轮式移动机器人的研究内容——导航与定位

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导航和定位是移动机器人研究的两个重要问题。智能终端配送机器人的导航方式可分为:基于环境信息的地图模型匹配导航:基于各种导航信号的路标( landmark)导航、视觉导航和味觉导航等;环境地图模型匹配(map matching)导航是机器人通过自身的各种传感器.探测周围环境,利用感知的局部环境信息进行局部地图构造，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配.如两模型相互匹配.机器人可确定自身的位置。并根据预先规划的一条全局路线.采用路径跟踪和避障技术,实现导航。它涉及环境地图模型建造和模型匹配两大问题。

路标导航是事先将环境中的-一些特殊景物作为路标.无人配送机器人在知道这些路标在环境中的坐标、形状等特征的前提下.通过对路标的探测来确定自身的位置。根据路标的不同.可分为人工路标导航和自然路标导航.前者通过对人为放置的特殊标志的识别实现导航,后者是机器人通过对工作环境中自然特征的识别完成导航。路标探测的稳定性和鲁棒性是研究的主要问题。常利用视觉探测路标来完成的机器人导航所涉及的视觉导航中边缘锐化、特征提取等图像处理万法计算量大，实时性差始终是一个瓶颈问题。味觉导航是通过机器人配备的化学传感器感知气味的浓度,根据气味的浓度和气流的方向来控制机器人的运动.由于气味传感器灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等要求难以达到.该项技术很少应用到实际环境中.仍处于试验研究阶段。还有一种比较常用的方法是预先铺设导轨.这种技术相对简单,也容易实现,但有工作环境不能随意变更,任务不能变更.缺少灵活性等局限性。

定位作为智能机器人导航最基本的环节.是确定机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置姿态。定位方法根据机器人工作环境的复杂性.去配备传感器的种类和数量的不同有多种方法，主要有惯性定位、路标定位和声音定位等。惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器或其他测速传感器,通过对车轮转动的记录粗略地确定位置和姿态。该方法虽然简单,但是由于车轮与地面存在打滑现象产生的误差,使累积误差随路径的增加而增大.定位误差的逐渐累积会引起较大的偏差。路标定位是在移动机器人工作的环境里.人为地设置一些坐标已知的路标，如超声波发射器、激光反射板等,通过对路标的探测来确定自身的位置。路标定位也是普遍采用的方法,可获得较高的定位精度且计算量小，可用于实际的生产中.但该方法需要对工作环境预先设定路标.不太符合真正意义的自主导航。声音定位用于物体超出视野之外或光线很暗.视觉导航和定位失效的情况.基于声音的无方向性和时间分辨率高等优点，采用最大似然法、时空梯度法等方法可实现机器人的精确定位。移动机器人一-般用航位推算(dead reckoning )和全局位置推定( global positioning )识别位置和姿态。随着GPS卫星定位系统的广泛应用，通过GPS进行定位是一种可行的方案。目前的民用机器人，比如消毒机器人 、餐厅机器人，都有GPS的运用。

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