移动机器人的定位系统及其定位方法与相关技术
《基于多传感器融合的移动机器人定位系统研究》
《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。
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。
移动机器人定位方法概述
移动机器人定位方法概述摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。
关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学0 引言随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。
机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。
移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。
移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。
自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。
移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。
准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。
根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。
但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。
因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。
本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。
1 移动机器人相对定位研究移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。
假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。
相对定位法分为里程计法和惯性导航法。
1.1 里程计法（Odometry）在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。
在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。
在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。
通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。
航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。
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。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航一、概述随着科技的快速发展，室内移动机器人已成为智能家居、物流运输、医疗护理等领域的重要组成部分。
要实现机器人的高效、准确运作，其定位与导航技术至关重要。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术，通过集成传感器、控制算法和路径规划算法，使机器人能够在复杂的室内环境中实现自主定位与导航。
嵌入式系统作为机器人的核心部分，具备体积小、功耗低、实时性强等特点，能够满足机器人对于硬件资源的需求。
通过集成多种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，机器人可以获取环境中的距离、障碍物、图像等信息，为定位与导航提供丰富的数据支持。
在定位方面，基于嵌入式系统的室内移动机器人可以采用多种技术，如SLAM（同时定位与地图构建）、惯性导航、WiFi指纹定位等。
这些技术各有优缺点，可以根据具体应用场景进行选择和优化。
通过实时获取机器人的位置信息，可以实现对机器人的精确控制。
在导航方面，嵌入式系统可以根据定位信息以及预设的目标位置，结合路径规划算法，为机器人规划出最优的行驶路径。
同时，机器人还需要具备避障功能，能够在遇到障碍物时及时调整行驶方向，确保安全到达目的地。
基于嵌入式系统的室内移动机器人定位与导航技术是实现机器人自主化、智能化的关键。
通过不断优化算法和硬件设计，可以提高机器人的定位精度和导航效率，为各领域的应用提供更加便捷、高效的解决方案。
1. 嵌入式系统概述及其在机器人技术中的应用嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，被设计用于执行特定的控制、监视或辅助功能。
它通常嵌入在设备或系统内部，是设备智能化、自动化的核心所在。
嵌入式系统结合了硬件和软件，具有体积小、功耗低、实时性强、可靠性高等特点，因此广泛应用于各种领域，如智能家居、医疗设备、航空航天以及机器人技术等。
在机器人技术中，嵌入式系统发挥着举足轻重的作用。
嵌入式系统为机器人提供了强大的计算和控制能力。
通过嵌入式处理器和相应的算法，机器人能够实时地处理传感器数据、执行复杂的运动控制任务，并实现自主导航和定位。
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。
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。
第四章移动机器人的定位
移动机器人传感器与感知
一般分类
（典型功能）
传感器
（系统）
本体(PC) 刺激(EC) EC EC EC EC EC EC PC EC
主动(A) 被动(P) A A A A A P P P
信标
（机器人在惯性参考 坐标系中得定位）
GPS 有源光学或RF信标 有源超声/反射信标 超声传感器 激光/光学三角测量 多普勒雷达 陀螺仪 CCD/CMOS摄像机
5.2 触觉信息的获取
1.接触觉传感器 接触觉传感器：探测是否接触到物体，传感器接 受由于接触产生的柔量。 微动开关：按下开关就能进入电信号的简单机构。 猫胡须传感器：如图a,b
Senses of Robotics
5.2 触觉信息的获取
2.压觉传感器 压觉传感器：检测物体同手爪间产生的压力和力 以及其分布情况。 利用压电元件或弹簧。 如图是使用弹簧的平 面传感器。
移动机器人传感器与感知
陀螺( 陀螺(Gyroscopes )
- 基本机理
条件: 高速自旋转的均衡刚体(陀螺) 条件: 高速自旋转的均衡刚体(陀螺) 定轴性: 保持旋转轴指向不变 自由陀螺仪) 定轴性: 保持旋转轴指向不变 (自由陀螺仪) 旋进: 外力矩作用产生旋进现象，偏转与力矩方向一致 旋进: 外力矩作用产生旋进现象，偏转与力矩方向一致
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5.2 触觉信息的获取
3.滑觉传感器 滑觉传感器：检测垂直加压力方向的力和位移。
Senses of Robotics
5.2 触觉信息的获取
4.力觉传感器 力觉传感器主要利用电阻 应变片。 原理：金属丝拉伸时电阻 变大。
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机器人的定位方法
机器人的定位方法
机器人的定位方法可以分为以下几种：
1. 使用传感器：机器人可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器获取周围环境的信息，然后通过对这些信息进行处理和分析，得出自己在空间中的位置。
2. 使用里程计：机器人可以通过测量自身轮子的转动情况，以及轮子与地面之间的摩擦力等信息，来推测自己在空间中的位移和方向变化。
3. 使用地标：机器人可以在环境中设置一些固定的地标，例如特定的标志物或者二维码等，然后通过识别和跟踪这些地标，来确定自己的位置。
4. 使用地图：机器人可以事先建立一个环境的地图，在移动过程中通过与地图进行比对，来确定自己的位置。
这种方法常用于室内导航和自动驾驶等场景。
5. 使用全球定位系统（GPS）：一些机器人可以通过接收卫星信号来确定自身的地理位置，但是由于GPS信号在室内或者复杂环境下会受到干扰，所以这种方法在室内定位中并不常用。
以上是一些常见的机器人定位方法，不同机器人根据任务和环境的不同，可能会采用不同的组合或者其他定位方法。
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。
基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法
基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法引言：随着科技的不断进步，移动机器人在各种领域得到了广泛应用，例如智能家居、仓储物流、无人驾驶等。
而移动机器人的导航与定位是实现其智能化和自主化的重要基石。
基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的移动机器人导航与定位方法能够让机器人在未知环境中实时更新自己的位置和环境地图，提高机器人的导航精度和安全性。
一、SLAM技术的原理及应用1. SLAM技术原理SLAM技术通过利用机器人自身携带的传感器（如激光雷达、摄像头等）获取周围环境的信息，并将这些信息融合在一起，实现同时定位机器人自身和构建环境地图的过程。
它包括前端和后端两个关键步骤：a. 前端处理：前端负责从传感器数据中提取特征点，边缘等，并进行特征匹配和数据关联，根据机器人的运动模型和观测模型进行位姿估计。
b. 后端优化：后端通过优化算法，将前端估计的位姿进行优化，得到更准确的机器人位姿和地图。
2. SLAM技术应用SLAM技术广泛应用于移动机器人的导航与定位、无人驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。
在移动机器人导航与定位中，SLAM技术能够实现机器人在未知环境中的自主导航和避障，提高机器人的自主性和智能化。
二、基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法1. 前端特征提取与匹配前端特征提取与匹配是SLAM技术的关键环节。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
特征匹配则通过描述子相似度匹配特征点，采用RANSAC等算法剔除误匹配点。
在移动机器人导航与定位中，前端特征提取与匹配的准确性和鲁棒性对于SLAM系统的性能至关重要。
2. 运动估计与位姿优化基于SLAM技术的移动机器人导航与定位需要实时估计机器人的运动和位姿。
运动估计中常用的方法有里程计法和惯性测量单元（IMU）法等，位姿优化则通过后端优化算法，如图优化算法和批量最小二乘法等，进一步提高机器人位姿的准确性。
室内移动机器人的定位导航技术
室内移动机器人的定位导航技术作者：宋楚轩来源：《中国新通信》 2018年第2期引言：随着现代科技的飞速发展，机器人技术已经越来越多的走进人们的日常生产和生活之中，并且为现代人提供了各种各样的便利，人们对机器人技术的要求也越来越高。
机器人的定位导航技术是机器人科技领域的最新成果，通过安装定位导航技术，机器人可以更加准确的完成自己的任务，定位导航技术极大的促进了机器人科技的发展。
一、室内移动机器人的定位导航技术概述自从世界上第一台机器人出现以来，到现在为止，机器人技术已经获得了飞速的发展，并且被广泛应用于航空航天、军事技术、医疗卫生等各个高科技领域。
应现代人的要求，室内移动机器人也应运而生，并且在室内清洁等领域为现代人的生活提供了极大的便利。
与室外的机器人相比，室内机器人在硬度和防水等方面的要求相对较低，但是在灵敏度等方面要求相对较高。
对室内移动机器人的定位导航需要考虑三个方面：位置、目的和路径，要想精准的完成任务，首先就要能够精准的定位，然后，通过判断现在所处的位置与目标之间的相对位置从而找出最佳的路径。
二、机器人定位导航技术的定位方法1、CPS定位系统定位。
CPS定位系统也是室内移动机器人的定位导航采用的主要的导航手段之一，主要模仿的是军事领域利用CPS定位系坑对车辆和飞机等进行定位的方式，机器人通过卫星定位，能够准确的标明自身在全球所处的位置，可以减少大气层对电磁波的干扰作用从哪儿提高定位能力，因此在机器人的导航定位中被广泛使用。
但是应用CPS定位系统也有一定的缺陷，CPS定位系统精度不高，而且对城市中各种声音的干扰缺乏有效的应对手段，因此，CPS定位系统并不适用于对定位精度要求高的地点”1。
2、超声波导航定位。
超声波定位的原理主要是向前发射一束超声波，然后通过超声波碰撞前方物体反射回来的时间计算前方障碍物的距离。
室内移动机器人的定位导航技术采取超声波进行定位的方式模仿了蝙蝠的回声定位，在机器人前端安装相应的发射和接收超声波的装置，然后通过机器人内部的电脑计算前方障碍物的距离从而实现准确定位。
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。
移动机器人空间定位技术综述
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。
移动机器人定位方法对比研究
移动机器人定位方法对比研究摘要：随着机器人技术的快速发展，移动机器人已经广泛应用于各种领域，例如室内导航，医疗护理，工业自动化等。
而移动机器人的定位是实现自主导航和避障的关键技术之一、本文将对几种常见的移动机器人定位方法进行对比研究，包括里程计定位，惯性导航系统（INS）定位，基于视觉的定位，GPS定位以及激光测距等。
1.里程计定位方法里程计定位是通过测量机器人轮子的旋转次数来估计机器人在空间中的位姿。
由于其使用简单和成本低廉的特点，里程计定位在移动机器人中得到了广泛应用。
然而，里程计定位容易受到轮子滑动，地面不平等等因素的影响，导致累积误差逐渐增大。
2.惯性导航系统（INS）定位方法惯性导航系统是一种基于陀螺仪和加速度计的定位方法，通过测量机器人的角速度和线加速度来推导机器人的运动轨迹。
INS定位方法具有精度高、实时性好的优点，但是由于惯性传感器存在漂移问题，导致定位结果随时间累积误差逐渐增大。
3.基于视觉的定位方法基于视觉的定位方法利用摄像头获取场景的图像信息，并通过图像处理和特征匹配等算法来估计机器人的位姿。
视觉定位具有较高的准确性，可以应用于室内和室外环境中，但是对光照条件和场景变化较为敏感。
4.GPS定位方法GPS定位是一种通过接收卫星信号来估计机器人的位置的定位方法，具有全球覆盖范围和较高的准确性。
然而，GPS定位在室内或者高楼密集的城市环境中信号会受到遮挡，影响定位的准确性。
5.激光测距定位方法激光测距定位方法通过使用激光扫描仪来获取环境的三维点云数据，并通过匹配机器人当前测量的点云数据和预先存储的地图来估计机器人的位姿。
激光测距定位方法精度高，实时性好，并且可以应用于室内和室外环境。
综上所述，不同的移动机器人定位方法各有优劣，可以根据具体的应用场景来选择合适的定位方法。
对于室内环境，基于视觉的定位方法和激光测距定位方法是比较常用的选择；对于室外环境，GPS定位和基于视觉的定位方法可以提供较好的定位精度。
《移动机器人原理与设计》第七章导航
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定位是機器人實現自主移動的條件 併發定位與環境建圖SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）
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定位描述方法
（1）基於拓撲地圖的自定位方法
（2）基於幾何地圖的全局定位方法
① 幾何推理法 ② 蒙特卡洛定位法
（3）基於幾何地圖的局部定位方法
（4）同步定位與地圖構建（SLAM）
第七章 移動機器人導航
移動機器人定位的基本方法 定位用的感測器 移動機器人導航技術
傳統導航方法 智能導航方法
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7.1 移動機器人定位
定位的基本方法
（1）相對定位法：也稱航跡推測法。在初始位姿確定的情 況下，機器人利用檢測運動過程中相對於初始位姿的變化 情況，獲知當前位姿。 （2）絕對定位法：通過檢測或通信的方式獲得位置標誌資 訊，用位置匹配計算方法得 出機器人的位置座標。 （3）組合定位方法：相對 定位方法與絕對定位方法結 合運用的方法。
① 主動SLAM ② 動態環境下SLAM ③ 多智能體協作同步定位與地圖構建
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定位用的感測器
檢測自身狀態，，檢測環境狀態 1．精密電位器 測量位置或角度的變化 2．里程計 一般用光電編碼器
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3．光纖陀螺儀 干涉式光纖陀螺儀、諧振式光纖陀 螺儀以及受激布裏淵散射光纖陀螺儀 。 薩格納克效應 光程差 ΔS=4πR2ω/C 4．傾角感測器 實際是一種加速度感測器 固體擺式、液體擺式、氣體擺 測量重力垂直軸與加速度 感測器靈敏軸之間的夾角， 就得到傾斜角
衛星定位
空間部分、地面控制部分、用戶設備部分
7.2移動機器人導航技術
傳統的導航方法
1）自由空間法
2）圖搜索法
3）柵格解耦法 4）人工勢場法
自主移动机器人的实现方法
自主移动机器人的实现方法随着科技的不断进步，自主移动机器人在工业、医疗、农业等领域的应用越来越广泛。
自主移动机器人是一种能够独立完成任务的智能机器人，它具备感知、决策和执行能力，能够自主规划路径、避开障碍物并完成指定的任务。
实现自主移动机器人需要借助先进的技术和方法，下面将对几种常见的实现方法进行介绍。
一、机器人定位与导航技术定位与导航是自主移动机器人最基础也是最关键的一步。
常见的定位与导航技术包括全球定位系统（GPS）、激光雷达、视觉传感器等。
1. 全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种基于卫星导航的定位技术，它利用卫星信号来计算机器人的位置信息。
通过安装GPS接收器，机器人可以准确地获取自身的经纬度坐标，从而实现全球范围内的定位与导航。
然而，GPS在室内环境或者高密度城市地区的信号弱、多路径效应等问题限制了其应用。
2. 激光雷达激光雷达是一种使用激光束进行测距和地图构建的传感器。
机器人搭载激光雷达可以通过扫描周围环境来生成三维地图，并实现高精度的室内定位和导航。
激光雷达具有高精度、高速度的特点，被广泛应用于自主移动机器人的感知系统。
3. 视觉传感器视觉传感器可以通过获取环境中的图像信息来实现机器人的定位和导航。
一种常见的视觉传感器是摄像头，它可以捕捉实时图像并通过图像处理算法来提取特征点，进而实现机器人的定位和导航。
视觉传感器具有信息量大、感知能力强的特点，但对光线和环境条件的要求较高。
二、路径规划与避障算法路径规划与避障是机器人实现自主移动的核心任务。
根据机器人所处的环境和任务要求，选择合适的路径规划和避障算法十分关键。
1. A*算法A*算法是一种经典的图搜索算法，适用于离散的路径规划问题。
它通过估算每个节点到目标节点的代价函数，选择代价最小的路径来进行搜索。
A*算法简单高效，能够得到最优解，因此在自主移动机器人中得到了广泛应用。
2. 动态窗口法动态窗口法是一种常用的避障算法，它通过定义机器人的运动窗口和障碍物的情况，动态地调整机器人的速度和角度，使机器人能够自主避开障碍物，规划安全的路径。
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本技术公开了一种移动机器人的定位系统及其定位方法，包括机器人本体、控制终端和无线电波收发器，所述机器人本体的内部设置有机器人控制器、天线一、车轮转速传感器、车轮角度传感器、障碍物检测传感器、图像采集摄像头和航向角检测器，所述控制终端的内部分别依次设置有天线二、数据计算中心和存储器。
有益效果：能够使得移动机器人既能够在室内提供服务也能够在室外提供服务，在室外提供服务时还能够利用GPS定位系统和北斗定位系统提供辅助定位，有效提高定位精度，提高机器人的工作效率，能够自动规划路线，能够自动规避障碍物，提高机器人的智能化。
技术要求1.一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，包括机器人本体（1）、控制终端（2）和无线电波收发器（3），所述机器人本体（1）的内部设置有机器人控制器（4）、天线一（5）、车轮转速传感器（6）、车轮角度传感器（7）、障碍物检测传感器（8）、图像采集摄像头（9）和航向角检测器（10），所述天线一（5）位于所述机器人本体（1）背面的顶端，所述车轮转速传感器（6）和所述车轮角度传感器（7）与车轮连接，所述障碍物检测传感器（8）、所述图像采集摄像头（9）和所述航向角检测器（10）位于所述机器人本体（1）正面的顶端，所述控制终端（2）的内部分别依次设置有天线二（11）、数据计算中心（12）和存储器（13）。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述机器人控制器（4）的内部分别依次设置有机器人控制模块（14）、无线传输模块一（15）、车轮转速控制模块（16）、车轮角度修正模块（17）、障碍物检测模块（18）和图像采集模块（19），所述无线传输模块一（15）、所述车轮转速控制模块（16）、所述车轮角度修正模块（17）、所述障碍物检测模块（18）和所述图像采集模块（19）分别均与所述机器人控制模块（14）连接，所述控制终端（2）的内部分别依次设置有终端控制模块（20）、无线传输模块二（21）、路线规划模块（22）、障碍物规避模块（23）、机器人位置偏修正模块（24）、角度对比模块（25）、数据计算模块（26）和数据存储模块（27），所述无线传输模块二（21）、所述路线规划模块（22）、所述障碍物规避模块（23）、所述机器人位置偏修正模块（24）、所述角度对比模块（25）、所述数据计算模块（26）和所述数据存储模块（27）分别均与所述终端控制模块（20）连接。
3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，该系统设有移动控制终端（28），所述移动控制终端（28）为手机（29）和平板电脑（30）中的一种或多种，所述移动控制终端（28）与所述控制终端（2）之间通过WIFI。
4.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述机器人控制模块（14）还与GPS定位系统（31）和北斗定位系统（32）连接。
5.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述机器人本体（1）与所述控制终端（2）之间通过WIFI连接，所述控制终端（2）与所述无线电波收发器（3）之间通过线缆连接。
6.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述无线电波收发器（3）设置有多组，且每组均设置有三个，三个所述无线电波收发器（3）分别位于机器人走道顶端的左侧、中间位置及右侧，且位于室内的所述无线电波收发器（3）每组直线间距为五十米，位于室外的所述无线电波收发器（3）每组直线间距为一百米。
7.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，在所述移动机器人使用地点的机器人走道上预先标定位置点，如图3中的A1~An、B1~Bn、C1~Cn、D1~Dn。
8.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其定位方法包括以下步骤：移动机器人位于初始点E，此时，靠近移动机器人的无线电波收发器（3）向移动机器人发送无线电波，定位移动机器人的位置如A4，并计算出如图4中的角度∂1和∂2；输入移动机器人的运动终点F，通过路线规划模块（22）自动规划出最佳路线如L；控制移动机器人在L路线上进行运动，在运动过程中，通过车轮转速传感器（6）、车轮角度传感器（7）、障碍物检测传感器（8）、图像采集摄像头（9）和航向角检测器（10）对运行状况进行实时监测；当移动机器人运行路线出现偏移时，此时角度对比模块（25）会监测到∂1和∂2的值会产生较大差异，通过车轮角度修正模块（17）和机器人位置偏修正模块（24）对移动机器人的位置进行调整，直至∂1和∂2的值相同位置；当移动机器人在运行过程中遇到障碍物时，通过障碍物规避模块（23）控制移动机器人从障碍物的一侧绕行，若障碍物较大，移动机器人无法通过时，通过路线规划模块（22）重新规划新的路线；当移动机器人运行到终点F，此时，系统控制移动机器人停止运行即可。
9.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，所述角度对比模块（25）设置有误差范围，其误差角度为5°。
10.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位系统及其定位方法，其特征在于，在所述移动机器人运行的过程中，靠近所述移动机器人的所述无线电波收发器（3）优先为移动机器人提供服务。
技术说明书一种移动机器人的定位系统及其定位方法技术领域本技术涉及移动机器人技术领域，具体来说，涉及一种移动机器人的定位系统及其定位方法。
背景技术随着工业自动化和人工智能的不断发展，机器代替人工的需求越来越大，更重要的是，移动机器人能够代替人工有效完成各种复杂、高难度并且繁琐的工作和任务，而且在实际生活中得到了广泛的应用。
但是就目前技术应用而言，移动机器人，尤其是AGV，一般是通过铺设在地面上的规则图形来对移动机器人的位置进行定位，即铺设在地面上的规则图形中包含着每一个规则图形在空间坐标系中的位置坐标，然后移动机器人通过获取规则图形中的位置坐标，来对移动机器人自身的位置进行定位。
但是，在人工铺设规则图形的过程中，由于实际当中各种操作环境的限制以及人工的操作误差，会使得铺设在地面上的规则图形与规则图形实际所包含的位置坐标之间存在很大误差，进而导致移动机器人在实际定位当中产生较大的定位误差。
而且地面铺设的规则图形易受外界因素影响而受到污染；例如目前常用通过铺设二维码的方式中，二维码易受移动机器人底盘轮子的碾压而损坏，这样容易造成无法检测到二维码，进而导致定位功能失效。
而随着工业自动化的发展，企业对工厂自动化提出了更高的要求。
目前物流搬运环节中大部分的移动机器人即AGV的运行仍处于有轨导引，以及少部分的非常昂贵的激光无轨导引与施工复杂的惯性导引；但有轨导引方式无法适用运行路径不固定的要求的问题，而无反射板激光导航无法满足末端定位高精度的要求，反射板激光导航其对环境改造较大，不易变换工作场景。
因此，对于末端定位精度要求高，运行路径无固定线路的工作环境，单纯使用无反射板激光导航叉车无法满足末端定位高精度的要求，单纯使用有反射板激光导航方式叉车，虽能满足其导航路径灵活与末端定位精度高的特点，但造价太贵，使用环境改造量大，且对使用环境要求较高。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术内容针对相关技术中的问题，本技术提出一种移动机器人的定位系统及其定位方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本技术采用的具体技术方案如下：一种移动机器人的定位系统及其定位方法，包括机器人本体、控制终端和无线电波收发器，所述机器人本体的内部设置有机器人控制器、天线一、车轮转速传感器、车轮角度传感器、障碍物检测传感器、图像采集摄像头和航向角检测器，所述天线一位于所述机器人本体背面的顶端，所述车轮转速传感器和所述车轮角度传感器与车轮连接，所述障碍物检测传感器、所述图像采集摄像头和所述航向角检测器位于所述机器人本体正面的顶端，所述控制终端的内部分别依次设置有天线二、数据计算中心和存储器。
进一步的，所述机器人控制器的内部分别依次设置有机器人控制模块、无线传输模块一、车轮转速控制模块、车轮角度修正模块、障碍物检测模块和图像采集模块，所述无线传输模块一、所述车轮转速控制模块、所述车轮角度修正模块、所述障碍物检测模块和所述图像采集模块分别均与所述机器人控制模块连接，所述控制终端的内部分别依次设置有终端控制模块、无线传输模块二、路线规划模块、障碍物规避模块、机器人位置偏修正模块、角度对比模块、数据计算模块和数据存储模块，所述无线传输模块二、所述路线规划模块、所述障碍物规避模块、所述机器人位置偏修正模块、所述角度对比模块、所述数据计算模块和所述数据存储模块分别均与所述终端控制模块连接。
进一步的，该系统设有移动控制终端，所述移动控制终端为手机和平板电脑中的一种或多种，所述移动控制终端与所述控制终端之间通过WIFI。
进一步的，所述机器人控制模块还与GPS定位系统和北斗定位系统连接。
进一步的，所述机器人本体与所述控制终端之间通过WIFI连接，所述控制终端与所述无线电波收发器之间通过线缆连接。
进一步的，所述无线电波收发器设置有多组，且每组均设置有三个，三个所述无线电波收发器分别位于机器人走道顶端的左侧、中间位置及右侧，且位于室内的所述无线电波收发器每组直线间距为五十米，位于室外的所述无线电波收发器每组直线间距为一百米。
进一步的，在所述移动机器人使用地点的机器人走道上预先标定位置点，如图3中的A1~An、B1~Bn、C1~Cn、D1~Dn。
进一步的，其定位方法包括以下步骤：移动机器人位于初始点E，此时，靠近移动机器人的无线电波收发器向移动机器人发送无线电波，定位移动机器人的位置如A4，并计算出如图4中的角度∂1和∂2；输入移动机器人的运动终点F，通过路线规划模块自动规划出最佳路线如L；控制移动机器人在L路线上进行运动，在运动过程中，通过车轮转速传感器、车轮角度传感器、障碍物检测传感器、图像采集摄像头和航向角检测器对运行状况进行实时监测；当移动机器人运行路线出现偏移时，此时角度对比模块会监测到∂1和∂2的值会产生较大差异，通过车轮角度修正模块和机器人位置偏修正模块对移动机器人的位置进行调整，直至∂1和∂2的值相同位置；当移动机器人在运行过程中遇到障碍物时，通过障碍物规避模块控制移动机器人从障碍物的一侧绕行，若障碍物较大，移动机器人无法通过时，通过路线规划模块重新规划新的路线；当移动机器人运行到终点F，此时，系统控制移动机器人停止运行即可。
进一步的，所述角度对比模块设置有误差范围，其误差角度为5°。
进一步的，在所述移动机器人运行的过程中，靠近所述移动机器人的所述无线电波收发器优先为移动机器人提供服务。