资讯

机器人用到的室内定位技术

转载 2016-08-01 11:42 来源:室内定位最新资讯

  扫地机器人的自主导航,可以归结为三个问题:
  在哪?
  去哪?
  怎么去?

  第一个问题是机器人的定位问题,即如何根据即时观测到的和先验已知的信息,判断机器人在当前环境中的位置。问题二、三,实际上就是指定一个目标,然后规划一定的路径来实现这个目标。对一般的机器人来说,这个目标是一个点,即点到点的导航。

  机器人在室内的定位要求精度高(最少在亚米级),实时性好,常用的定位方法有下面几种。

  航位推算法

  利用机器人装备的各种传感器获取机器人的运动动态信息,通过递推累计公式获得机器人相对初试状态的估计位置。航位推算较常使用的传感器一般有:码盘(类似于车辆里程计,记录车轮的转数,获得机器人相对于上一采样时刻的状态改变量),惯性传感器(如陀螺仪、加速度计,得到机器人的角加速度和线加速度信息,通过积分获得机器人的位置信息)等。这种定位方法有累积误差,随着行驶时间、距离的不断增加,误差也不断增大。因此导航推算法不适合于长时间、长距离的精确定位。

  参照定位法

  机器人通过获得外界一些位置等己知的参照信息,通过计算自己与参照信息之间的相互关系,进而解算出自己的位置。下面的基站定位法、地图匹配法、图像匹配法都属于参照定位法。

  基站定位法

  机器人通过各种传感器被动接收或主动探测已知位置的基站(或信标),经过定位计算(三边定位或三角定位)得出机器人与基站的相对位置,再根据基站的位置坐标,计算出机器人的坐标。其定位精度没有累积误差,和用于信号质量及定位算法关系密切。

  地图匹配法

  机器人通过自身的各种传感器探测周围环境,利用感知到的局部环境信息进行局部的地图构造,并与其内部事先存储的完整地图进行匹配。通过匹配关系获得自己在全局环境中的位置。该方法受环境布局影响大,只适于一些结构相对简单的环境。

  图像匹配法

  机器人通过事先移动获得环境中各特征点的图像信息,利用目标物体的几何形状模型,在目标上取3个以上的特征点和探测到的图像特征点进行匹配。属于指纹定位法的一种。

  受元器件成本、性能及生产等因素的制约,航位推算法仍然是目前采用最广泛的定位方法,但通过算法优化,引入多种定位技术的混合定位,可以减小其累积误差带来的负面影响。

0 0

网友评论

验证码
×
  • 微笑
  • 嘻嘻
  • 哈哈
  • 可爱
  • 可怜
  • 挖鼻屎
  • 吃惊
  • 害羞
  • 挤眼
  • 闭嘴
  • 鄙视
  • 爱你
  • 泪
  • 偷笑
  • 亲亲
  • 生病
  • 太开心
  • 懒得理你
  • 右哼哼
  • 左哼哼
  • 嘘
  • 衰
  • 委屈
  • 吐
  • 打哈欠
  • 抱抱
  • 怒
  • 怒骂
  • 疑问
  • 馋嘴
  • 拜拜
  • 思考
  • 汗
  • 困
  • 睡觉
  • 钱
  • 失望
  • 酷
  • 花心
  • 哼
  • 鼓掌
  • 晕
  • 悲伤
  • 抓狂
  • 黑线
  • 阴险
  • 敲打
  • 心
  • 伤心
  • 猪头
  • 拥抱
  • 耶
  • 强
  • 弱
  • ok
  • 握手
  • 抱拳
  • 不要
  • 来
  • 拳手
  • 差劲
  • 爱你
  • 强壮
  • 牵手
  • 西瓜
  • 啤酒
  • 茶
  • 饭
  • 面
  • 香蕉
  • 香蕉
  • 玫瑰
  • 凋调
  • 示爱
  • 爱情
  • 国旗
  • 蓝球
  • 足球
  • 乒乓球
  • 瓢虫
  • 月亮
  • 太阳
  • 炸弹
  • 骷髅
  • 菜刀
  • 刀
  • 蜡烛
  • 蛋糕
  • 闪电
  • 沙发
  • 钟
  • 话筒
  • 钞票
  • 喝彩
  • 彩球
  • 鞭炮
  • 灯笼
  • 浮云
  • 给力
  • 互粉
  • 囧
  • 礼物
  • 熊猫
  • 兔子
  • 推撞
  • 威武
  • 神马
  • 压力
  • 耐你
  • 围观
  • 好激动
  • 走你
  • 笑哈哈
  • 吐血
  • 蹦
  • 加油
  • 无语
  • 安慰
  • 叹气
  • 拜托

1 2

暂无评论
取消