浅析室内移动机器人通用定位方法

胡益恺

摘 要：室内移动机器人是指在室内工作，通过起始点到目标点的运动来完成各种任务的机器人，其广泛地应用在家庭服务、物流运输、医疗健康、自动化等领域，移动机器人执行各种任务都离不开其核心技术——定位技术。本文从移动机器人的概况讲起，就其室内定位技术作了详细分析，基于此提出了其未来研究和发展重点。

关键词：移动机器人;相对定位;地图匹配;信标定位

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）02-0054-02

1 移动机器人概述

进入21世纪以来，搭乘着机电一体化和嵌入式计算机的高速发展，机器人技术日新月异。机器人是一种能够代替人类工作的高端智能化机电设备，机器人学是一门覆盖面极其广泛的多学科融合技术。机器人种类众多，移动机器人是其中具有独特功能的一类，移动机器人类似于智能小车，利用若干传感器在复杂环境中实时感知周围状态，利用自带控制系统指挥其自身朝着目标点位前进，同时整个过程中避开障碍物。通过搭载不同的执行机构，移动机器人的移动可以实现多重功能，例如搬运货物的物流机器人（图1）、清理灰尘的扫地机人、为人类服务的生活机器人等。[1]

移动机器人的研发始于上世纪五十年代，此阶段的移动机器人大都以室内工作为主，例如斯坦福大学的NILSSEN教授等人在1965年研制出shakey移动机器人，但是此时的移动机器人研究只是停留在针对不同环境的随机性尝试;1980年左右，研究学者们一方面开始将研究重心集中具体任务背景下的移动机器人研究，例如，图书管理机器人、医用机器人、服务机器人，另一方面开始将室内机器人延伸至室外，此阶段具有代表性的是TRC公司研发的helpmate医疗用移动机器人，该机器人可以以1m/s左右的速度在医院的各个区域内移动，主要用作给患者传递药品。进入本世纪后，机器人技术高速发展，其市场规模也不断扩大，移动机器人的高适应性、智能性和可靠性成为了新的研究热点，同时，太空机器人、远程机器人、无人驾驶、特种机器人、军事作战机器人等前沿应用也备受学术界关注。[2]

移动机器人完成各种任务的前提，国外学者在早期就总结出，主要有两点：Where Am I和How To Get There，即我在哪里和我怎樣达到目的地，所以室内移动机器人的核心技术中最为重要的便是定位技术。

2 移动机器人定位技术

定位是指移动机器人通过各种传感器件感知周围环境，并通过一定的方式获取自身位置信息的过程，机器人的定位包括绝对位置定位和相对位置定位。在室外工作的大部分移动机器人都采用或者间接采用全球定位系统（GPS）定位，此种定位方法简单便捷、反应迅速，但是对于室内机器人而言，GPS在室内的信号差，定位精度低，不能满足定位需求，所以室内机器人可采用的定位技术主要有以下几种，本文就其原理将逐一分析。

2.1 相对定位法

相对定位法是应用最为广泛的一种定位方法，其主要形式为基于惯性传感器的航迹推算。其大致过程为，事先将机器人的初始位姿信息输入，移动机器人在移动的过程中首先通过加速度计和陀螺仪获取实时加速度和角加速度，通过两次积分的计算，便可得到其位置和姿态的变化量，将此时刻的变化量叠加到上一时刻的位姿信息上，便可得出此时刻的位姿信息，实现定位，如图2所示。其算法公式如下：

其中、分别是时刻机器人的位置和姿态，、分别是时刻机器人的位置和姿态，加速度和角加速度为时刻的传感器测量值。

相对定位的优势在于不需要任何外界的参考和信息，不受外界环境的干扰，是一种“自我定位”方式，但是其缺点是需要事先知晓机器人的初始位姿信息，而且由于积分和叠加的计算模式，其误差会逐渐累积。因此，相对定位法比较适合于复杂环境下的室内短距离定位。相对定位的误差主要来自于传感器件的漂移误差，多以零偏误差为主。[3]

2.2 地图匹配定位法

地图匹配定位法是一种在局部区域内精度极高的定位方法，其主要形式有两种：地图已知定位法和地图未知定位法。

地图已知定位法在定位之前需要将机器人所处环境的全局地图信息输入，此地图在机器人的整个运动过程中都需要随时调用，环境地图的构造方式有多种，例如特征学习法、拓扑法、网格法等。其中特征学习法是将环境中的各个特征点提取出来，省略掉不必要的细节，此方法不太适合信息量较大的复杂地图。网格法较为常用，其特点是建立和维护相对便捷，信息量适中，便于多个地图的融合。移动机器人在室内运动时，使用机身装配的各种传感器（例如声波传感器、摄像头、激光雷达）获取外部环境的局部地图，将此局部地图和机器人内部的全局地图对比，便可实现定位。[4]

地图未知定位法是指移动机器人在一未知的环境中，移动的同时利用自身传感器构建外部环境地图，然后在已建立环境地图信息的基础上，实时更新自身的位姿信息，此技术也叫作同时定位与地图构建（SLAM）。在实际的算法中，机器人的位姿和环境特征都被表示成矢量，当地图信息改变时，此矢量信息改变，机器人的位姿得到更新。

2.3 信标定位法

基于信标的定位方法是指，在机器人所处环境中的特征点位上安装若干信标（激光发射器、磁感应器等），机器人利用传感器对信标的测量计算出自身位姿，信标定位用传感器多以超声波传感器、激光雷达、视觉传感器、电磁感应器为主。此方法依赖于环境中的信标，所以器件安装和维保使用成本较高，但是定位精度较高，且不受外界环境影响，只是当外界环境动态改变时，传感器检测存在盲点。

机器人信标定位多采用三边定位法（图3），其数学原理为三球交汇于一点，定位机器人位置至少需要三个位置确定的节点（又称为锚节点），传感器安装在机器人上且能实时接收节点的信号。从理论上分析，信标数量越多，定位精度越高，但是信标密度的提升则会大幅提高成本，因此，低密度超声波定位是未来的重要研究方向。

2.4 无线通信定位

移动机器人工作场景大多在室内，而不论是商用还是普通家庭用，其工作环境中一般都存在着无线通信信号，例如WiFi、ZigBee、Bluetooth等，这为无线通信定位提供了良好的应用场景。无线通信定位又称为无线传感器网络定位，其主要是利用机器人自带的无线网络接收器接收网络信号，通过对信号强度的分析，采用算法计算出机器人的当前位置，其主要利用无线网络信号随着传播距离逐渐衰弱的特点完成模型建立。此方法的优势在于可以直接利用室内的各种无线网络，定位方案操作简单，但是由于一般的WiFi的发射功率较低，所以算法计算结果误差较大，这是其主要劣势。所以，将算法优化，从而可以在弱信号中发现信号衰减特征是未来无线通信定位的热点方向。

3 结语

除了上文分析的四种主要定位方法外，还有诸如基于RFID的定位、基于概率的定位、基于贝叶斯理论的定位和基于卡尔曼滤波的定位等，这些方法通常需要和四种主要方法相结合使用。综上所述，笔者认为，以后的移动机器人室内定位技术将从以下几个方面展开突破：

（1）对定位所用传感器的精度进行提高，减小使用过程中的绝对误差和重复性误差;

（2）提高算法的计算效率，减小计算时延，对于提高移动机器人运动速率提供有力保障;

（3）由于单一的定位技术存在较大误差且可靠性不足，因此，研究组合定位技术，将各种定位技术的结果相互补偿，提高计算精度和系统可靠性。

参考文献

[1] 杨俊驹，林睿，王振华，等.轮式移动机器人运动控制系统研究与设计[J].现代电子技术，2016，39（2）：22-27.

[2] 苑晶，李阳，董星亮，等.基于运动模式在线分类的移动机器人目标跟踪[J].仪器仪表学报，2017，38（3）：568-577.

[3] 王志，朱世强，李月华，等.基于视觉里程计和自然信标融合的移动机器人定位算法[J].农业工程学报，2017，33（10）：70-77.

[4] 步新宇，项玉.智能移动机器人定位技术[J].科技展望，2016，26（10）：15-19.