机器人定位技术

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[2]。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[3]。

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。

图1 航迹推演算法的原理

其推到的一般方程为：

))1(cos(2)1()1()1()(-*-+-+-=k k S K S k x k x L R ϕ ))1(sin(2

)1()1()1()(-*-+-+-=k k S K S k y k y L R ϕ b

k S K S k k L R

)1()1()1()(---+-=ϕϕ 其中：)(k x ，)(k y ，)(k ϕ为车辆在牑时刻的位置以及方向，)1(-K S R ，)1(-k S L 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[5]、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[8]。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