基于超声波传感器的移动机器人定位研究

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基于移动机器人的室内环境建图与导航技术研究

基于移动机器人的室内环境建图与导航技术研究移动机器人已经成为室内环境中常见的工具，它们能够执行一系列任务，包括室内导航和环境建图。

随着技术的不断发展，基于移动机器人的室内环境建图与导航技术也取得了显著的进步。

室内环境建图是指移动机器人通过使用传感器和算法，将室内环境转化为一个精确的地图。

这一技术可以为机器人提供在未来导航时的参考，也可以为其他应用程序提供室内位置信息。

为了实现室内环境建图，移动机器人通常配备了不同类型的传感器，例如激光雷达、摄像头和超声波传感器。

这些传感器能够检测到机器人周围的障碍物和地面情况，并利用算法将收集到的数据转化为地图。

激光雷达是最常用的传感器之一，它可以扫描周围环境，测量距离和方向，然后将数据以点云的形式输出。

通过将这些点云数据转化为地图，机器人能够准确地识别出室内环境中的墙壁、家具和门窗等关键特征。

此外，摄像头也可以用于室内环境建图，它可以捕获图像并进行处理，通过图像特征提取和图像匹配算法，机器人可以获取更多的环境信息。

在室内地图构建的过程中，机器人通常需要通过移动和旋转来获取更全面的环境数据。

为了实现这个目标，机器人的导航系统起着关键作用。

导航系统利用机器人自身的运动信息和传感器数据，确定机器人的准确位置，并使用SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法将机器人收集到的数据与已有地图进行融合。

SLAM算法是一种鲁棒的估计和优化方法，能够实时更新地图以适应环境的变化。

在室内环境建图与导航技术研究中，还面临着一些挑战。

首先是误差问题，传感器可能受到噪声、非理想环境和天气等因素的干扰，导致测量结果不准确。

另外，室内环境的复杂性也是一个挑战，例如房间内的家具、障碍物和多级楼梯等。

针对这些问题，研究人员正在不断改进传感器的性能，并开发更高级的算法来提高精度和鲁棒性。

此外，室内环境建图与导航技术还涉及到实时性和效率的问题。

移动机器人需要在有限的时间内生成准确的地图，并能够快速且可靠地进行导航。

AGV移动机器人的五种定位技术介绍

AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。

为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。

下面将介绍五种常见的AGV定位技术。

1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。

它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。

这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。

2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。

它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。

视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。

3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。

机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。

这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。

4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。

机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。

地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。

5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。

它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。

惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。

这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。

在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。

随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。

移动机器人的定位技术

移动机器人的定位技术0504311 19 刘天庆智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。

其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。

因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。

机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。

移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。

移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。

而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。

目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。

下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。

二、主移动机器人常用的导航定位方法主移动机器人常用的导航定位方法有1、视觉导航定在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

2、光反射导航定位，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。

3、GPS 全球定位系统，GPS 全球卫星定位系统是利用环绕地球的24 颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网络定位系统。

GPS 系统包括三大部分：空间部分-GPS 卫星，地面控制部分-地面监控系统，用户设备部分-GPS 信号接收机。

基于超声波网络定位系统的机器人全局路径规划

基于超声波网络定位系统的机器人全局路径规划
孙莹莹，张磊
（中国海洋大学工程学院，山东青岛２６０６１０）（．ｙｙｎ８６．ｏ）ｓ．ｉｌ８＠１３ｃｒ．ｎ
摘
要：出一种基于超声波网络定位系统的全局路径规划方法，提解决了移动机器人在室内环境中的位置信息获
化为栅格地图，应用Ａ搜索算法计算出路径，从而控制机器
图１超声波定位系统
根据三边测量技术，当调整接收网络中接收器配置的适
人实现室内自主运动。
距离间隔ｄ就能保证接此收网络中至少有三个接收器接，收到从机器人身上的超声波发射器（，Ｙ）发出的超声波，
取问题，通过栅格法实现了机器人的自主运动。通过仿真和Ｍ — ＴＲ机器人的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 内运动实验，证明了该方法的有效性。
关键词：声波网络；超定位系统；移动机器人；全局路径规划；算法Ａ％
中图分类号：Ｐ４．；Ｐ８Ｔ２２３Ｔ１文献标志码：Ａ
环境位置信息和如何利用位置信息实现机器人的自主运动。如果采用机器视觉、雷达探测等技术，机器人大多需携带多种设备，不但成本高而且对计算速度和精度的要求较高，获取环境信息有限，很大程度上限制了机器人的在室内环境中的广
泛应用。作为解决这些问题的一个途径，本文提出了利用定位系
０引言
随着机器人技术的迅速发展，开发面向家庭的服务机器

AGV移动机器人的五种定位技术介绍

AGV移动机器人的五种定位技术介绍导语：随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。

那么，AGV移动机器人的定位技术主要涉有哪些呢？1、超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。

通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2式中，T—超声波发射和接收的时间差;v—超声波在介质中传播的波速。

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。

2、视觉导航定位技术在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。

在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

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。

3、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。

4、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。

机器人定位技术详解

机器人定位技术介绍前言随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。

那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。

移动机器人超声波导航定位技术超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。

通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S＝Tv／2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。

当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。

在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。

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在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。

在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。

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。

超声波绝对定位的全方位移动机械手导航研究

ｎｐｌｔｒ（ｉｕａｏＯＤＭＭ）ｈｌｒｓｎｃａｓｌｔ－ｏｉｉｎｎｔａｅｙｉｒｐｓｄ，ｈｒｈｖ－ｏ，ｔｅｕｔａｏｉ－ｂｏｕｅｐｓｔｉｇｓｒｔｇｐｏｏｅｗｅｅｔｅｍｏｅｔ－ｏｓ
ｇａｅａｉｒａｄａｏｄｏｓａｌｅａｉｒｂｏｌｈｖｏｎｖｉ— ｂｔｃｅｂｈｖｏａｅｎａｓｌｔｏｉｉｉｇａｅｉｖｌｅ．ｂｏｍａｅｗｉｈｔｅｃｎｅｔｏａａｉａｉｎｓｒｔｇｅ，ｔｅｓｒｔｇｓｅｄｗｅｉｈｕｅｉｒｉｓｕｈｔｈｏｖｎｉｎｌｎｖｇｔｔａｅｉｓｈｔａｅｙｉｎｏｄｗｔｔｅｓｐｒｉｅ，ｓｃｏｈｏｔ
ＡｂｔａｔＴｏｉｐｏｅｔｅｎｖｇｔｎｅｆｉｎｙａｄｐｅｉｉｎｏｈｍｎ— ｉｅｔｎｌｍｏｉａｓｒｃ：ｍｒｖｈａｉａｉｆｉｅｃｎｒｃｓｏｆｔｅｏｉｒｃｉａｂｌｍ — ｏｃｄｏｅ
维普资讯
第４２卷
第３期
西安
交
通
大
学学报
Ｖ０．２ № ３１４
Ｍａ．２０ｒ０８
２００８年３月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＡＮＩＪＡＯＴＯＮＧＵＮＩＲＩＶＥＳＴＹ
超声波绝对定位的全方位移动机械手导航研究
赵杰，蒋林，闫继宏，朱延河
（哈尔滨工业大学机器人研究所，１０８，哈尔滨）５００

超声波传感器在移动机器人的应用(探测障碍物)

超声波传感器在移动机器人的应用（探测障碍物）摘要：移动机器人通过各种传感器系统感知外界环境和自身状态，在复杂的环境自主移动并完成相应的任务，超声波传感器以其独有的特征而被青睐，关键词：超声波传感机器人障碍物探测前言：随着机器人技术的发展，自主移动机器人以其灵活性和智能性等特点，在人们的生产生活中应用越来越广泛，移动机器人要获得自主行为，其最重要的任务之一是获取关于环境的知识。

这是用不同的传感器测量并从那些测量中提取有意义的信息而实现的。

视觉、红外、激光、超声波等传感器都在移动机器人中得到实际应用。

超声波是一种在弹性介质中的机械振荡，有两种形式：横向振荡（横波）及纵和振荡（纵波）。

在工业中应用主要采用纵向振荡。

超声波可以在气体、液体及固体中传播，其传播速度不同。

另外，它也有折射和反射现象，并且在传播过程中有衰减。

在空气中传播超声波，其频率较低，一般为几十KHZ，而在固体、液体中则频率可用得较高。

在空气中衰减较快，而在液体及固体中传播，衰减较小，传播较远。

利用超声波的特性，可做成各种超声传感器，配上不同的电路，制成各种超声测量仪器及装置，并在通迅，医疗家电等各方面得到广泛应用。

超声波传感器以其性价比高、硬件实现简单，成本低，不易受电磁、光线被测对象颜色烟雾影响等优点，在移动机器人感知系统中得到了广泛的应用。

但是超声波传感器也存在一定的局限性，主要是因为波束角大、方向性差、测距的不稳定性(在非垂直的反射下)等，因此往往采用多个超声波传感器或采用其他传感器来补偿。

超声波传感器在移动机器人的应用由于用超声波测量距离并不是一个点测量。

超声波传感器具有一定的扩散特性，发射的超声能量主要集中在主波瓣上，沿着主波轴两侧呈波浪型衰减，左右约30°的扩散角，但对于移动机器人很难保证其自身运动姿态的稳定性，采用超声波传感器固定在移动机器人车身的探测方式，当移动机器人偏离平行墙面时，探测系统往往很难得到实际的距离。

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传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２０１３年第３２卷第４期
基于超声波传感器的移动机器人定位研究
ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｗａｖｅｓｅｎｓｏｒ
ＣＨＥＮＧＨｕａ－ｂｉｎ，ＺＨＡＮＧＹｉｎｇ — ｃｈａｏ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４，Ｃｈｉｎａ）
ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．Ｓｏｍｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｃａｎ＇ｉｅｄｏｕｔｉｎｓｅｌｆ－ｂｕｉｈｓｉｔｅｇｌｏｂａｌｍａｐｏｎｔｈｅＭｏｂｉｌｅｓｉｍｐｌａｔｆｏｒｍ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｕｓｉｎｇｍｏｄｉｉｅｆｄＭｏｎｔｅ — Ｃａｒｌ＜）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｇｏｏｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔ，ａｎｄｃａｎｍｅｅｔｐｒａｃｔｉｃａｌｒｅｑｕｉＪ ’ ｅｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｌｆ－ｂｕｉｈｍａｐ；Ｂａｙｅｓｉａｎｉｌｆｔｅｒｉｎｇｒａｆｍｅｗｏｒｋ；ｍｏｄｉｉｅｆｄＭｏｎｔｅ — Ｃａｒｌｏａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｗａｖｅｓｅｎｓｏｒｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｅｎｓｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｎｏｉｓｅｉｎｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅ，Ｐｉｏｎｅｅｒ３－ＡＴｒｏｂｏｔｉｓｕｓｅｄａｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
ｐｌａｔｆｏｒｍ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｔｓｅｌｆａｎｄｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｏｂｊｅｃｔｓ，ｔｈｅｉｎｔｒｉｎｓｉｃｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｖａｒｉｏｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｓｓｏｒｔｅｄ，ａｎｄｒｅｌａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｎ
用要求。
关键词：自建地图；Ｂａｙｅｓ滤波框架；改进蒙特～卡罗算法；定位
中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１３）０４－００５８－０３
Ｒ１～ｅｓｅａｒＣｎ１０ｎ１ ’ ｏＣａｌｌｉ－ｚａｔ－ｉ－０ｌｎＯｌｎｍ０１■ Ｄｌｉｌｅｒｏ１Ｄｏｔ ‘１ＤａＳｅｃ１１０ｎ
程华彬，张颖超
（南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京２１０传感器在感知环境的过程中的不确定性问题和在定位过程中存在的噪音，以
Ｐｉｏｎｅｅｒ３－ＡＴ机器人为实验平台，运用概率算法解决对象本身和对象之间的不确定性关系，理出各种算法之间的内在联系，对移动机器人的定位算法作了相关分析与研究，并利用Ｍｏｂｉｌｅｓｉｍ平台在自建的现场全局地图上进行实验。实验表明：使用改进蒙特一卡罗算法的移动机器人有着较好的定位效果，能够满足实