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

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。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个像素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。

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。

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。

但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导航。另外，GPS导航系统也不适应用在室内或者水下机器人的导航中以及对于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是利用激光或红外传感器来测距。激光和红外都是利用光反射技术来进行导航定位的。

激光全局定位系统一般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部分组成。

工作时，激光经过旋转镜面机构向外发射，当扫描到由后向反射器构成的合作路标时，反射光经光电接收器件处理作为检测信号，启动数据采集程序读取旋转机构的码盘数据（目标的测量角度值），然后通过通讯传递到上位机进行数据处理，根据已知路标的位置和检测到的信息，就可以计算出传感器当前在路标坐标系下的位置和方向，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，但同时它也受环境因素干扰比较大，因此采用激光测距时怎样对采集的信号进行去噪等也是一个比较大的难题，另外激光测距也存在盲区，所以光靠激光进行导航定位实现起来比较困难，在工业应用中，一般还是在特定范围内的工业现场检测，如检测管道裂缝等场合应用较多。

红外传感技术经常被用在多关节机器人避障系统中，用来构成大面积机器人“敏感皮肤”，覆盖在机器人手臂表面，可以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一个可以发射红外光的固态发光二极管和一个用作接收器的固态光敏二极管。由红外发光管发射经过调制的信号，红外光敏管接收目标物反射的红外调制信号，环境红外光干扰的消除由信号调制和专用红外滤光片保证。设输出信号Vo代表反射光强度的电压输出，则Vo是探头至工件间距离的函数：Vo＝f（x，p）式中，p—工件反射系数。p与目标物表面颜色、粗糙度有关。x—探头至工件间距离。

当工件为p值一致的同类目标物时，x和Vo一一对应。x可通过对各种目标物的接近测量实验数据进行插值得到。这样通过红外传感器就可以测出机器人距离目标物体的位置，进而通过其他的信息处理方法也就可以对移动机器人进行导航定位。

虽然红外传感定位同样具有灵敏度高、结构简单、成本低等优点，但因为它们角度分辨率高，而距离分辨率低，因此在移动机器人中，常用作接近觉传感器，探测临近或突发运动障碍，便于机器人紧急停障。

SLAM技术

行业领先的服务机器人企业，大多都采用了SLAM技术。唯有（SLAMTEC）思岚科技在SLAM技术上独占优势，到底什么是SLAM技术呢？简单来说，SLAM技术是指机器人在未知环境中，完成定位、建图、路径规划的整套流程。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建），自1988年被提出以来，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技术可以帮助机器人构建室内环境地图，助力机器人的自主行走。

SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。

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

1．VSLAM（视觉SLAM）

指在室内环境下，用摄像机、Kinect等深度相机来做导航和探索。其工作原 理简单来说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。

但是，室内的VSLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，计算量太大，对机器人系统的性能要求较高；另一方面，VSLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，需要进一步探索和研究。

2．Wifi－SLAM

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。

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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