盘点！物流移动机器人的几种定位技术

导语

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来源：熟悉技术

移动机器人已遍布军事、工业、民用等主要领域，仍在发展中，移动机器人技术取得了令人满意的进展，研究成果令人鼓舞，但实际应用需求需要长期发展，相信随着传感技术、智能技术和计算技术的不断进步，智能移动机器人将能够在生产和生活中发挥作用。

那么移动机器人定位技术主要涉及哪些呢？

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线相似。超声波通常由超声波传感器的发射探头发射，超声波在介质中遇到障碍物时返回接收装置。

根据超声波发出和回波接收的时差和传播速度，计算传播距离S，从障碍物到机器人的距离有一个公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时差；v—介质中超声波传播的波速。

当然，许多移动机器人导航定位技术使用单独的发射和接收装置，在环境地图上布置多个接收装置，并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，由于超声波传感器本身的缺陷，如镜面反射、有限的波束角等，很难充分获取周围的环境信息。因此，由多传感器组成的超声波传感系统通常建立相应的环境模型，传感器收集的信息通过串行通信传输到移动机器人的控制系统，控制系统可以通过采集的信号和建立的数学模型来获取机器人的位置环境信息。

由于超声波传感器具有成本低、信息收集速度快、距离分辨率高等优点，长期以来广泛应用于移动机器人的导航定位。此外，它在收集环境信息时不需要复杂的图像设备技术，因此测距速度快，实时性好。

同时，超声波传感器不易受到外部环境条件的影响，如天气条件、环境光度等外部环境条件的影响。超声波导航定位已广泛应用于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，基于局部视觉的车载摄像头的导航模式在国内外得到了广泛的应用。在这种导航模式下，控制设备和传感器装载在机器人车身上，车载控制计算机完成了图像识别、路径规划等高层决策。

视觉导航定位系统主要包括摄像头(或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统使用CCD图像传感器的基本元素是一行硅成像元素。光敏元件和电荷转移器件配置在衬底上。通过电荷的依次转移，分时、顺序地取出多个象素的视频信号，如面阵CCD传感器采集的图像分辨率为32×32到1024×1024像素等。

简单地说，视觉导航定位系统的工作原理是光学处理机器人周围的环境。首先，使用摄像头收集图像信息，压缩收集到的信息，然后反馈给由神经网络和统计方法组成的学习子系统，然后将收集到的图像信息与机器人的实际位置连接起来，完成机器人的独立导航定位功能。

GPS全球定位系统

目前，在智能机器人导航定位技术的应用中，一般采用伪距差动态定位法，用基准接收机和动态接收机观察4个GPS卫星一定的算法，卫星可以在某个时刻找到机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差，距离基准站1万km可消除星钟误差和对流层误差，从而显著提高动态定位精度。

但因为在移动导航中，移动GPS接收器的定位精度受到卫星信号状态和道路环境的影响，以及时钟误差、传输误差、接收器噪声等因素的影响。因此，简单地使用它GPS导航存在定位精度低、可靠性低的问题，通常辅以磁罗盘、光码盘和机器人导航应用GPS导航数据。另外，GPS导航系统不适用于室内或水下机器人的导航和对位置精度要求较高的机器人系统。

移动机器人光反射导航定位技术

典型的光反射导航定位方法主要采用激光或红外传感器进行测距。激光和红外都采用光反射技术进行导航定位。

激光全局定位系统一般由激光旋转机构、反射镜、光电接收装置、数据采集传输装置组成。

工作时，激光通过旋转镜机构向外发射。当扫描到由后反射器组成的合作路标时，反射光通过光电接收器处理作为检测信号，启动数据采集程序读取旋转机构的码盘数据(目标测量角度值)，然后通过通信传输到上位机进行数据处理。传感器在路标坐标系下的当前位置和方向可以根据已知路标的位置和检测到的信息计算。从而达到进一步导航定位的目的。

激光测距具有光束窄、平行性好、散射小、测距方向分辨率高等优点，但也受环境因素干扰，因此如何使用激光测距采集信号噪声也是一个大问题，激光测距也有盲点，因此激光导航定位难以实现，在工业应用中，一般在工业现场检测的特定范围内，如检测管道裂缝等场合应用较多。

红外传感技术常用于多关节机器人避障系统，形成大面积机器人敏感皮肤，覆盖机器人手臂表面，检测机器人手臂运行过程中遇到的各种物体。

典型的红外传感器包括固态发光二极管和固态光敏二极管，可以发射红外光。红外光管发出调制信号，红外光敏管接收目标反射的红外调制信号，消除环境红外光干扰由信号调制和专用红外滤光器保证。设输出信号Vo代表反射光强度的电压输出Vo是探头与工件之间距离的函数：Vo＝f（x，p）式中，p—工件反射系数。p与目标表面颜色和粗糙度有关。x—探头与工件之间的距离。

当工件为p值一致的类似目标时，x和Vo一一对应。x插入各种目标对象的接近测量实验数据。这样，机器人与目标对象之间的位置就可以通过红外传感器测量，然后通过其他信息处理方法导航移动机器人。

虽然红外传感定位也具有灵敏度高、结构简单、成本低的优点，但由于角度分辨率高，距离分辨率低，在移动机器人中常用作接近感觉传感器，探测接近或紧急运动障碍，方便机器人紧急停止。

新型机器人定位技术：SLAM技术

（Simultaneous Localization and Mapping即时定位和地图构建)

大多数行业领先的服务机器人企业都SLAM技术SLAM技术呢？简单地说，SLAM技术是指机器人在未知环境中完成定位、构图和路径规划的整个过程。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，自1988年提出以来，实时定位和地图构建主要用于研究机器人移动的智能化。对于完全未知的室内环境，配备激光雷达等核心传感器后，SLAM该技术可以帮助机器人构建室内环境地图，帮助机器人独立行走。

SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从未知位置移动，根据位置估计和传感器数据定位自己，同时构建增量地图。

SLAM实现技术的途径主要包括VSLAM、Wifi－SLAM与Lidar SLAM。

1、VSLAM（视觉SLAM）

指在室内环境中使用摄像机，Kinect等深度相机进行导航和探索。其工作原 简单地说，光学处理机器人周围的环境，首先使用摄像头收集图像信息，压缩收集的信息，然后反馈给神经网络和统计方法组成的学习子系统，然后学习子系统将收集到的图像信息与机器人的实际位置连接起来，完成机器人的独立导航定位功能。

但是，室内的VSLAM仍处于研究阶段，远未实际应用。一方面，计算量过大，对机器人系统性能要求较高；另一方面，VSLAM需要进一步探索和研究生成的地图(大部分是点云)不能用于机器人路径规划。

2、Wifi－SLAM

在智能手机中使用各种传感设备进行定位，包括Wifi、GPS、陀螺仪、加 速度计和磁力计，通过机器学习和模式识别算法绘制准确的室内地图。该技术的提供商于2013年被苹果收购，苹果是否已经收购 Wifi－SLAM 的科技用到iPhone上，使所有 iPhone 用户携带绘图机器人，一切暂未可知。毋庸置疑的是，更精准的定位不仅有利于地图，它会让所有依赖地理位置的应用（LBS） 更加精准。

3、Lidar SLAM

指利用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建。就技术本身而言，经过多年验证，已相当成熟，但Lidar成本昂贵这一瓶颈问题亟待解决。

Google无人驾驶汽车正是采用该项技术，车顶安装的激光雷达来自美国 Velodyne公司，售价高达7万美元以上。这款激光雷达可以在高速旋转时向周围发射64束激光，激光碰到周围物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些数据描绘出精细的3D地形图，然后与高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。激光雷达占去了整车成本的一半，这可能也是 Google 无人车迟迟无法量产的原因之一。

激光雷达具有指向性强的特点，使得导航的精度得到有效保障，能很好地适应室内环境。但是，Lidar SLAM却并未在机器人室内导航领域有出色表现，原因就在于激光雷达的价格过于昂贵。

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