算法进行定位。
（二）工作原理多传感器融合定位系统的工作原理是：首先，各种传感器获取环境信息和机器人自身的运动信息。
然后，数据处理模块对传感器数据进行预处理和特征提取，包括去除噪声、校正畸变等。
接着，定位算法模块采用合适的算法对融合后的数据进行处理，得到机器人的位置和姿态信息。
最后，将定位结果输出给移动机器人的控制系统，实现自主导航。
四、多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用（一）激光雷达与摄像头的融合激光雷达和摄像头是移动机器人定位中常用的两种传感器。
激光雷达可以获取环境的三维信息，具有较高的测量精度和距离分辨率；而摄像头则可以获取环境的颜色、纹理等视觉信息。
通过将激光雷达和摄像头的数据进行融合，可以实现更加准确的物体识别和障碍物检测，提高机器人的定位精度和鲁棒性。
空间定位技术详解在现代社会中，我们经常会使用到各种各样的定位技术来确定事物的位置和方向。
其中，空间定位技术是一种非常重要且广泛应用的技术，它可以帮助我们准确定位到目标的具体位置，为我们的生活带来诸多便利。
空间定位技术主要包括全球定位系统（GPS）、北斗导航系统、伽利略导航系统、地基增强定位系统以及室内定位系统等。
这些技术的共同特点是利用一定的传感器和信号来获取目标的位置信息，并通过算法处理后将其展示出来。
其中，全球定位系统（GPS）是最为人熟知且广泛应用的一种空间定位技术。
GPS系统由一组卫星、地面控制站和用户终端组成，通过接收卫星发射的信号，计算信号传播的时间来确定目标的位置。
凭借其全球覆盖、高精度和可信赖性，GPS已广泛应用于车载导航、航空导航、探险活动等领域，为人们提供了精准的定位服务。
与GPS相类似的是中国自主研发的北斗导航系统。
北斗导航系统由一组卫星、地面控制站和用户终端组成，可以为用户提供全球导航、定位和授时服务。
北斗系统的特点是在全球范围内都具备定位服务能力，特别是在亚太地区的精度更高。
北斗导航系统的问世，既提升了我国在定位技术领域的地位，也为我国的经济社会发展提供了强有力的支撑。
此外，伽利略导航系统是由欧盟独立研发的一种空间定位技术。
伽利略系统主要依靠一组卫星网络进行定位，能够为全球用户提供高精度和可靠的定位服务。
伽利略系统的特点是其定位精度更高、对用户的服务质量要求也更高。
伽利略导航系统的出现，填补了欧洲在空间定位技术领域的空白，也为欧洲的经济发展和科技进步做出了重要贡献。
除了全球性的导航系统，地基增强定位系统也是一种重要的空间定位技术。
地基增强定位系统利用地面上的基站来发送辅助信息，通过接收和分析这些信息，用户能够获得更高的定位精度。
这个技术在城市环境中尤为重要，因为城市中高楼大厦等建筑物会阻碍卫星信号的传播，从而降低了定位的精度。
此外，室内定位系统是近年来兴起的一种定位技术。
机器人路径规划技术综述随着科技快速发展，机器人逐渐成为人们日常生活中的一部分。
而机器人的核心之一便是路径规划技术。
路径规划即是让机器人可自主地选择一条可靠的路径从起点走到终点。
本文将会综述机器人路径规划技术的发展，实现方法及其在不同领域的应用。
1.路径规划技术的发展1.1 传统路径规划方法在传统路径规划方法中，机器人的探索方法是通过传感器进行实时感知和数据收集，从而生成一个局部地图。
此地图表示机器人当前所在的环境，机器人通过与局部地图进行匹配，从而寻找到一个可用的路径。
传统路径规划方法一般采用的是基于格子表示法的A*规划算法。
A*算法的优点在于快速并高效地找到最短路径，但相应的局限也十分明显，即不能容忍动态环境。
1.2 基于机器学习的路径规划针对传统方法局限性，新兴的机器学习路径规划技术应运而生。
事实上，基于机器学习的路径规划还是建立在传统路径规划方法的基础上，其核心思想是通过机器学习的方式去预测机器人在某地图上的运动行为。
在这种技术的驱动下，机器人可以快速地学习探索新环境，并用这些新数据去更新自己的运动模型，使模型逐渐变得更加精准。
2.路径规划技术的实现方法2.1 定位技术实现路径规划技术需要拉起正确的定位技术。
目前，常见的定位方案包括：惯性导航、序列结构光、实时定位和建图（SLAM）等。
因不同定位方案在不同场景中的表现有所千差万别，因此选择一种合适的定位方案对于路径规划也至关重要。
2.2 地图与数据预处理机器人实现路径规划还要有一份预处理好的地图。
预处理中可能需要考虑诸如不确定环境因素、基础数据源的不可靠性等问题。
此外，数据的预处理也涉及到了有效性和占用空间的平衡，需要考虑的因素非常丰富。
2.3 路径规划算法就算整个环境的建模已经完成并且无论如何得到了定位，机器人路径规划仍然需要一种算法来决定如何根据运动能力到达目标。
目前有许多常见的路径规划算法，如Dijstra和A*等，各个算法的不同在于选取最优节点的方式。
移动机器人概述与关键技术1 移动机器人概述 (1)2 移动机器人的关键技术 (2)1 移动机器人概述20世纪60年代末期，斯坦福研究院的Nilsson设计了一个移动机器人，目的是为了研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制，这是机器人向智能化发展的一个新的开始。
伴随着社会和科学技术的迅速发展，机器人的应用越来越广泛，几乎渗透工业、农业、军事、医疗等各个领域，具有智能特性的移动机器人能更好地帮助人们从枯燥、单调、危险的工作中解脱出来。
机器人技术的飞速发展，各种类型的机器人相继问世与广泛应用，机器人已经逐渐成为人类的好朋友，同时这也引来了越来越多国际学者的关注。
移动机器人是机器人的一个重要分支，是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
更确切地说，移动机器人是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统，具有移动功能，能代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）及人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。
随着技术的发展，很多移动机器人即将进入我们的生活。
在进入21世纪以后，已经有超过6家公司发布了家用洗尘机器人，Sony公司的AIBO机器狗更是以超过1万人民币的售价在全世界范围内卖出了上万只，这无疑给机器人市场注入了一只强心剂，同时促使了很多公司去开发更高级的机器人，包括类人机器人。
日本本田公司的Asimo和Sony公司的Qrio无疑是此中翘楚。
看到了日本在这方面的成就，连美国NASA的机器人专家也不得不重新审视自己当初放弃类人机器人开发得决策是否正确。
在家用市场得到充分发展得同时，工业用自动引导移动机器人（AGV）也得到了飞速发展，在拥有了视觉和激光扫描传感器之后，AGV 已经被提高到了一个新的高度了，将来工业用AGV将不在只能延着固定路线走了。
毫无疑问，移动机器人发展的一个转折期就要来临。
2 移动机器人的关键技术移动机器人的关键技术主要包括：导航、定位、路径规划以及多传感器信息融合等方面。
机器人导航系统知识要点梳理机器人导航系统是指利用机器人自主感知和决策能力，实现在未知环境中自主导航和路径规划的系统。
它是机器人领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
本文将对机器人导航系统的关键要点进行梳理。
一、导航技术1. 定位技术定位技术是机器人导航系统中的基础，包括传感器感知、地标识别、地图构建等技术。
目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
2. 地图构建技术地图构建技术是将环境中的空间信息转化为机器人能够理解的形式，为机器人导航提供基础数据。
地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器实时生成，也可以由先验地图进行更新和维护。
3. 路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前所处的位置和导航目标，选择最优的路径进行导航。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
机器人在规划路径时需要考虑避障、可行性和效率等因素。
二、传感器技术1. 激光雷达激光雷达是机器人导航系统中常用的传感器之一。
它通过发射激光束并接收反射的激光束来获取环境中的障碍物信息，实现对环境的感知和地图构建。
2. 摄像头摄像头可以通过图像处理技术获取环境的视觉信息。
在机器人导航系统中，摄像头广泛应用于地标识别、目标检测和实时图像处理等任务。
3. 超声波传感器超声波传感器可以测量距离，用于检测机器人周围的障碍物。
它主要用于近距离的避障和定位。
三、导航算法1. 全局路径规划算法全局路径规划算法是在机器人初始位置和目标位置之间进行路径规划的算法。
它可以找到最短路径或者最优路径，但计算量较大。
常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。
2. 局部路径规划算法局部路径规划算法是在机器人运动过程中根据环境变化进行路径规划的算法，主要用于避障和动态障碍物的处理。
常用的算法有基于速度障碍物（VO）的方法和人工势场法等。
3. 自适应路径规划算法自适应路径规划算法是根据机器人实时感知到的环境信息进行路径规划的算法。
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在许多领域得到了广泛的应用，如物流、安防、救援等。
其中，定位技术是移动机器人实现自主导航和智能决策的关键技术之一。
然而，由于环境复杂性和传感器测量误差等因素的影响，单一的传感器定位方法往往难以满足高精度、高稳定性的要求。
因此，本文提出了一种基于多传感器融合的移动机器人定位系统，旨在提高机器人的定位精度和稳定性。
二、多传感器融合技术概述多传感器融合技术是通过集成多个传感器信息，实现更高精度、更稳定的机器人定位。
本系统中采用了激光雷达、视觉摄像头、IMU（惯性测量单元）等多种传感器进行数据融合。
激光雷达可以提供环境的三维点云数据，视觉摄像头可以捕捉环境的颜色、纹理等特征信息，IMU可以提供机器人自身的姿态和速度信息。
这些传感器的数据在系统内进行实时处理和融合，以提高机器人的定位精度和稳定性。
三、系统设计与实现1. 传感器选型与布置在选型与布置上，本系统针对不同的传感器进行了细致的考虑。
激光雷达采用高精度的三维扫描器，能够提供高精度的环境信息；视觉摄像头选用具有高分辨率和低噪声的型号，以捕捉更多的环境特征信息；IMU则选用具有高精度和高稳定性的型号，以提供准确的姿态和速度信息。
在布置上，传感器应尽可能地覆盖机器人的周围环境，以提高信息的完整性和准确性。
2. 数据采集与预处理系统通过传感器实时采集环境数据，并进行预处理。
预处理包括数据去噪、特征提取等步骤，以提高数据的准确性和可靠性。
同时，系统还对数据进行时间同步和空间配准，以确保不同传感器数据之间的时间一致性和空间一致性。
3. 多传感器数据融合多传感器数据融合是本系统的核心部分。
系统采用卡尔曼滤波器等算法对不同传感器的数据进行融合处理，以实现更高精度的定位。
在融合过程中，系统还考虑了不同传感器的测量误差和动态变化特性等因素，以提高系统的稳定性和鲁棒性。
四、实验与分析为了验证本系统的性能和效果，我们进行了多次实验和分析。
现实世界中的机器人定位和导航技术引言：随着科技的不断发展，机器人已经成为现实生活中不可或缺的一部分。
无论是在工业生产中，还是在家庭日常中，机器人都扮演着重要角色。
而要让机器人能够在复杂和不确定的环境中准确地定位和导航，就需要借助先进的技术和算法。
本文将介绍现实世界中常见的几种机器人定位和导航技术。
一、全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是最常见和广泛使用的定位技术之一，它通过卫星信号来确定机器人的位置。
GPS系统由一组卫星组成，每颗卫星都携带精确的时钟，向地面发射信号。
机器人接收到多个卫星的信号后，利用测量信号传播时间和卫星的位置信息，可以计算出自身的位置坐标。
GPS定位技术在许多领域得到广泛应用，例如车辆导航、航空导航等。
然而，由于GPS信号无法穿透建筑物，因此在室内环境中定位效果较差。
二、惯性导航系统（INS）惯性导航系统（INS）是一种利用机械加速度计和陀螺仪测量机器人运动状态的技术。
机器人通过检测加速度和角速度的变化来估计其位置和方向。
INS系统具有快速的响应速度和较高的精度，适用于较为复杂和快速变化的环境中。
然而，由于惯性导航系统容易受到误差累积的影响，因此需要进行定期校准以提高导航精度。
三、激光测距与定位（LIDAR）激光测距与定位（LIDAR）是一种通过激光雷达系统测量物体距离的技术。
机器人通过发射激光束并接收反射的激光，来确定周围环境中的物体位置。
LIDAR可以提供非常准确的距离信息，并且能够生成高分辨率的三维地图。
它被广泛应用于机器人自主导航、地图绘制和环境感知等方面。
然而，LIDAR系统的成本较高，而且由于激光束在雨雾等环境中易受干扰，导致其在特定环境下的可靠性较低。
四、视觉定位与导航（VSLAM）视觉定位与导航（VSLAM）是一种通过计算机视觉技术实现机器人定位和导航的方法。
机器人使用摄像头获取环境图像，并通过图像处理和特征匹配等技术识别场景特征，然后提取和跟踪这些特征以获得自身的位置和方向。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计移动机器人导航与定位是目前机器人研究领域的热点之一，可以广泛应用于自动驾驶、室内定位、无人机导航等领域。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种基于视觉感知的导航与定位方法，可以通过摄像机获取环境信息，同时实时地进行定位与地图构建，被广泛应用于移动机器人导航与定位系统的设计。
本文将详细介绍基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统的设计。
首先，我们将介绍视觉SLAM的基本原理和技术，然后探讨移动机器人导航与定位系统的需求和设计要求，最后提出一种基于视觉SLAM的系统设计方案。
视觉SLAM是一种通过摄像机获取环境信息进行定位与地图构建的技术。
它通过对摄像机获取的图像序列进行特征提取和匹配，从而实现对相机位置和地图的估计。
常见的视觉SLAM算法包括ORB-SLAM、LSD-SLAM、DVO-SLAM等。
这些算法通常采用特征点、直接法或者半直接法进行地图构建和相机定位。
视觉SLAM的优点是可以在不依赖额外传感器的情况下，通过摄像机获取环境信息，实现高精度的导航与定位。
移动机器人导航与定位系统的设计需要考虑到环境感知、运动控制和路径规划等方面。
首先，机器人需要能够感知周围的环境，包括障碍物检测、地标识别等。
这样可以避免机器人碰撞到障碍物，同时利用地标信息进行定位。
其次，机器人需要能够进行准确的运动控制，包括速度控制、姿态调整等。
这样可以保证机器人在导航过程中的稳定性和精确性。
最后，机器人需要具备路径规划的能力，根据当前位置和目标位置确定最优路径，避免不必要的行走和转向。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计需要解决以下几个关键问题。
首先是特征提取和匹配问题。
系统需要能够通过摄像机获取到清晰的图像，然后提取关键特征点，并将其与地图上的特征点进行匹配，以实现相机位置的估计。
其次是地图构建和更新问题。
机器人自主导航技术研究综述机器人是从上世纪六十年代开始出现的，随着科技的发展，现代机器人的功能与性能已经相当强大。
机器人在工业、医疗、教育等领域中发挥着越来越重要的作用。
然而，机器人的导航问题一直是一个重要的技术难题。
机器人自主导航是指机器人在未知环境中独立完成路径规划、障碍物避让等任务的能力。
本文将就机器人自主导航技术的发展历程、现状及未来进行综述。
一、技术发展历程机器人自主导航技术是一个颇具挑战性的研究领域。
其起源可以追溯到上个世纪末，1980年代，以模仿人类视觉来实现走路为主流的机器人导航技术即兴起。
在1990年代中期，在研究与应用现实的过程中，越来越多的问题浮现出来，比如地图不精确、环境变化大、信息传输的延迟等问题。
2000年后，随着传感技术、计算机技术、人工智能技术的飞速发展，机器人自主导航技术也得到了巨大的发展，目前的机器人自主导航技术已经可以在未知环境中实现高精度的导航。
二、技术现状机器人自主导航技术的现状，可以从环境建模、路径规划、障碍物避让等三个方面来阐述。
环境建模：机器人导航技术的首要任务是构建准确的环境模型。
在环境变化大、地形复杂时，如何提高环境识别和建模的准确度，是一个重要的研究方向。
当前主要采用机器视觉等传感器来获取环境信息，通过扫描和测距等方式完成对环境的建模。
3D扫描能够搜集更多的信息和高质量的点云数据，近红外传感器、激光雷达、普通相机等技术相互协同能够实现更精准的环境建模。
近年来，深度学习技术的兴起也为环境建模带来了新的思考方向。
路径规划：路径规划是机器人导航的关键步骤之一，他是指机器人通过环境建模生成的地图，寻找一条无障碍的路径，使机器人能在不碰到障碍物的情况下前往目的地。
在路径规划中，机器人需要考虑到实时出现的障碍物、环境变化、噪声干扰等因素。
当前，常用的路径规划算法包括 A-star 算法、Dijkstra 算法、RRT 算法等。
障碍物避让：自主导航的一个显著特点是必须能够避开障碍物，否则运动将会产出安全隐患。
浅谈移动机器人视觉识别定位技术姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。
本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。
同时对智能机器人导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述．关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求0 引言定位技术是自主导航智能机器人应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的基础。
理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。
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. 当传感器与载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在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位.1视觉定位识别系统与方法机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。
图像处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理,视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速的提取和识别图像中的信标。
视觉图像处理方法的优劣是能否实现快速准确视觉定位计算的关键.1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标之外的物体, 并不注意。
空间定位技术详解引言：在现代社会中，空间定位技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
无论是导航系统、物流追踪、地图软件还是移动支付等应用，都依赖于空间定位技术。
本文将详细介绍空间定位技术的原理、分类以及应用领域，以期帮助读者更好地理解这一技术。
一、空间定位技术的原理空间定位技术是通过利用卫星、天线、接收器等设备，获取目标物体在地球空间中的准确位置信息的技术。
它主要依赖于三个方面的原理：卫星定位原理、信号传输原理和数据处理原理。
1. 卫星定位原理卫星定位系统是空间定位技术的核心。
目前应用最广泛的卫星定位系统是全球定位系统（GPS）。
GPS系统由一组位于地球轨道上的卫星组成，这些卫星通过发射信号，接收器可以通过接收这些信号并计算信号传播时间来确定自身的位置。
除了GPS，还有伽利略、北斗等其他卫星定位系统。
2. 信号传输原理空间定位技术中的信号传输主要是指卫星与接收器之间的信号传输。
卫星发射信号，接收器接收并解码信号，然后计算信号传播时间来确定位置。
这一过程中，信号的传输速度、抗干扰能力以及接收器的灵敏度等因素都会影响定位的准确性。
3. 数据处理原理接收器接收到的信号需要进行数据处理才能得到准确的位置信息。
数据处理主要包括信号解析、计算、滤波等过程。
其中，信号解析是将接收到的信号解码为可用的数据；计算是根据接收到的信号传播时间和卫星的位置信息计算出自身的位置；滤波则是通过对多次测量结果进行平滑处理，提高定位的稳定性和准确性。
二、空间定位技术的分类根据定位原理和应用场景的不同，空间定位技术可以分为卫星定位系统、无线定位系统和传感器定位系统三种类型。
1. 卫星定位系统卫星定位系统是最常见也是最广泛应用的定位技术。
除了GPS，还有伽利略、北斗等系统。
这些系统通过卫星发射信号，接收器接收信号并计算信号传播时间，从而确定位置。
卫星定位系统具有全球覆盖、定位精度高的优点，广泛应用于导航、车辆监控、物流追踪等领域。
机器人定位与导航技术研究近年来，随着科技的不断发展，机器人已经成为了人类生活中不可或缺的一部分。
机器人的应用范围越来越广，可以用于工业生产、医疗服务、军事防卫等各行各业。
然而，机器人的定位和导航技术仍然是其发展的瓶颈之一。
本文将探讨机器人定位与导航技术的研究现状与未来发展方向。
一、机器人定位技术的现状机器人的定位技术是机器人导航的基础。
目前，机器人的定位技术主要包括以下几种：1.激光测距定位技术激光测距定位技术是通过在机器人上安装激光传感器，并监测激光发射和接收器之间的时间差来确定机器人的当前位置。
由于激光传感器的高精度和高频率响应，该技术在室内环境下的定位能够实现高精度，是目前广泛应用的一种方法。
2.视觉定位技术视觉定位技术是通过机器人摄像头获取场景信息，并通过算法对场景进行分析和图像处理从而实现机器人的定位。
该技术主要应用于室内环境下，但存在光照、遮挡等问题，需要进一步改进。
3.惯性导航技术惯性导航技术是通过加速度和角速度传感器检测机器人的动态状态来推测机器人的位置。
该技术广泛应用于室外环境，但精度会随着时间的推移而降低。
以上三种定位技术各有优缺点，无法满足所有场景的需求，因此，当前的机器人定位技术通常采用多种技术相结合的方法，以提高定位精度和稳定性。
二、机器人导航技术的现状机器人导航技术是机器人能够自主行动的关键技术。
目前，机器人导航技术主要包括以下几种：1.路径规划技术路径规划技术是通过机器人当前位置、目标位置、环境信息等多个要素，利用不同的算法进行路径规划，以实现机器人自主导航。
目前，最常见的算法包括A*、Dijkstral等。
2.避障技术避障技术是机器人能够在导航过程中避开障碍物，以实现安全导航。
目前，避障技术主要包括激光雷达避障、红外雷达避障、超声波避障等。
3.路径跟踪技术路径跟踪技术是机器人在导航过程中能够自主跟踪预设路径，以实现目标位置的准确到达。
路径跟踪技术常见的算法有PID算法、遗传算法等。
资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 0 / 13 学院：自动化学院 专业：控制科学与工程 学号：S20121057 姓名：彭红 资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 引言: ........................................ 错误!未指定书签。
一、移动机器人的分类 ......................... 错误!未指定书签。 二、移动机器人技术的主要研究方向 ............. 错误!未指定书签。 2.1动机器人的坐标定位 .................... 错误!未指定书签。 2。2仿生学和类人机器人机构与能源方面的研究 错误!未指定书签。 2。3网络机器人 ........................................... 错误!未指定书签。 2。4多机器人系统 ....................................... 错误!未指定书签。 2.5特种机器人 .............................................. 错误!未指定书签。 2.6多传感器信息融合方面的研究 .............. 错误!未指定书签。 三、移动机器人常用的定位技术 ...................... 错误!未指定书签。 3。1基于航迹推算的定位技术 ................... 错误!未指定书签。 3.2基于信号灯的定位方法 .......................... 错误!未指定书签。 3。3基于地图的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。4基于路标的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。5基于视觉的定位方法 ........................... 错误!未指定书签。 3。6移动机器人听觉定位技术 ................... 错误!未指定书签。 结束语 ......................................................................... 错误!未指定书签。 参考文献 ..................................................................... 错误!未指定书签。 资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 1 / 13 引言： 移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院（SRI)的NilsNilssen和CharlesRosen等人，在1966年至1972年中研造出了取名Shakey的自主移动机器人.目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。与此同时,最早的操作式步行机器人也研制成功，从而开始了机器人步行机构方面的研究，以解决机器人在不平整地域内的运动问题，设计并研制出了多足步行机器人。其中最著名是名为GeneralElectricQuadruped的步行机器人。70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮.特别是在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。90年代以来,以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术，高适应性的移动机器人控制技术，真实环境下的规划技术为标志,开展了移动机器人更高层次的研究. 移动机器人在运动过程中要碰到并且解决如下三个问题:（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。现有的移动机器人定位传感器种类很多，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等.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。
一、移动机器人的分类 移动机器人从工作环境来分，可分为室内移动机器人和室外移动机器人；按移动方式来分:轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等；按控制体系结构来分:功能式(水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人;按功能和用途来分：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等.按作业空间来分：陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除
2 / 13 图1.清洁机器人 二、移动机器人技术的主要研究方向
2。1动机器人的坐标定位 动机器人的坐标定位是实现机器人自主行走,姿态控制，轨迹跟踪等各种任务的前提。机器人必须准确地知道自己的坐标位置及姿态参数才能正确准确的执行命令。因此，定位问题是移动机器人研究中的关键问题之一。 无论是单个移动机器人还是多个移动机器人系统，定位始终是一项难题。在完全未知或部分未知环境下,基于自然路标导航与定位技术以及视觉导航中路标的识别和图像处理的快速算法的研究,并通过专用数字信号处理器(DSP)的开发与研制，可以为导航与定位提供突破性进展.
2.2仿生学和类人机器人机构与能源方面的研究 日本本田公司的HondaP3步行机器人虽然代表着当今世界类机器人的最高水平,但仍存在供能时间短、行走缓慢和语音功能不完善等方面的问题.P3机器人目前采用的镍锌电池只能供给25分钟的电量，电池的体积、重量与其蓄电容量相比，庞大而笨重，远不能满足未来服务步行机器人的工作时间要求。需研制适用于移动机器人携带的蓄电容量大且体积小、重量轻的蓄电池，以解决可携带能源问题;类人机器人的语音功能远未达到未来同人类共存与合作所应具备的语音功能,需要在语音信号特征提取和模式匹配、抗噪声以及语音识别器的词汇量扩充等方面,进行探讨；类人机器人的行走速度同人类的行走乃至奔跑速度还有较大差距。需要研制体积小、重量轻驱动力大的驱动系统和完善行走机构来近似人类的肌肉和骨骼;同时，研究自然界各种生物的觅食、定位及路径跟踪等生态策略，将人类所不及的生物特长赋予机器人，资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 3 / 13 研制如机器蛇、机器狗和机器鱼等各种仿生机器人.
图2.日本本田公司的P3机器人 2。3网络机器人 随着计算机网络的扩展延伸,网络技术的发展完善，通过计算机网络遥控机器人,为人机交互技术、监控技术、远程操作技术和图像与控制命令的网络传输及并发多进程数据通讯等通讯技术
2。4多机器人系统 目前多机器人系统的研究尚处于理论研究阶段，对于多机器人系统体系结构与协作机制、信息交互以及冲突消除等方面将是多机器人系统的进一步研究方向。技术上提出了更高的挑战。
2。5特种机器人 移动机器人在各个领域中的应用刺激了特种机器人的研究与开发。战场上，为保护士兵资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除 4 / 13 的生命,刺激了无人战车、扫雷机器人和侦察机器人等军用机器人的不断研究；资料内容仅供您学习参考，如有不当之处，请联系改正或者删除
4 / 13 人民生活水平的提高促进了娱乐机器人、外科手术机器人和助残机器人等民用服务机器人的开发。
2。6多传感器信息融合方面的研究 移动机器人的多传感器信息融合方面的研究始于80年代。多传感器融合的常用方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、统计决策理论、D-S证据推理、神经网络和模糊推理法以及带置信因子的产生式规则。其中加权平均法是最简单也最直观的方法，一般用于对动态低水平的数据进行处理，但结果不是统计上的最优估计;贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的常用方法,适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合；对于系统噪声和观测噪声为高斯白噪声的线性系统模型用卡尔曼滤波（KF）来融合动态低层次冗余传感信息，对于非线性系统模型采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或者分散卡尔曼滤波(DKF)；统计决策理论用于融合多个传感器的同一种数据，常用于图像观测数据;D—S证据推理是贝叶斯估计法的扩展，它将局部成立的前提与全局成立的前提分离开来，以处理前提条件不完整的信息融合；基于神经网络法根据系统要求和融合形式,选择网络拓扑结构，通过网络学习确定网络连接权值，对各传感器的输入信息进行融合。系统具有很强的容错性和鲁棒性；模糊推理法首先对多传感器输出进行模糊化，将所测得的距离等信息分级，表示成相应的模糊子集，并确定模糊子集的隶属度函数，通过融合算法对隶属度函数综合处理，再将模糊融合结果清晰化，求出融合值；带置信因子的产生式规则主要用于符号水平层表达传感器信息，结合专家系统对多传感信息进行融合。。
三、移动机器人常用的定位技术
3。1基于航迹推算的定位技术 航迹推算(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。
