移动机器人定位系统
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
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。
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
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。
机器人定位技术详解
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。
基于航迹推算的移动式机器人定位系统设计
如图 ３所示 为 伺服 器系 统 硬件 电路 的 信号处 理单 元。
（） ２
㈤ ＝
．
该 电路包 括了信号 整合 和信号运算 ， 中 Ｄ ２ Ｌ３ Ｃ 其 Ｓ ６ Ｓ ２ Ｍ实现 编码盘信号 的整合 ， 即把 ４路 Ｐ ＷＭ 信 号 整合 成 ２路 Ｐ ＷＭ 信号 。由于编码盘信号 是由 Ａ、 Ｂ两路相 位差为 ９ 。 Ｐ ０ 的 ＷＭ 组成 ， 通过对 Ｄ ２ Ｌ ３ Ｃ Ｓ６ Ｓ２ Ｍ逻 辑使 能 口的电平控 制 ， 可实现 输 出端在 Ａ、 Ｂ信号超前或滞后 ９ 。 Ｏ 时输 出高 电平或低 电平 ， 以此判 断出电机正 反转状态 。Ｌ ２ Ｍ６９为 ＰＤ信 号算 法芯 片 ， Ｉ 通过对编码盘信号运算 和 Ｄ ２ Ｌ３ Ｃ Ｓ ６ Ｓ ２ Ｍ输 出信号状态 分析 ， 芯片可发 出信号使 电机一直保持在编码盘 的某一个栅格 处 ， 让 电机急停锁死或准确运动所需要的栅格数 ， 实现对 机器人 移动 的准确控制 。Ｈ Ｐ ２ ０ Ｃ － ６２为高速 光耦 芯片 ， 目的是减 其
定任务 的机器— —机器人逐 步发展起 来。移 动式机器 人需 完成某些任务 ， 其关键 在于定位 ， 即机 器人必须 知道 自己现 在 的位置和将要“ 行走 ” 的方 位。根据机器人 运用 的环境不
的干扰和误差的累积。控制 系统发 出路线 的整体行走方案 ， 再 由各个闭环单元 检测是否按原定计划实施 ， 当出现错误 和
坐标为（ Ｙ 。当一个 物体在 平 面内从 一点 移动 到另一 点 ， ） 时， 只要 画出运动轨迹 ， 就可 以计算 出在 该轨迹上 任一 点 的
１ 系统 总体设 计
１ １ 系统 的总体结构 ．
移动机器人导航和SLAM系统研究
移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统是机器人技术领域中的重要研究方向。
随着科学技术的飞速发展，移动机器人的应用越来越广泛，如自动导航、环境勘测、搜救等。
而导航和SLAM技术作为移动机器人的核心能力，提供了机器人实现自主感知和智能决策的基础。
在移动机器人中，导航是指机器人根据环境信息规划并实现路径的选择和控制。
导航技术主要包括定位和路径规划两个方面。
定位是指机器人确定自身在某个参考坐标系下的位置和姿态信息。
常用的定位方法有惯性导航、视觉定位、激光测距等。
路径规划则是在已知环境地图和机器人当前位置的情况下，确定机器人从起点到终点的最优路径。
经典的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT等。
好的导航系统需要准确的定位和高效的路径规划能力，以实现安全、快速、智能的移动。
而SLAM系统则是指机器人在未知环境中实时地自主构建地图，并同时定位自身的过程。
SLAM技术是移动机器人实现自主感知和智能决策的重要手段。
在SLAM系统中，机器人需要通过传感器获取环境的信息，并准确地估计自身的位置和构建地图。
常用的SLAM方法包括基于激光雷达的激光SLAM、视觉SLAM、RGB-D SLAM等。
机器人在运动中通过不断采集传感器数据，经过数据融合和优化算法，实现对环境的建模和自身的定位。
SLAM系统对机器人的控制和决策提供了重要的依据，被广泛应用于无人驾驶、智能巡检、室内导航等领域。
移动机器人导航和SLAM系统的研究面临多个挑战。
首先，环境不确定性是导航和SLAM的主要问题之一。
移动机器人所处的环境往往是未知的、复杂的、动态的，如何在不同的环境中实现可靠的导航和地图构建是一个需要解决的难题。
其次，机器人定位的精确性和实时性对导航和SLAM系统的性能有重要影响。
移动机器人中的导航与定位技术研究
移动机器人中的导航与定位技术研究导言：移动机器人是现代智能技术的重要应用领域之一。
导航与定位技术是移动机器人实现自主行动和任务完成的关键。
本文将介绍移动机器人中的导航与定位技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、导航技术概述导航技术是移动机器人能够在未知或部分未知环境中自主行动的基础。
传统的导航技术主要依靠地图和路径规划算法实现。
然而，在复杂的室内环境或者无人工智能指导的情况下，这些方法可能显得不够实用。
因此，现代导航技术侧重于感知、学习和适应能力的提升。
二、定位技术概述定位技术是移动机器人获取自身位置信息的关键。
1. GPS定位：GPS定位是目前最常用的定位技术之一。
然而，在室内环境或无人导航系统的情况下，GPS信号可能受到干扰或无法获得，因此需要其他定位技术的支持。
2. 视觉定位：视觉定位是指通过图像处理和计算机视觉技术获取机器人位置信息的方法。
这种方法可以通过摄像头或激光雷达获取机器人周围环境，从而实现定位。
3. 惯性定位：惯性定位是通过惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）获取机器人运动信息，并结合数学模型计算机器人位置的方法。
惯性定位技术具有较高的精度和实时性，对于室内环境下的短距离移动尤为适用。
三、移动机器人导航与定位技术研究挑战尽管导航与定位技术在过去几十年里取得了巨大的进展，但在复杂和未知环境下，仍然存在一些困难和挑战。
1. 感知和环境认知：移动机器人需要准确感知周围环境，包括障碍物、地图和其他机器人。
同时，机器人还需要理解这些信息并作出相应的决策。
2. 精确的定位：在未知环境下，定位的精确性是导航和路径规划的基础。
因此，开发高精度的定位技术是一个关键问题。
3. 鲁棒性和适应性：移动机器人需要具备鲁棒性和适应性，以适应不同环境、场景和任务需求。
这对算法和系统设计提出了更高的要求。
四、未来发展方向随着人工智能技术的快速发展，移动机器人导航与定位技术也将得到进一步改进和完善。
1. 强化学习：利用强化学习方法，使机器人能够通过试错和学习提高导航能力。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位
传感器动态性能还需提高，地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为： 移动机器人从一个未知的位置出发，在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图，同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体，而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）的 缺点，NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点，并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来；
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证，在几何对称的环 境中，容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的，属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准，是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有：Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
（2）绝对定位 原理：确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点：不依赖于时间和初始位姿，没有累积误差问题，具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法，属于绝对定位 范围。
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。
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移动机器人定位--传感器和技术摘要确切的了解车辆的位置是移动机器人应用的一个基本问题。
在寻找解决方案时，研究人员和工程师们已经开发出不同的移动机器人定位系统、传感器以及技术。
本文综述了移动机器人定位相关技术，总结了七种定位系统：1.里程法；2.惯性导航；3.磁罗盘；4.主动引导；5.全球定位系统；6.地标式导航和7.模型匹配。
讨论了各自的特点，并给出了现有技术的例子。
移动机器人导航技术正在蓬勃发展，正在开发更多的系统和概念。
因为这个原因，本文给出的各种例子只代表各自的种类，不表示作者的倾向。
在文献上可以发现许多巧妙的方法，只是限于篇幅，本文不能引用。
1。
介绍摘要概述了该技术在传感器、系统、方法和技术的目标，就是在一个移动机器人的工作环境中被找到。
在测量文献中讨论这个问题，很明显，不同方法的基准比较是困难的，因为缺乏公认的测试标准和规范的比较。
使用的研究平台大不相同，用于不同的方法的关键假设也大不相同。
再进一步，困难源自事实上不同的系统是处在其发展的不同阶段。
例如，一个系统已经可以商业化；而另一个系统，也许有更好的性能，却只能实验室条件下作有限的测试。
正是由于这些原因，我们一般避免比较甚至判断不同系统或技术的表现。
在这篇文章里，我们也不考虑自动引导车(AGV)。
AGV使用磁带、地下的引导线、或地面上的彩色条纹在作引导。
这些小车不能自由设计路径，不能改变自己的道路，那样它们无法响应外部传感器输入（如避障）。
然而，感兴趣的读者可能会在[Everett, 1995]找到AGV引导技术调查。
也许最重要的移动机器人定位文献的阅读结果，正是到目前为止，并没有真正完美的解决问题的方案。
许多局部的解决办法大致分为两组：绝对的和相对的位置测量。
因为缺乏一种完善的方法，开发移动机器人通常结合两种方法，从每个小组选一个方法。
这些方法可以进一步分为以下七类:I：相对位置的测量（也称为Dead-reckoning）1。
里程法2。
惯性导航II：绝对位置测量（基于参考的系统）3。
磁罗盘4。
主动发射引导5。
全球定位系统6。
地标式导航7。
模型匹配2。
传感器和技术概述在这部分中，我们将概述应用于移动机器人定位的传感器和技术，也将给出适用的商用系统的实例或证据充分的研究结果。
2.1 距离测量法距离测量法是目前应用最广泛的移动机器人定位导航方法，它提供了很好的短期精度，很便宜，并允许非常高的采样率。
然而，它的基本的想法是在整个时间里累积增量运动信息，这样随着时间的推移，不可避免地导致无限积累误差。
具体地说，定位误差将导致严重的横向位置误差，伴随机器人的行程，按比例增加。
尽管有这些限制，大多数研究人员都认同距离测量是一个机器人的导航系统的重要的组成部分。
如果距离测量精度可以提高的话，导航的任务可以简化。
例如Cox [1991]，Byrne 等[1992]，Chenavier 和 Crowley[1992]，提出距离测量数据和绝对位置测量融合方法，以获得更可靠的位置估计。
距离测量法是基于简单的等式（见[Borenstein 等, 1996a]），当驱动轮的转数可以变换成准确的相对于地面的直线位移时，它是精确的。
然而，如因车轮打滑以及其他一些更偶然的原因，轮子旋转可能不是成比例的转化为线性运动。
产生的误差可分为两类：系统误差和非系统误差[Borenstein 和 Feng, 1996]。
系统错误是那些源于机器人运动学的误差，例如轮子直径的偏差或相对于理想轮距的不确定性。
非系统误差是那些来自地板与车轮间的相互作用，例如车轮滑动或颠簸和裂缝。
通常，当一个移动机器人安装了里程/地标混合式的导航系统，环境中必须放置的地标的密度，从经验上已经决定了基于最坏情况下的系统误差。
一个或多个大型非系统误差发生时，这些系统都可能失败。
2.1.1 距离误差的测量在移动机器人中，一个重要但经常遇到的困难是距离误差的定量测量。
缺乏明确定量的距离误差测量规范导致缺少移动平台的校准以及在科学交流上可比较的距离精度。
为了解决这个问题，Borenstein和Feng[1995]开发出一种方法，定量测量系统的距离误差，以及在一个有限的程度上的非系统误差。
这个方法，称为密歇根大学基准（UMBmark），它要求移动机器人预先编程自动跟踪4x4米的正方形和四个现场90度转弯。
这个过程是要在顺时针方向（cw）运动五次和逆时针方向（ccw）运动5次。
由距离法计算得到的机器人最后返回的位置与实际返回位置比较，将有一个类似如图1的图形。
图1的结果可以表达如下：--顺时钟组和反时钟组运行后的停止位置分布在两个完全不同的区域。
--顺时钟组或反时钟组内部的分布是来自非系统误差。
但是，图1显示的是未标定车辆，运行在一个较为光滑的混凝土地面，在总测量误差中，系统误差显著大于非系统误差误。
--顺时钟组或反时钟组运行时不对称的重心的结果来自两类系统误差，统称为A类和B类[Borenstein and Feng, 1996]。
A类误差被定义为定位错误，它导致减少（或增加）转数，而不论是哪个方向正方形运动。
相比之下，B型误差导致减少（或增加）的转数，在两个方向上的作用是相反的。
一个典型的A型误差中轮距的作用是不确定的，而B型误差来源于轮子直径的不同。
实验进行UMBmark后一个数值,体现了odometric精度(相对系统误差)测试车辆可以发现[Borenstein峰,1996):UMBmark试验的基础上,Borenstein峰(1995、1996)开发了一种校准减少系统程序odometry微分传动车辆的错误。
在这个过程UMBmark测试在进行连续五次,公约的方向找到xc.g。
,连续波和xc.g.,公约。
从一组方程定义在[Borenstein峰,1995;两个校准常数]发现,这些图像可以包含在基本odometry计算的机器人。
应用该程序几个differential-drive平台是一个不断减少10到20倍的系统误差。
图2所示一个典型的校准结果的会议。
Emax,系统运行结果对于许多校准时段编织的LabMate机器人与平均Emax,系统= 330毫米无标定车辆和Emax,系统= 24 mm在校准。
2.1.2非系统测量误差Borenstein峰[1995]也提出了一种测量方法non-systematic错误。
这方法——UMBmark 扩展,可用于比较不同的机器人在相似的条件,虽然测量误差少non-systematic有用,因为这得视情况而定强烈的在地板上的特点。
然而,使用一套明确的不规则性和地板年近的平台错误可能Borenstein[1995]发展了一种方法非系统性检测和拒绝在移动机器人odometry错误。
这方法,两个合作平台不断非系统性相互纠正他们odometry(和一定的制度) 错误,即使是在两个平台上运动。
一个视频名为“瓣”展示这一系统的情况下运行包括在内在文献[Borenstein等问题,1996 b])和[Borenstein 1995 v)。
一个商业版本的机器人,如图3,现在是可得到的[编织]“OmniMate名义下。
”,是因为它的内部odometry误差修正,OmniMate 几乎完全麻木不仁的撞击,裂缝,或畸形放在地板上[Borenstein,1995)。
2.2 惯性导航惯性导航使用陀螺仪与加速度计分别测量旋转的速度和加速度。
测量值积分一次（或两次,对加速度计）得到位置。
惯性导航系统的优势是独立测量，也就是说不需要外部参考。
然而，惯性传感器数据是随时间漂移的，因为需要积分速率数据才能得到位置；任何一点小小的常数误差的增加，在积分后是不受约束的。
当超出扩展时间周期，惯性传感器大多不适合。
2.2.1 加速度计使用加速度计的测试结果对移动机器人的导航一般是不够的。
来自密歇根大学的研究信息发现，在较低的加速度（即在低的速度转变）下，信噪比很低。
加速度计有着广泛的漂移，它们也确实是对地面的不平坦敏感，这是因为来自任何高低不平的地面的干扰将引起重力加速度的一个分量被检测到。
一个低成本的惯性导航系统被用来克服包括以下倾斜传感器的问题[Barshan和Durrant-Whyte,1993;1995]。
倾斜传感器提供的倾斜信息提供给加速度计，以清除在加速度计的每个轴上表现出来的的重力成分。
尽管如此，从倾斜补偿系统得到的结果表明位置漂移率为1到8厘米/秒（0.4-3.1吋/秒），这取决于加速度变化的频率。
对大多数移动机器人的应用来说，这是一个无法接受的误差率。
2.2.2 陀螺仪陀螺仪（也称为“速度陀螺”或者是“陀螺”）对机器人定位是特别重要的，因为它们可以帮助补偿距离测量法最重要的弱点：在一个基于距离测量的定位方法里，任何小的瞬间的定位误差会导致一个持续增加的横向位置误差。
因为这个原因，如果定位误差能探测到并立即改正，它将是非常有益的。
对移动机器人的应用，直到最近，高度精确的陀螺还是太昂贵了。
例如，一个高质量的惯性导航系统（INS），如那些在一个商用飞机里安装的，将会有一个典型的工作中漂移大约是每小时1850米（1海里），价格由5万到7万美金（伯，1992）。
高端INS包用于地面在长距离行程中优于0.1%，但价格在10万美元到20万美金，而低性能的型号（即长距离时1%）在2万至5万美元之间[Dahlin 和Krantz,1988]。
然而，最近光纤陀螺（也被称为“激光陀螺”），具有众所周知的准确度，价格已大幅减少，已成为一个非常有吸引力的移动机器人导航解决方案。
一个商业上可用激光陀螺是安德鲁[ANDREW]公司的“Autogyro Navigator”，如图4。
这是一个单轴干涉型光纤陀螺(技术细节见[埃弗雷特,1995])。
它是基于偏振恒持光纤和精密光纤陀螺技术。
ANDREW最新型号Autogyro Navigator的技术规格见表1。
这种激光陀螺价格在1000美元以下，很适合作移动机器人导航。
2.3 磁罗盘在（x，y和θ）中，根据其影响相对定位累积误差情况，车辆航向是最有意义的导航参数。
因为这个原因，一个测量航向绝对值的传感器在解决自主平台导航需求中是极其重要的。
磁罗盘就是这样一个传感器。
任何磁罗盘都有的一个缺点，就是由于在电线或者钢结构附近的地球的磁场经常被扭曲 [Byrne et al.,1992]。
使得在室内难以直接利用地磁传感器。
基于与地球磁场相关的效应的不同，可用的不同传感器有：机械磁罗盘；磁通门罗盘；霍尔罗盘；磁阻罗盘；磁弹罗盘。
最适合用于移动机器人应用的是磁通门罗盘。
只要保持一定的水平姿态，磁通门罗盘将测量地磁场的水平分量，伴随而来的决定性优势是低功耗、没有运动部件、容忍冲击和振动、快速启动以及相对较低的价格。
如果想要车辆在非平坦地形下操作，传感器线圈应该安装在平衡架上，避免机械损伤和由地磁场的垂直分量引入的严重的误差。