自第一臺機器人誕生至今，機器人經歷了從低級到高級的發展過程，第一代機器人通過計算機來控制的自主機械裝置；到第二代機器人有類似人類的力覺、觸覺、聽覺、視覺等；再到第三代智能機器人，通過各種傳感器獲取環境信息，利用人工智能識別、理解、推理并進行判斷和決策來完成一定的任務。因此智能機器人除了具有環境感知能力外，還具有較強的識別理解能力和決策規劃能力。

定位是機器人實現自主導航的基本環節

目前，自主移動機器人是當前發展的熱點和重點，尤其在服務機器人領域，所涉及的場景較為復雜，就需要機器人擁有自主定位導航技術，機器人的自主定位導航可以歸結為由MIT教授JohnJ．Leonard和原悉尼大學教授Hugh Durrant－Whyte提出的三個問題：

（1）Where am I？

（2）Where I am going？

（3）How should I go there？

首個問題就是機器人的定位問題，即如何根據所觀測到的信息判斷機器人在當前環境中的位置，后面兩個問題實際上就是制定一個目標，然后規劃一條路徑來實現這個目標。對一般的移動機器人來說，這個目標是一個點，即點到點導航。

其中定位是移動機器人實現自主導航的基本環節，也是機器人完成任務必須解決的問題。機器人的定位方式主要取決于所采用的傳感器，常見的移動機器人定位傳感器有激光雷達、超聲波、攝像頭、里程計、紅外線、防螺儀等。

機器人定位有絕對定位與相對定位之分

相對應的，機器人定位技術又可分為絕對定位和相對定位兩大技術，絕對定位主要采用導航信標、主動或被動標識、地圖匹配或衛星導航技術（GPS）進行定位，定位精度較高，這幾種方法中，信標或標識牌的建設和維護成本較高，地圖匹配技術處理速度慢，而GPS 只能用于室外，目前精度還很差。

絕對定位的位置計算方法包括二視角法、二視距法、模型匹配算法等。相對定位是通過測量機器人相對于初始位置的距離和方向來確定機器人的當前位置，通常也稱為航位推算法，常用的傳感器包括里程計及慣導系統（速度陀螺、 加速度計等）。航位推算法的優點是機器人的位姿是自我推算出來的，不需要對外界環境的感知信息，缺點是漂移誤差會隨時間累積，不適于精確定位。

對于自主性要求較高的室內移動機器人，模型匹配是其主要的定位方法，機器人需靠自身配置的傳感器獲取環境信息，從而進行定位和導航。這類機器人會涉及到環境感知、地圖匹配、位姿估計、軌跡規劃及運動執行五個部分。

機器人在實現自主移動時，首先需要進行全局路徑規劃，應用線段、圓弧或樣條曲線擬合運動路徑，形成一系列運動曲線段，然后依據規劃的路徑，在每一段運動曲線上進行局部軌跡規劃，實時生成參考運動軌跡。在遇到障礙物或異常碰撞時需要在當前位置重新規劃路徑及運動軌跡，產生參考運動狀態，輸入機器人運動控制器。傳感器測量并識別環境特征信息，經過特征提取后與先驗環境地圖進行匹配，然后結合里程計測量信息進行實時數據處理及必要的信息融合，利用有效的位姿估計算法，產生更加精確的當前位姿估計，與參考輸入信號進行比較，形成閉環控制，修正機器人的位姿狀態。

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