移動(dòng)機(jī)器人定位是確定其在已知環(huán)境中所處位置的過(guò)程，是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航能力的關(guān)鍵。依據(jù)機(jī)器人所采用傳感器類(lèi)型的不同，其定位方式有所不同。目前應(yīng)用較廣泛的傳感器有里程計(jì)、超聲波、激光器、攝像機(jī)、紅外線、深度相機(jī)、GPS定位系統(tǒng)等等。與其相對(duì)應(yīng)的機(jī)器人定位技術(shù)可分成絕對(duì)定位、相對(duì)定位技術(shù)兩大類(lèi)。所謂的絕對(duì)定位是指采用導(dǎo)航標(biāo)記、主(被)動(dòng)標(biāo)識(shí)、地圖匹配、GPS等技術(shù)進(jìn)行定位，精度較高。而相對(duì)定位是指通過(guò)度量機(jī)器人相對(duì)于起始位置的方向和距離來(lái)推斷出機(jī)器人當(dāng)前的位置信息，又稱(chēng)為航位推算法。

1.基于地圖匹配的定位技術(shù)

基于地圖匹配的機(jī)器人定位問(wèn)題主要側(cè)重分析機(jī)器人在地圖上可能所處的位置的搜尋和辨別，其重點(diǎn)在于機(jī)器人能夠感知獲得所處局部環(huán)境的位置信息與已知地圖中的位置環(huán)境信息相匹配。此外，基于地圖匹配的機(jī)器人定位通常需要和其他定位方法相結(jié)合進(jìn)而實(shí)現(xiàn)定位?；谏疃纫曈X(jué)描述機(jī)器人所處環(huán)境的幾何地圖與基于卡爾曼濾]、粒子濾波的掃描匹配定位方法是與概率推斷方法相結(jié)合的經(jīng)典代表，且有成功的應(yīng)用。

2.基于路標(biāo)標(biāo)識(shí)的定位技術(shù)

路標(biāo)]具體是指有顯著特征的，且能夠被機(jī)器人上所安裝傳感器識(shí)別的一類(lèi)物體的統(tǒng)稱(chēng)。人為設(shè)定的路標(biāo)在機(jī)器人所處的三維空間中有自己本身固定的地理位置。因此，機(jī)器人定位的核心任務(wù)就是要可靠地、快速地辨識(shí)出路標(biāo)，并計(jì)算出機(jī)器人所處地圖中的實(shí)際地理位置。實(shí)際定位精度的高低主要取決于對(duì)路標(biāo)標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確辨識(shí)以及對(duì)環(huán)境位置信息提取的準(zhǔn)確快速程度。

3.基于概率估算的航位推算定位技術(shù)

在機(jī)器人定位過(guò)程中，存在許多不確定因素。比如機(jī)器人本身就具有不確定性、里程計(jì)誤差的累積、傳感器的噪聲干擾以及機(jī)器人所處環(huán)境的復(fù)雜性、未知性等等?？傊捎谶@些不確定因素的存在，使得機(jī)器人定位變得較為更加復(fù)雜。近些年，許多研究學(xué)者把概率理論應(yīng)用到機(jī)器人定位當(dāng)中。核心思想就是根據(jù)當(dāng)前為止所收集到的數(shù)據(jù)為已知條件，然后遞歸估計(jì)狀態(tài)空間后驗(yàn)概率密度。其中，基于粒子濾波的概率估算實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位更加具有應(yīng)用前景。粒子濾波，也稱(chēng)為序列蒙特卡羅，是20紀(jì)90年代中后期發(fā)展起來(lái)的一種嶄新的濾波算法，其核心思想就是用隨機(jī)樣本來(lái)表述概率分布。Dallert等人將粒子濾波算法同機(jī)器人運(yùn)動(dòng)、感知的概率模型相結(jié)合，提出了機(jī)器人蒙特卡羅定位的思想。核心思想就是用一組濾波器去估計(jì)機(jī)器人的可能所處的位置，即處于該位置的概率。每一個(gè)濾波器對(duì)應(yīng)有一個(gè)位置，再利用觀測(cè)對(duì)每個(gè)濾波器加權(quán)處理，進(jìn)而使得最有可能所處的位置的概率越來(lái)越高。

4.結(jié)論與展望

至今為止，室內(nèi)機(jī)器人的定位問(wèn)題仍是當(dāng)前機(jī)器人學(xué)研究領(lǐng)域的核心問(wèn)題之一，而今后的工作重點(diǎn)則是提高機(jī)器人的定位精度以及機(jī)器人完全實(shí)現(xiàn)自主定位，并且還要完善改進(jìn)應(yīng)用于定位算法的穩(wěn)定性、快速性和有效性。機(jī)器人定位采用SLAM方法實(shí)施對(duì)未知環(huán)境地圖的實(shí)時(shí)構(gòu)建應(yīng)用于地圖匹配的定位、以及研究更加高效的重采樣和自適應(yīng)采樣的粒子濾波定位算法有較好的應(yīng)用前景。