基于GPS的机器人导航系统
基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究
基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究摘要：随着农业自动化技术的快速发展，花椒采摘机器人作为现代农业生产的一项重要技术，受到了广泛关注。
本研究基于GPS遥感影像技术，旨在设计一种智能导航和轨迹规划系统，以提高花椒采摘机器人的自动化水平和工作效率。
通过对遥感影像的处理与分析，结合GPS定位技术，实现花椒田地的精确定位，为机器人提供有效的导航和轨迹规划信息。
经过实验验证，该系统能够显著提高花椒采摘机器人的工作效率和精确度，且具有较高的实用性和可操作性。
1. 引言1.1 研究背景农业自动化技术的发展对提高农业生产效率、减轻劳动强度、保护生态环境具有重要意义。
花椒作为一种传统的经济作物，其采摘过程一直依赖人工劳动，效率低下。
因此，设计一种能够实现自动化采摘的花椒机器人对于提高花椒生产效率具有重要意义。
1.2 研究目的本研究旨在设计一种基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划系统，使机器人能够在花椒田地中准确定位并自主规划采摘路径，提高采摘效率和准确度。
2. 系统设计2.1 遥感影像处理利用遥感影像处理技术对花椒田地进行景观分析和特征提取，获得田地的形状、大小、分布等信息。
同时，通过图像分割和分类技术，将花椒植株与其他物体进行区分，为机器人提供精确的定位和采摘目标。
2.2 GPS定位技术利用GPS定位系统获取花椒田地的精确位置信息，并将其与遥感影像处理的结果进行融合，实现对花椒机器人的定位精度提高。
同时，在实际采摘过程中，通过实时GPS信号更新，及时调整机器人的导航和轨迹规划。
2.3 花椒机器人智能导航与轨迹规划基于遥感影像信息和GPS定位结果，设计一套智能导航和轨迹规划算法。
首先，根据花椒田地的形状和大小，设置机器人的采摘路径规划策略。
然后，根据实时采集的遥感影像和GPS定位数据，调整机器人的行进方向和速度，实现对采摘过程的精确控制。
基于GPS的移动机器人多传感器定位信息融合
．
厂 表示椭球扁率 ＝ ．０ ５ １６６７ ７ 厂 ００３３２８０ ４ ４
ｅ 表示第一偏 率 ， ＝ｆ ｆ ｔ ｅ ２— ｌ ，
利用绝对定位和相对定位相结合的方法 ， 实现移 动 机器人定位． 多传感器数据 自 适应加权融合估 计算 法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识 ， 计
收稿 日期 ： ０６ ０ —６ ２０ —６ ２ ． 基金项 目： 天津市 自 然科学基金 （ ２ ６５ １ ） ０ ３ １０ １ 第一作者 ： 盂祥荔 （９ １ １ ８～ ） ， 女 硕士研究生
然后利用全景 图像数 据精 确定 位 ； 用多传感器数据
融合算法融合 Ｇ Ｓ定位数据和其他数据信息组成定 Ｐ
位系统． 基于 Ｇ Ｓ的移动机器人定 位系统 由 Ｇ Ｓ 方 位 Ｐ Ｐ、
多传 感器数 据 自适应 加权 融合估 计算法
传感器、 光码盘组成 ， 采用多传感 器信息融合技术 ，
道路环境的影响， 同时还受到诸如时钟误差 、 传播误 １ 系统构建 差、 接收机 噪声等诸多 因素的影 响ｌ ．提高系统定 ２ Ｊ 首先利用光码盘得到的数据通过航迹推算法得 位精度有很多途 径 ， 例如 ： 利用 Ｇ Ｓ结合 电子地图 ； Ｐ
利用 Ｇ Ｓ Ｐ 信号对野外环境 中的机器 人进行粗定位 ， 到移动机器人 的车体位置 ， 然后与 Ｇ Ｓ 方位传感器 Ｐ、
ＧＳ Ｐ接收器
ｌ 经纬度 数据预处理 — 最终的车体位置
图 １ 系统构成
ｒｉ． Ｔ ｅ ｓｓｅ ｓｒ ｃｕｒ ｇ１ ｈ ｙ ｔｍ ｔｕ ｔ ｅ
维普资讯
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理
工
大
学
学
报
第２ ２卷
第 ６期
RTK-GPS在多机器人系统定位中的应用
邓鲁华1 宗光华1 王1 巍
（北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京1 !"""%$ ）
摘1 要：采用载波相位差分 ./0 为多移动机器人系统提供定位导航，利用串口和无线网络通讯构
成 一对多的数据链，转发基站改正数信号，利用里程计和 ./0 数 据加权融 合，消 除 ./0 数据中的
粗差 ，然后通过最小二乘估计确定 机器人 的位置，经 实验，此方 法可 以使多 机器 人系统 实现 "2 &
’""(年!" 月 第 ’$卷 第& 期
沈阳航空工业学院学报 J5KC;@4 5L 0M7;=@;< F;8:9:K:7 5L 37C5;@K:9A@4 N;<9;77C9;<
OA:2 ’""( G542 ’$1 P# !$%&（’""(）"& ""&’ ")
*+, - ./0 在 多 机 器 人 系 统 定 位 中 的 应 用
米的 定位精度。
关键 词：载波相位差分 ./0；多机器人；定位；最小二乘估计；加权融合
中图 分类号：+/’)
文献标识码：3
1 1 ./0（ .45647 /589:95;9;< 0=8:7> 全 球定 位 系 统）是美国第二代卫星导航系 统，由于它能够 为 全球 任意 位置 提 供 实 时的 三 维 定 位，因 此 被 广 泛 应用 于军 事、民 间 的 诸多 领 域 。其 基 本 原 理 是 通 过 ./0 接收机对卫星发出的伪距信号进行解码， 计算 出地 球上 的 绝 对 位置 ，为了 获 得 定 点 的 定 位 信息，必须同 时依赖四颗卫 星。按照 定位方式， ./0 定位可以分为单点定位和相对定位（ 差分定 位）。单 点定 位就 是根 据 一 台 接收 机 的 观 测 数 据 来确 定接 收机 的位 置，它 只能 采用 伪距 观测 量，虽 然设 备简 单，但是 由于 受到卫 星和 接收 机的 钟差 、 大气 传播 延迟 、多 路径 效应等 误差 的影 响，其定 位 精度较低，约为 & ? !" 米的精度级。差分 ./0 分 为两 大类 ：伪 距 差 分 和载 波 相 位 差 分。 其 中 载 波 相位差分（*7@4 +9>7 ,9;7>@:9A ）是实时处理两台 接收 机载 波相 位 观 测 量的 差 分 方 法，其 中 一 台 作 为基 准站 ，另 一台 作为 移动站 ，将 基准 站采 集的 载 波相 位发 送 给 移动 站 ，进 行 求 差 解 算 坐 标。 载 波 相位 差分 可以 抵 消 系 统的 公 共 误 差，使 定 位 精 度 达到厘米级。差分 ./0 由于其精度高、长期稳定 性好 、无 误差 累积 等 优 点 而 在室 外 移 动 机 器 导 航 人研究中得到了 广泛的应 用［ !］。本 文旨在建 立 一个 可以 在室 外环 境下 实现 协作 的多 移动 机器 人 系统 ，需 要机 器人 有较 高的长 期定 位精 度，因此 采 用载波相位差分 ./0 对机器人进行定位导航。
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计机器视觉在机器人技术领域中发挥着重要的作用。
通过借助机器视觉技术，机器人能够感知环境、识别物体并进行自动定位与导航。
本文将探讨基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统的设计。
一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人在日常生活中的应用变得越来越普遍。
而机器人的自动定位与导航是实现机器人智能化和自主性的关键技术之一。
机器视觉作为机器人感知环境的重要手段，为机器人自动定位与导航提供了可行的解决方案。
二、机器视觉技术在自动定位与导航中的应用机器视觉技术可以通过获取环境中的图像信息，从而实现机器人的自动定位与导航。
1. 物体识别与定位机器视觉可以通过对环境中的物体进行识别和定位，帮助机器人准确感知环境。
通过对物体进行特征提取和匹配，机器人可以确定自身相对于物体的位置，实现精确的定位。
2. 地标识别与导航地标的识别与导航对于机器人的定位与导航非常重要。
机器视觉可以通过识别地标和环境特征点，为机器人提供导航的参考。
这些地标可以是人为设置的标志物，也可以是环境中的固定特征点，比如墙壁、柱子等。
3. 路径规划与避障机器视觉技术还可以用于机器人的路径规划和避障。
通过对环境中障碍物的检测和分析，机器人可以选择合适的路径，并避免与障碍物碰撞。
这种能力对于机器人在复杂环境中的导航非常关键。
三、基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统需要搭载相应的硬件设备。
首先，机器人需要安装高分辨率的摄像头，用于采集环境中的图像数据。
其次，需要将摄像头与处理器或控制器相连，实现图像数据的传输和处理。
最后，还需要搭配合适的传感器，如激光雷达或超声波传感器，用于辅助机器人的实时定位与障碍物检测。
2. 软件设计机器视觉算法在实现机器人自动定位与导航中起到关键作用。
软件设计包括以下几个方面：(1) 物体识别与定位算法：设计合适的算法，实现对环境中物体的识别和定位。
机器人的导航与定位
机器人的导航与定位随着科技的不断发展，机器人技术正在逐渐融入人们的生活中。
而机器人的导航与定位技术，则是使机器人能够自主地感知和定位周围环境，准确地进行导航和移动的关键。
一、概述机器人的导航与定位技术是指通过各种感知设备和计算方法，使机器人能够感知周围环境，识别位置与方位，并据此安排导航路径，实现自主移动和定位的技术。
导航与定位技术在机器人应用中具有重要地位，它不仅可以帮助机器人完成各种任务，还可以提高机器人的工作效率和安全性。
二、视觉导航与定位视觉导航与定位是一种常见的导航技术，它利用机器人上的摄像头或激光雷达等设备获取环境图像或点云数据，并通过图像处理和计算机视觉算法进行目标检测与识别，从而实现机器人在未知环境中的导航和定位。
这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、无人机等领域。
三、惯性导航与定位惯性导航与定位是利用机器人上的惯性传感器，如加速度计和陀螺仪，来感知机器人的加速度和角速度，进而计算出机器人的位姿和位置的一种导航技术。
惯性导航与定位具有实时性好、精度高等优点，在室内环境中常常与其他导航技术相结合使用，提高导航和定位的准确性。
四、声学导航与定位声学导航与定位是利用声纳、超声波等设备，通过测量声波的传播时间和强度，结合声波反射原理，确定机器人与周围障碍物的距离和位置，并根据测量结果进行路径规划和导航。
这种技术主要应用于水下机器人、无人潜艇等领域。
五、卫星导航与定位卫星导航与定位是利用全球定位系统（GPS）等卫星导航系统，通过接收卫星发射的信号，计算机器人的经纬度坐标，实现全球范围的导航和定位。
卫星导航与定位技术已经广泛应用于无人飞行器、航海导航等领域，并取得了显著的成果。
六、融合导航与定位融合导航与定位是指将多种导航技术相结合，通过数据融合和算法优化，提高机器人导航与定位的准确性和鲁棒性。
常见的融合导航方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
融合导航技术能够在不同环境和任务中适应性较强，已经成为机器人导航与定位研究的热点之一。
机器人技术中的自主导航
机器人技术中的自主导航近年来，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，机器人技术在工业、医疗、军事等领域得到了广泛的应用和推广。
随之而来的，就是机器人技术中的自主导航问题日益凸显。
自主导航是指机器人在没有任何外部干扰的情况下，能够实现自主的移动和路径规划，同时能够避免碰撞，同时到达指定目的地的技术。
这个技术的发展对于机器人的智能化和自主化水平有很大的提高，对于机器人在实际应用中的可靠性和灵活性有很大的提升，也是机器人技术能够取得更大发展的关键。
目前机器人自主导航的技术主要有以下几种：1. 传感器导航技术传感器导航技术是一种通过使用机器视觉传感器，如摄像头和激光测距仪等设备，来获取环境信息和位置信息，并对机器人的移动和行为进行控制的技术。
这种技术的优点是在一定程度上能够实现自主导航，不需要对环境进行过多的预先规划。
但是，在复杂和变化的环境中，传感器导航技术的准确度和稳定性可能会受到较大影响。
2. 全局导航技术全局导航技术是一种通过使用全局定位系统，如GPS、GNSS 等，来获取机器人的位置信息，并通过在预先编制的地图上规划路径来实现自主导航的技术。
这种技术的优点是精度高、稳定性强，能够在较大范围内实现自主导航。
但是，在室内和障碍物密集的环境中，全局导航技术的应用受到了一定限制。
3. 基于SLAM的导航技术基于SLAM（同步定位与地图构建技术）的导航技术是一种通过全面评估机器人感知信息、位置信息等，动态构建环境地图的技术，实现机器人自主导航的技术。
这种技术的优点是精度和稳定性都很高，几乎可以适用于所有应用场景。
但是对于环境中存在的快速运动物体，或者是相对于机器人运动的瞬间速度非常快的物体，这种技术的适用性也有所限制。
总而言之，机器人技术中的自主导航是一个非常重要的技术问题。
在解决这个问题的过程中，需要综合考虑环境因素、机器人之间的交互以及传感器的稳定性等因素，提高机器人的智能化水平和自主性，使机器人在更广阔的应用领域得到更加广泛的应用和推广。
机器人导航系统知识要点梳理
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。
机器人定位技术的工作原理
机器人定位技术的工作原理机器人定位技术是现代机器人领域中的重要部分，它通过利用传感器和算法来确定机器人在空间中的位置和方向。
这种技术的发展为机器人的自主导航、路径规划和环境感知提供了有力支持。
本文将介绍机器人定位技术的工作原理，并探讨其在不同应用领域中的应用。
一、定位技术的分类机器人定位技术可以按照其使用的传感器类型进行分类。
常见的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位系统和激光雷达定位系统等。
1. 全球定位系统（GPS）全球定位系统是一种基于卫星导航的定位技术，通过接收卫星发射的信号，机器人可以精确计算自身的经纬度坐标。
然而，由于GPS信号在室内或复杂环境中的接收存在问题，机器人定位技术通常需要借助其他传感器进行辅助。
2. 惯性导航系统惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器来测量机器人的加速度和角速度，从而计算出机器人的位移和方向。
这种技术的主要优点是精度高、响应速度快，但在长时间使用过程中会有累积误差。
3. 视觉定位系统视觉定位系统通过摄像头或深度相机等传感器来获取机器人周围环境的图像信息，并利用图像处理算法来识别目标物体或特征点。
通过与地图或先验知识的匹配，从而实现机器人的定位。
视觉定位系统在室内环境中具有较好的定位精度，但对光照条件和环境变化较为敏感。
4. 激光雷达定位系统激光雷达定位系统利用激光束扫描周围环境，并通过测量激光束的返回时间来计算机器人与周围物体的距离。
通过将多个激光束的测量结果组合，可以生成机器人周围环境的三维地图，从而实现机器人的定位。
二、机器人定位算法机器人定位算法是实现机器人定位的核心部分，它通过传感器测量数据和环境信息来实现机器人的定位。
常见的机器人定位算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波、同步定位与地图构建（SLAM）等。
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）扩展卡尔曼滤波是一种基于状态估计的定位算法，通过结合系统的动力学模型和传感器测量数据，对机器人的位置和速度进行估计。
IGPS室内全空间定位系统
通过采用高效的信号处理技术和算法，IGPS系统能够在短时间内完成定位计算，并实时更新用户的位置信息。这 使得用户能够获得实时的导航指引，并能及时获取与位置相关的动态信息。
稳定性
总结词
IGPS系统具有高稳定性和可靠性，能够适应各种复杂环境。
详细描述
IGPS系统在设计时充分考虑了各种可能出现的干扰因素，如信号遮挡、多径效应等。 通过采用抗干扰技术和冗余设计，IGPS系统能够在各种复杂环境中保持稳定的性能表 现，为用户提供可靠的定位服务。此外，IGPS系统还具备自适应调整能力，可根据环
对未来发展的展望
应用拓展
未来IGPS系统的应用领域将不断拓展，不 仅局限于商业和公共服务领域，还将渗透
到人们的日常生活中。
A 技术创新
随着技术的不断进步，IGPS系统将 不断优化和完善，提高定位精度和
稳定性。
B
C
D
政策支持
政府将出台相关政策支持IGPS系统的研发 和应用推广，促进其产业化和商业化发展。
IGPS系统的未来发展和挑战
技术创新和升级
定位算法优化
随着算法理论和技术的不断发展，IGPS系统的定位算法将不断优 化，提高定位精度和稳定性。
多源融合定位技术
将不同定位技术进行融合，如蓝牙、WiFi、超声波等，实现更精准、 更全面的室内定位服务。
AI和机器学习应用
利用人工智能和机器学习的技术，对定位数据进行深度挖掘和分析， 进一步提高定位性能和智能化水平。
融合发展
IGPS系统将与其他技术如物联网、人工智 能等融合发展，形成更广泛的应用场景和 商业模式。
THANKS
感谢观看
全空间覆盖
总结词
IGPS系统采用多频段、多模态的信号接收方式，实现了全空 间的覆盖。
移动机器人上的GPS定位装置的动态安装与校准
移动机器人上的GPS定位装置的动态安装与校准移动机器人的定位精度对其导航和自主运行至关重要。
GPS定位装置作为一种常用的定位方式，被广泛应用于移动机器人上。
然而，在移动机器人的运行过程中，由于各种因素的影响，GPS定位装置的准确性可能会受到一定程度的干扰。
因此，动态安装和校准GPS定位装置，以提高移动机器人的定位精度，具有重要意义。
一、GPS定位装置的动态安装在进行GPS定位装置的动态安装前，首先需要确定安装位置。
一般而言，在移动机器人的上部或顶部安装GPS定位装置，可以获得更好的接收信号质量。
安装GPS定位装置的具体步骤如下：1. 确定安装位置：根据移动机器人的实际需求和设计限制，选择合适的位置进行安装。
考虑到机器人在室内和室外运行的情况，选择具有较好天线视野，并且不易受到机器人其他部件遮挡的位置。
2. 安装支架：根据GPS定位装置的尺寸和形状，设计或选择适合的支架，并将其固定在机器人上。
支架应具备稳定性，以避免在机器人运动过程中发生松动或脱落的情况。
3. 连接导线：将GPS定位装置与机器人的电源和通信系统连接起来。
确保连接的牢固和正确性，避免电源和信号传输的问题影响到GPS定位装置的正常工作。
4. 调整定位角度：根据移动机器人的运行方向和需要，调整GPS定位装置的角度，使其能够获得最佳的信号接收效果。
通常情况下，将天线指向地平线方向，可以获得较好的信号接收性能。
二、GPS定位装置的动态校准移动机器人的GPS定位装置在安装完毕后，还需要进行动态校准以提高定位精度。
动态校准主要包括以下几个方面：1. 接收信号质量评估：通过收集GPS定位装置接收到的卫星信号，评估信号的强度和质量。
一般情况下，选择卫星信号强度较高、质量较好的卫星进行定位，以提高定位的准确性。
2. 位置校正：利用陀螺仪或其他传感装置获取机器人当前的姿态和位置信息，与GPS定位装置获取的信息进行比对。
根据比对结果，对GPS定位装置的输出进行校正，以修正由于机器人运动或其他因素引起的位置误差。
GPS在移动机器人导航中的应用
Ｇ Ｓ在 移 动 机 器 人 导 航 中 的应 用 Ｐ
张 元 良 （ 械工程 学院淮海工学院 江苏连云港 机
２２０） ２ ０ ５
摘 要： Ｓ ＧＰ 导航 系统 是 最常 用的 卫 星 导航 全天 候 、 用途 等优 点 。 室外 移动 机 多 在 器人 导航 中Ｇ Ｓ Ｐ Ｃ经得 到 了广泛 的 应 用 。 文首 先介 绍 了Ｇ Ｓ 本 Ｐ 系统 的 定位导航 原 理 与影响定 位精度 的 因素 ， 而后 着重 阐述 了Ｇ Ｓ Ｐ 系统 在室 外移 动机 器人 的导航 中的应 用情 况 。 最后 结合 实 际情况 预测 了Ｇ Ｓ 室 外移 动机 器人 导航 中的发展 趋 势 。 Ｐ在 关键词 ： Ｓ 移动机 器人 导航 综合 导航 系统 ＧＰ 中 图分 类 号 ：Ｐ ４ Ｔ ２２ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ７ ９ １ （０ １ｏ—０ ３— ２ １０ － ４ ６２ １）４ ０ ５ ０
室 外移 动 机 器人 导 航 中都 用到 差 分Ｇ Ｓ 文 Ｐ 。 利 用精 度 可 以达到 厘 米量 级 的差 分Ｇ Ｓ Ｐ
器 人 完成 任 务 的 先 决 条 件 和 重 要 基 础 。 因
位精 度 的 因素 。 些 因素 包括 Ｇ Ｓ 收机 与 这 Ｐ接 导 航 卫 星的 时钟 偏差 、 气层 和 电离层 的 影 大 响、 多路 径 效 应 和 接 收 机 噪 声 等 。 收 机 与 接 导 航 卫 星 间 的相 对 位 置 也 对 Ｇ Ｓ 位 精 度 Ｐ定 对 参 Ｏ 了研 究 的 热点 。 然而 ， 管Ｓ 政 策 的 取 消在 有 影 响 。 于 二 维导 航 应 用 来说 ， 数ＨＤ 尽 Ａ 用 很大 程 度上 提 高 了 民用Ｇ Ｓ Ｐ 的精 度 ， 是 民 Ｐ 来表 示导 航 卫 星与接 收 机 的相 对位 置对 但 其 用Ｇ Ｓ 误差依然很大， Ｐ的 静差 在 ｌ 米左 右 。 精 度 影 响 的 程 度 。 相 对位 置越 理 想 则 ＨＤ ５ 因 此单 一 的 单频 Ｇ Ｓ Ｐ 无法 为 室 外 移 动 机 器 ＯＰ的 值越 小 。 人 提 供 准 确 的 导 航 信息 。 分 ＧＰ （ Ｐ ） 差 ＳＤＧ Ｓ 差 分 ＧＰ 可 以 提 供 小 于 １ 的 定 位 精 Ｓ 米 可 以提供 精 确 的导 航信 息 ， 精 度可 以达 到 度 。 其 基于 从差 分Ｇ Ｓ 站 发 来 的 差 分 信 息 ， Ｐ基 厘 米级 。 因此 ， 分 Ｇ Ｓ 常 被 用 于 为 室 外 有 几种 方 法 去实 现差 分 模 式 。 直接 的 方法 差 Ｐ经 最 移 动机 器 人提 供 导 航 信 息 。 是 ， 分Ｇ Ｓ 是 ， 一 个 基 站 和 一 个 移 动 的Ｇ Ｓ 收 机 ， 但 差 Ｐ 有 Ｐ接 的价 格很 高 ， 需要 一个 基 站 为其 提供 差 然 后 通 过 实 时 分 析 基 站 与 Ｇ Ｓ 收机 接 收 而且 Ｐ接 分 信 息 ， 以 在 商业 上 很 难 得 到 推 广 。 了 到 的 卫 星信 号 来 得 到 差 分 后 的 准确 的定 位 所 为 ５ 】 。 Ｐ 可 得 到 准确 和 稳定 的 导航 信息 ， 常多 种导 航 结 果 ［ 差 分 Ｇ Ｓ 以提 供 非常 准 确 的定 位 经 系统 被 综 合 使 用 。 于综 合 导 航 系 统 来 说 ， 导 航 服 务 ， 是 差 分 Ｇ Ｓ 对 但 Ｐ 的价 格 非 常 昂贵 ， 适 当的导航 信 息 融合 算 法是 很 重要 的 。 尔 并 且如 果不 能 接 收到 来 自基 站 的差 分信 息 ， 卡
机器人定位技术的工作原理
机器人定位技术的工作原理机器人定位技术是机器人技术中的重要部分，主要用于实现机器人在空间中的定位和导航。
在工业生产、医疗卫生等领域，机器人定位技术的应用极为广泛。
本文将介绍机器人定位技术的工作原理。
一、机器人定位技术分类机器人定位技术包含多种技术手段，常见的主要有以下几种：1.视觉导航技术：利用相机、激光雷达等传感器实现对机器人周围环境的监测，并结合图像处理技术进行定位和导航。
2.惯性导航技术：基于陀螺仪和加速度计等传感器的测量数据，结合卡尔曼滤波等算法进行机器人定位和导航。
3.全球定位系统(GPS)技术：利用卫星信号实现机器人在地球上的定位。
4.超声波测距技术：利用超声波传感器测量机器人到障碍物的距离，通过计算得到其在空间中的位置。
5.蓝牙、红外等无线通信技术：利用蓝牙、红外等技术实现机器人之间的通信，从而进行协作定位。
在实际应用中，常常会综合多种技术进行机器人定位，以提高定位精度和鲁棒性。
二、机器人视觉定位技术机器人视觉定位技术主要利用相机和激光雷达等传感器捕捉环境信息，并利用计算机视觉技术提取特征，实现机器人的定位和导航。
1.视觉传感器视觉传感器用于捕捉场景信息，包括彩色相机、深度相机、激光扫描仪等。
其中，彩色相机能够获取场景的颜色信息，深度相机可以测量场景中每个像素与相机的距离，而激光扫描仪则能够快速获取场景的三维几何信息。
2.特征点提取和匹配为了实现机器人的定位和导航，需要根据环境信息提取特征，并与先前观测到的特征进行匹配，计算机器人的运动姿态。
一般采用的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法能够对场景图像进行特征检测和提取，提取出具有描述性的特征点。
而特征匹配算法常用的有基于特征描述子的匹配算法，如基于FLANN的近似最近邻匹配算法等。
3.定位算法机器人视觉定位算法是利用相机捕捉的环境信息和特征匹配实现机器人定位和姿态估计的算法。
相比于其他定位技术，机器人视觉定位算法不需要预先安装额外的设备和标记，因此具有更广泛的适用性和更低的成本。
机器人精确定位的工作原理
机器人精确定位的工作原理在现代科技的推动下，机器人已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是工业生产线上的自动操作，还是家庭生活中的智能助手，机器人都扮演着重要的角色。
而机器人能够完成准确的定位操作，正是得益于其精确定位的工作原理。
本文将为大家介绍机器人精确定位的原理和相关技术。
一、全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种通过卫星和地面设备配合，用于在地球表面准确测量相关位置和时间的技术系统。
GPS系统主要由地球上的控制终端、地球上的测量终端和一系列地球静态卫星组成。
机器人通过接收来自卫星的信号，能够精确获取自身的位置坐标。
这种定位方式被广泛应用于室外环境，例如农业、航空和探险等领域。
二、惯性导航系统惯性导航系统是一种通过加速度计和陀螺仪等传感器测量物体在空间中的运动状态的技术。
机器人内部集成了惯性传感器，可以实时测量机器人的加速度以及旋转角速度等信息。
通过对这些数据的分析，机器人可以推算出自身相对于起始位置的准确位移。
惯性导航系统适用于室内环境，尤其是在无GPS信号的情况下。
三、激光测距仪激光测距仪是一种通过激光束测量物体距离的技术。
机器人通过激光测距仪向特定方向发射激光束，然后测量激光束从机器人发射出去到返回的时间，通过光速和时间的关系计算出距离。
利用激光测距仪可以高精度地定位机器人相对于周围环境的位置，尤其适用于室内机器人的定位。
四、视觉定位系统视觉定位系统是一种通过计算机视觉技术对环境进行分析和定位的方法。
机器人通过搭载摄像头等设备，获取周围环境的图像信息，并利用图像处理算法提取特征点以及地标信息。
通过对比已知地标和实际环境中的地标，机器人可以确定自身位置。
视觉定位系统在室内室外均可使用，具有较高的精度和灵活性。
五、融合定位系统融合定位系统是一种将多种定位技术相互融合，提高机器人定位精度的方法。
通过将GPS、惯性导航系统、激光测距仪和视觉定位系统等传感器数据进行综合分析，可以在不同环境中提供更准确的定位结果。
机器人智能导航系统的设计与实现
机器人智能导航系统的设计与实现智能导航系统在现代生活中扮演着重要的角色。
随着科技的快速发展，机器人智能导航系统的设计与实现成为了一个热门的研究领域。
本文将探讨机器人智能导航系统的设计原理、实现方法以及其在实际应用中的优势。
一、设计原理1. 定位技术：机器人智能导航系统需要准确地定位自身位置。
目前常用的定位技术包括GPS、惯性导航系统、激光雷达等。
通过这些技术的结合使用，机器人可以实时获取自身的位置信息，并进行精确的导航。
2. 地图构建：机器人智能导航系统需要建立一个准确而完整的地图数据库。
地图数据库可以通过激光雷达、摄像头、扫描仪等设备收集环境信息，并进行地图构建和更新。
地图数据库是机器人导航的核心，决定了机器人在导航过程中的准确性和速度。
3. 环境感知：机器人智能导航系统需要能够感知周围环境的变化以及可能的障碍物。
这可以通过激光雷达、摄像头、声音传感器等多种传感器来实现。
通过环境感知，机器人可以及时调整路径，避免碰撞，并且能够适应不同的导航场景。
4. 路径规划：机器人智能导航系统需要根据目标位置和环境信息，规划最优的导航路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法可以根据不同的导航需求进行优化，以保证机器人在导航过程中能够选择最佳的路径。
5. 运动控制：机器人智能导航系统需要实现精确的运动控制。
通过控制机器人的轮子或关节来实现运动控制。
运动控制需要考虑速度、加速度、转向等因素，以保证机器人能够按照预定路径进行导航。
二、实现方法1. 硬件设备：机器人智能导航系统的实现需要使用一系列硬件设备。
常用的硬件设备包括激光雷达、摄像头、声音传感器、运动控制器等。
这些设备需要具备高精度、低功耗、稳定性好等特点，以满足机器人导航的需求。
2. 软件算法：机器人智能导航系统的实现依赖于一系列软件算法。
路径规划算法、图像处理算法、运动控制算法等都是机器人导航的核心。
这些算法需要经过设计、实现和优化，以提高机器人导航的效率和准确性。
机器人视觉系统中的定位与地图构建
机器人视觉系统中的定位与地图构建随着人工智能技术的快速发展，机器人视觉系统的应用已经成为现实。
机器人视觉系统是指通过机器人的摄像头和传感器，让机器人能够感知周围环境，并进行决策、规划和控制行动。
而在机器人视觉系统中，定位和地图构建是其中重要的一环。
一、定位技术在现实生活中，人类常常通过地图和定位系统来确认自己的位置并导航，机器人也需要进行类似操作。
定位技术可以让机器人在现实世界中定位、导航和执行精确动作。
本文将简要介绍目前较为流行的几种机器人定位技术。
1.全球定位系统全球定位系统（GPS）是一种基于卫星的定位技术，可以通过三个或更多卫星的信号进行定位。
GPS定位具有精度高、稳定性好、易于使用和广泛应用等优点。
但是由于GPS信号在复杂的环境中受到干扰较大，因此常常需要结合其他定位技术进行辅助。
2.惯性导航系统惯性导航系统（INS）是通过加速度计和陀螺仪的测量值来计算速度、位置和方向的一种定位技术。
INS具有响应速度快、精度高、可靠性强和不依赖于外界环境的优点。
但是由于INS存在漂移的问题，因此需要结合其他定位技术对其进行修正。
3.视觉定位系统视觉定位系统（VLS）是利用机器人摄像头的图像信息进行定位的一种技术。
VLS具有对环境要求低、响应速度快、精度高和实时性好等优点。
但是由于VLS对环境中的光照和纹理等因素敏感，因此需要在不同环境中进行校准和调整。
二、地图构建技术地图构建技术是指通过机器人的感知设备，对周围环境进行检测和识别，从而构建出机器人周围的地图。
地图构建技术不仅有助于机器人的定位和导航，同时也为机器人进行任务规划和执行提供了基础。
1.视觉地图构建视觉地图构建是指利用机器人摄像头获取环境图像，通过图像处理技术进行建图的技术。
视觉地图构建在实现方面相对容易，可以按照机器人运动路径不断地更新地图。
但是视觉地图构建需要对环境中的物体、纹理、光照等因素进行识别和区分，对要求较高。
2.激光雷达地图构建激光雷达地图构建是一种常用的机器人地图构建技术，通过机器人上搭载的多个激光雷达扫描周围环境，获取环境中物体的三维信息，并通过三角测量等方法构建地图。
移动机器人的导航技术总结
移动机器人的导航技术总结
一、移动机器人导航技术概述
移动机器人导航技术是为机器人提供定位和自主运动控制的技术，是移动机器人技术的重要组成部分，是机器人自主开发用来改善传统机器人性能的技术，有助于实现机器人的定位和路径跟踪、全自动路线规划等，使机器人能够在复杂环境中自动导航。
移动机器人导航技术主要包括定位方法、传感器、地图构建、导航控制等几个方面。
定位方法主要包括基于地磁定位法、GPS定位法、距离测量（单激光、双激光）定位法、视觉定位法等。
传感器包括激光雷达、摄像头、超声波测距传感器等。
地图构建采用里程计定位、激光雷达扫描构建等技术，导航控制通常采用梯形路径规划、重力波算法等技术。
移动机器人导航技术是机器人领域相对较新的技术，常见的移动机器人有四轮机器人、六轮机器人、滑行机器人、三轮机器人等，移动机器人导航技术可以在各种环境中应用。
它可以用来实现机器人的自动行走，解决机器人在复杂环境中运动的难题，可以为机器人提供更准确的定位和追踪服务。
二、移动机器人定位方法
1．基于地磁定位法
地磁定位法是利用地磁场的磁通量矢作为定位参考系。
机器人的自主导航技术
机器人的自主导航技术在现代科技的不断发展中，机器人已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而机器人能够实现自主导航的技术，更是为其应用范围带来了革命性的变化。
本文将主要讨论机器人的自主导航技术，深入探究其原理和应用。
一、机器人的自主导航技术原理机器人的自主导航技术是指机器人通过自身扫描和定位系统，不依赖外部辅助设备或人工干预，能够感知和分析周围环境，并根据环境信息做出判断和行动。
其主要原理包括以下几个方面：1. 感知系统：机器人通过搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、红外线传感器等，获取周围环境的信息。
激光雷达可以扫描周围物体的距离和形状，摄像头可以获取视觉信息，红外线传感器可以感知温度变化等。
通过这些传感器，机器人可以对环境做出感知和判断。
2. 定位系统：机器人需要准确地知道自身在空间中的位置，以便进行导航和路径规划。
常用的定位系统包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位系统等。
这些系统可以通过获取卫星信号、记录加速度和角速度、利用摄像头识别地标等方式实现对机器人位置的准确定位。
3. 导航算法：机器人在感知和定位的基础上，需要通过导航算法进行路径规划和决策。
导航算法可以根据机器人所处的环境和任务要求，结合地图、传感器数据和轨迹规划等信息，实现对最优路径的计算和决策。
常用的导航算法包括最短路径算法、遗传算法、蚁群算法等。
二、机器人自主导航技术的应用领域机器人的自主导航技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例。
1. 智能家居：随着智能家居的发展，机器人扫地机、智能洗碗机等家庭机器人已经成为了很多家庭的选择。
这些机器人可以通过自主导航技术，避开障碍物，自动完成家务劳动。
它们可以实时感知和分析房间内的环境，智能规划清扫路径，提高生活效率。
2. 工业生产：在工业生产线上，机器人的自主导航技术也发挥着重要作用。
机器人可以在工厂内自主移动，完成物料运输、产品加工等任务。
通过导航算法和感知系统的配合，机器人能够准确地找到目标位置，并与其他设备协同工作，提高生产效率和质量。
机器人导航技术及其应用介绍
机器人导航技术及其应用介绍引言：机器人导航技术是一种通过使用传感器和算法，使机器人能够在不依赖人类干预的情况下自主导航的技术。
随着科技的不断发展，机器人导航技术在各个领域得到了广泛的应用，如工业制造、医疗保健、军事等。
本文将介绍机器人导航技术的基本原理和常见的应用领域。
一、机器人导航技术的原理和分类机器人导航技术的实现基于多种原理和方法。
其中一种常见的方法是基于环境感知，即通过传感器获取环境信息，如摄像头、激光雷达等。
另一种方法是基于地图和路径规划，通过构建环境地图和规划最优路径来实现导航。
此外，还有一些其他方法，如基于声音或红外线等。
根据导航方式的不同，机器人导航技术可分为以下几类：1. 基于地标的导航：机器人通过识别环境中的特定地标进行导航。
这种方法适用于相对固定的环境，如办公室或仓库。
2. 基于视觉的导航：机器人通过摄像头来感知环境，并根据图像信息进行导航。
这种方法适用于需要在不同环境中进行导航的场景，如移动机器人。
3. 基于激光雷达的导航：机器人通过使用激光雷达来检测周围环境，通过测量反射光来构建环境地图并找到最优路径。
4. 基于全球定位系统（GPS）的导航：机器人利用GPS定位和导航系统来确定自身位置并规划移动路线。
这种方法在室外环境中效果较好。
二、机器人导航技术的应用领域机器人导航技术在各个领域得到了广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 工业制造：在工业生产中，机器人通过导航技术可以自动执行物料搬运、装配和焊接等任务，提高生产效率和质量。
2. 服务行业：例如，机器人导航技术可以应用于酒店、医院、机场等场所，用于导航、接待和提供基础服务。
3. 农业：机器人导航技术在农业中的应用可以实现精确的植物种植、施肥、喷洒等操作，提高农作物的产量和质量。
4. 建筑施工：机器人导航技术可以应用于大型建筑施工场地，如导航和协助机器人进行混凝土浇筑、钢筋焊接等任务。
5. 医疗保健：机器人导航技术可以用于导航机器人在医院中执行手术、药物分发等任务，提高医疗效率和安全性。
基于自主导航的智能巡检机器人设计与优化
基于自主导航的智能巡检机器人设计与优化智能巡检机器人是一种结合人工智能与自主导航技术的创新产品，可以在工业领域、医疗领域以及家庭领域等多个领域发挥重要作用。
它可以代替人力进行巡检、监控、维护和管理工作，提高工作效率、降低操作风险，并且可以根据任务的需求定制不同的巡检路径和方式。
本文将从设计与优化两个方面对基于自主导航的智能巡检机器人进行探讨。
第一部分：设计一、自主导航技术设计智能巡检机器人的自主导航技术是实现其巡检任务的关键，因此需要设计一个可靠、高效的自主导航系统。
该系统应包含以下关键技术：1. 定位技术：可以通过使用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和激光雷达等多种传感器实现机器人的精确定位，以及根据环境变化进行实时定位修正。
2. 地图构建技术：机器人需要能够通过传感器获取环境地图数据，并将其转化为可读取的数字地图，以便做出决策和规划巡检路径。
3. 路径规划技术：借助地图数据和环境感知信息，机器人可以根据任务需求制定最优路径规划算法，以保证巡检的全面性和高效性。
二、传感器设计智能巡检机器人需要装备多种传感器来感知环境、收集数据并进行分析，因此需要设计适用的传感器系统。
常用的传感器包括但不限于激光雷达、摄像头、温度传感器、湿度传感器、气体传感器等，以满足机器人在不同环境下的监测需求。
三、智能决策与控制智能巡检机器人需要具备智能决策和控制能力，能够根据传感器数据和任务需求做出相应的决策并执行任务。
为了实现智能决策与控制，可以采用机器学习、深度学习、模糊逻辑等技术来建立智能决策模型，并通过控制算法将其与机器人的运动平台进行集成。
第二部分：优化一、巡检路径优化巡检机器人的路径优化是为了在给定的时间内完成更多的检查任务，并减少冗余路径和能耗。
巡检路径优化可以通过以下方法实现：1. 使用图论算法：利用图论算法中的最短路径算法，如迪杰斯特拉算法或A*算法，来寻找最优路径，最大限度地减少时间和能耗。
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基于GPS的机器人导航系统一、课题的来源及意义随着社会经济的飞速发展和科学技术的全面进步,以及人口老龄化、年青一代知识化、农林、水产、建筑、电力矿业、医疗等非制造领域中的熟练工人将日益短缺，智能机器人的出现成为不可阻挡的历史潮流。
但是如何实现机器人的高精度位移和动作成了当今时代的一大课题。
新一代智能机器人的研发在国内外已经受到越来越多的重视。
在工业发达的美、日等国，已研制出用于手工业、医疗、服务等领域的微小型机器人，如日本安川电机公司的SCORBOTER-V个人机器人，具有高轻度、高性能、高安全、高通用性的特点。
机器人的研究范畴将更加宽广，研究方法更加多样，研究对象更加复杂，与材料、物理、生物、信息等学科领域的交叉与融合更加深入。
二、方案设计及选择1. 总体方案设计本设计以新华龙公司的C8051F330单片机为控制核心，通过GPS模块C3-370C实现机器人的精确导航定位。
GPS模块实时接收卫星发射的时间、日期、经度、纬度、高度等信息，并通过RS232发送给单片机，单片机接收到信息后，根据GPS的NMEA-0183协议对接收到的卫星信息进行提取，获得所需要的时间、经度、纬度等有用信息，通过与当前所处位置坐标的比对计算，控制机器人的运行方向，从而实现机器人的精确导航。
由于卫星是不停地发送信息的，所以GPS 模块转发给单片机的数据量也是非常庞大的，所以，本设计采用外部扩展SRAM 来存储接收到的卫星信息。
并用LCD显示模块实时显示机器人当前所处的位置坐标和时间等信息，并给系统留有4 x 4的矩阵键盘接口，可以通过手动输入自行设定机器人的下一站位置坐标，实现机器人的灵活运动和控制功能。
冷启动时，系统启动时间1分钟以内，精度可达30米左右；热启动时，系统启动时间30秒以内，若上电发送定位修正信息，精度可达10米左右。
其系统框图如图1-1所示图1-1 系统框图2. 模块方案设计及方案选择1）系统控制核心----单片机新华龙公司的C8051F330 器件是完全集成的混合信号片上系统型MCU，采用高速、流水线结构的8051 兼容的CIP-51 内核，内含10位16通道高速ADC 和10位电流输出DAC，8k 具有系统重新编程能力的FLASH，可用于非易失性数据的保存，并允许现场更新8051固件，768（256+512）字节片内RAM，4个通用计时器，还有硬件实现的Smbus/I2C、增强型UART和增强型SPI串行接口、温度传感器等多种资源，并且内置25MHZ的高速晶振，可以有效减少系统电路的设计和系统的重量，使系统的应用更加灵活，不仅仅局限于机器人、机器鸽等。
是一款真正能独立工作的片上系统。
而且此单片机支持在片调试功能，片内调试电路提供全速、非侵入式的在系统调试（不需要仿真器），支持断点、单步、观察\修改存储器和寄存器，比使用仿真芯片、目标仿真头和仿真插座的仿真系统有更优越的性能。
故本设计采用这一型号单片机。
如图2-1所示为本设计控制核心的单片机最小系统原理图。
这是一帧GPS定位的主要数据，也是使用最广的数据。
$GPGGA 语句包括17个字段：语句标识头，世界时间，纬度，纬度半球，经度，经半球，定位质量指示，使用卫星数量，水平精确度，海拔高度，高度单位，大地水准面高度，高度单位，差分GPS数据期限，差分参考基站标号，校验和结束标记(用回车符<CR>和换行符<LF>)，分别用14个逗号进行分隔。
标准格式：$GPGGA,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,M,<10>,M,<11>,<12>*xx<CR ><LF><1> UTC时间，格式为hhmmss.sss(时分秒)格式；<2> 纬度，格式为ddmm.mmmm(第一位是零也将传送)；<3> 纬度半球，N或S(北纬或南纬)<4> 经度，格式为dddmm.mmmm(第一位零也将传送)；<5> 经度半球，E或W(东经或西经)<6> 定位质量指示，0=定位无效，1=定位有效；<7> 使用卫星数量，从00到12(第一个零也将传送)<8> 水平精确度，0.5到99.9<9> 天线离海平面的高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<10> 大地水准面高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<11> 差分GPS数据期限(RTCM SC-104)，最后设立RTCM传送的秒数量<12> 差分参考基站标号，从0000到1023(首位0也将传送)。
* 语句结束标志符xx 从$开始到*之间的所有ASCII码的异或校验和<CR> 回车<LF> 换行b.可视卫星状态输出语句($GPGSV)标准格式：$GPGSV,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>，…<4>,<5>,<6>,<7>*hh<CR><LF><1>总的GSV语句电文数；2;<2>当前GSV语句号:1;<3>可视卫星总数:08;<4>卫星号:06;<5>仰角(00～90度):33度;<6>方位角(000～359度):240度;<7>信噪比(00～99dB):45dB(后面依次为第10，16，17号卫星的信息);* 总和校验域；hh 总和校验数:78;(CR)(LF) 回车，换行。
注：每条语句最多包括四颗卫星的信息，每颗卫星的信息有四个数据项，即：<4>－卫星号，<5>－仰角，<6>－方位角，<7>－信噪比。
c.当前卫星信息($GSA)标准格式：$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<3>,,,,,<3>,<3>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7><1>模式：M = 手动，A = 自动。
<2>定位型式1 = 未定位，2 = 二维定位，3 = 三维定位。
<3>PRN 数字：01 至32 表天空使用中的卫星编号，最多可接收12颗卫星信息。
<4> PDOP位置精度因子(0.5~99.9)<5> HDOP水平精度因子(0.5~99.9)<6> VDOP垂直精度因子(0.5~99.9)<7> Checksum.(检查位).d. 推荐定位信息(RMC)标准格式：$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>,<12>*hh<1> UTC时间，hhmmss(时分秒)格式<2> 定位状态，A=有效定位，V=无效定位<3> 纬度ddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)<4> 纬度半球N(北半球)或S(南半球)<5> 经度dddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)<6> 经度半球E(东经)或W(西经)<7> 地面速率(000.0~999.9节，前面的0也将被传输)<8> 地面航向(000.0~359.9度，以真北为参考基准，前面的0也将被传输)5）通信模块串口是计算机上一种非常通用的设备通信协议。
RS232是美国电子工业协会推荐标准，全称为EIA-RS-232 标准。
RS232串口通信最远距离可达15米，双向传输，全双工通信，最高传输速率达20Kbps，但是RS232传输的数字量采用负逻辑，且与地对称，即：逻辑1 ：-3V ~ -15V逻辑0 ：+3V ~ +15V所以与单片机连接时常常需要加入电平转换芯片MAX232。
其电路原路如图2-6所示。
串口通信的传输过程：串口通信过程中，线路空闲时，线路的TTL电平总是高，经反相RS232的电平总是低。
一个数据的开始RS232线路为高电平，结束时RS232线路为低电平。
数据总是从地位向高位一位一位的传输，示波器读数时，左边是数据的高位，右边是数据的低位。
例如：对16进制数55aaH进行传输，当采用8位数据，一位停止位传输时，它在信号线上的波形如图2-3（TTL电平）和图2-4（RS232电平）所示图2-3 串口发送TTL电平图图2-4 串口发送RS232电平图串口通信的接收过程：a）空闲状态时，数据线为高电平，即逻辑“1”，当检测到数据线被拉低时，开始对接收时钟计数。
b）当计到8个时钟脉冲时，对输入信号进行检测，若还为低电平，则确认是起始信号，不是干扰。
c）接收端检测到起始信号后，每隔16个时钟脉冲读取一次数据线上的数据，直到读完所有传输的数据。
d）再依次读取奇偶校验位和停止位，停止位始终为高电平。
e）读完一次所传输的数据后，将数据线拉高，作为空闲状态。
等待下一次数据的传输。
其接收过程如图2-5所示图2-5 串口通信数据接收过程图由于GPS模块都留有串口接口，本设计中所使用的模块C3-370C的输出不能直接接到单片机，因此需要RS232转换电平后接入单片机，本设计中所使用的GPS模块为标准的N.8.1通信方式，没有奇偶校验位，1位起始位，8位数据位，1位停止位，数据传输的波特率为4800 bps。
R1 IN 13R2 IN 8T1 IN 11T2 IN 10R1 OUT 12R2 OUT 9T1 OUT 14T2 OUT 7C1+1C1 -3C2+4C2 -5U3MAX232C1104C2104162738495J1DB9RXDTXD图 2-6 串口通信电平转换模块原理图6）存储模块上电后，GPS 开始搜索卫星，当接收到卫星信号后就将接收到的信号通过串口的方式不停地发送给单片机，数据量比较庞大。
本设计中选用的单片机自带768字节的RAM ，但是，相对如此庞大的数据量来说还是有点小，因此，本设计采用外部扩展SRAM 芯片IDT71V124（128K x 8）来实现数据的存储和提取，SRAM 的数据存取速度相对较快，通过I/O 口实现与单片机的连接，操作方便、简单易行。