自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述
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。
移动机器人定位方法概述
移动机器人定位方法概述摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。
关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学0 引言随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。
机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。
移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。
移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。
自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。
移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。
准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。
根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。
但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。
因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。
本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。
1 移动机器人相对定位研究移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。
假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。
相对定位法分为里程计法和惯性导航法。
1.1 里程计法（Odometry）在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。
在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。
在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。
通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。
航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。
亚运会 足式机器狗 科技原理
亚运会足式机器狗科技原理足式机器狗的科技原理足式机器狗是一种基于科技的智能机器人，它模仿了狗的外形和行为，并且具备一定的足球技能。
通过采用先进的科技原理与技术，这种机器狗可以在亚运会等足球比赛中扮演重要角色。
一、感知与控制系统足式机器狗的感知系统基于传感器技术，包括摄像头、激光雷达、红外线传感器等多种传感器。
这些传感器能够帮助机器狗感知周围的环境，识别足球以及其他参与者的位置和动作。
控制系统是机器狗执行任务的关键。
它由微处理器和相应的算法组成，能够分析传感器收集到的数据并做出相应的决策。
通过控制系统，机器狗能够调整自己的姿势和速度，跟踪足球并进行相应的动作。
二、运动与定位技术足式机器狗采用了先进的运动与定位技术，以实现像真实狗一样的灵活移动。
它通常使用多轮或多足的机械结构，搭配电动驱动器和舵机来实现自由且精确的移动。
定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及视觉定位等。
这些技术可以帮助机器狗在场地上准确定位，并能够规划合适的路径以追踪足球或与其他机器狗进行配合。
三、人工智能与机器学习足式机器狗使用人工智能和机器学习算法来不断学习和改进自己的技能。
通过对足球比赛规则、技术战术等的深入分析，机器狗可以做出更智能的决策和应对策略。
机器学习还可以帮助机器狗不断提高其对环境和对手的识别能力，优化自己的运动轨迹和动作技巧。
这种自适应的学习过程使机器狗能够在比赛中更好地适应变化的环境和策略。
综上所述，足式机器狗是通过集成感知与控制系统、运动与定位技术，以及人工智能与机器学习等科技原理来实现的。
它不仅具备了类似狗的外形和行为，还能够在亚运会等足球比赛中发挥重要角色，展现出科技在体育领域的应用前景。
全自主型足球机器人目标识别与定位方法研究
文 章 编 号 ： ０ ５—２ ９ （ ０ ２ ０ １０ ９ ２ ２ ０ ） ３—０ １ ０ ２—０ ５
全 自主 型 足 球 机 器 人 目标 识 别 与 定 位 方 法 研 究
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颜 色空 间 是一 个 描 述 体 系 ， 于 确 定 颜 色 在 体 系 中 的 用 位 置及 相 互之 间 的关 系 。在 人 和 机器 统 一 的颜 色 空 间基 础 上 ， 色恒 常性 用 于 描 述 对 象 在 光 照 及 环 境 变 化 时 的一 种 颜 性 质 。 相对 人 类视 觉 而 言 ， 指 视 觉 系统 在 光 照 及 环 境 变 是
摘
要： 以全 自主 型 足 球 机 器 人 的 视 觉 系 统 为 研 究 对 象 ， 绍 了 一 种 基 于 彩 色 图 象 的 目标 识 别 与 定 介
机器人视觉物体定位方法
机器⼈视觉物体定位⽅法机器⼈视觉物体定位⽅法本次设计的题⽬是机器⼈视觉物体定位。
伴随社会发展，机器⼈的利⽤越来越普及，出现了多种多样的智能机器⼈，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。
⽂章⾸先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。
接着概述了机器视觉技术的原理，深⼊剖析了主流视觉物体定位⽅法。
然后介绍了机器⼈视觉物体定位⽅法常⽤的⼏种应⽤。
最后介绍了⼏种新颖的视觉物体定位⽅法，并猜想机器⼈视觉物体定位技术未来发展⽅向。
关键词：机器视觉 SLAM技术单⽬视觉双⽬视觉多⽬视觉第⼀章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,⾃动化⾷品仓储配送系统服务包括机器⼈、⽆⼈驾驶、⽆⼈机等再次成为讨论的焦点。
配送机器⼈如何实现⾃动取货送货？⽆⼈驾驶汽车是怎么躲避⾏⼈？⽆⼈机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是⽆论如何也绕不开的问题。
⾃被誉为“机器⼈之⽗”的恩格尔伯格先⽣1959年发明第⼀台机器⼈以来，科学家⼀直把对机器⼈的研究作为研究的重点⽅向。
传统的机器⼈缺乏环境感知能⼒和⾃动应变能⼒，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成⼀些预定义和指令下的动作,应⽤⾮常有限局限。
随着机器⼈逐渐⾛进⼈们的⽣产和⽣活中，⼈们也对机器⼈提出了更⾼的要求，希望实现在⽣产加⼯中对物体的⾃动加⼯、对⾃⾝运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提⾼⽣产效率。
要达到这些要求，必须同时满⾜图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本⽂的研究重点：机器⼈视觉物体定位⽅法。
机器⼈视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为⼯业机器⼈服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在⾃⾝⽣产环节依赖于机器⼈，⽣产效率明显得到改善。
然⽽很多的机器⼈是半⾃动的⼯作模式，只有在⼈⼯操控的指引下才能完成⼯作任务，这样的机器⼈实⽤性很差，⽆法彻底解放⼈⼯，实现⾃动化操作。
基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法研究
基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法研究移动机器人一直是人工智能领域研究的热点，日益广泛的应用场景也让它们的研究显得更为重要。
在实际应用中，移动机器人的定位问题经常被提及，而视觉定位方法又是其中一种被广泛应用的方式。
在传统视觉定位方法中，一般采用的是特征点匹配，即通过匹配场景图像中的特征点和预先收集到的图像中的特征点来实现机器人的定位。
但特征点匹配的方法在实际应用中受到诸多限制，比如在复杂图像场景下，特征点很难准确提取，或者在距离过远的情况下，特征点的匹配也会出现问题。
为了解决这些问题，基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法应运而生。
基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法是一种利用计算机视觉技术实现自动跟踪和定位机器人的方法。
其主要思想是利用机器人的摄像头以及跟踪算法来实时地跟踪环境中的目标，从而自主完成机器人的导航任务。
在该方法中，跟踪算法是关键环节，它的好坏直接影响到机器人的定位精度。
跟踪算法是基于图像序列将目标在连续几帧图像中识别并跟踪下来的一种技术。
根据目标感知过程中的图像处理和跟踪算法能力，跟踪算法可分为目标跟踪和目标检测两种。
目标跟踪是在已知目标位置的情况下，利用一些跟踪算法来跟踪其位置的变化，比如背景差分、光流法、卡尔曼滤波等方法。
目标检测则是在未知目标位置的情况下，利用一些探测算法来检测到目标的位置，找到目标后再利用跟踪算法不断跟踪其运动轨迹，比如深度学习、目标检测器RCNN、YOLO等方法。
基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法中，跟踪算法的好坏影响到机器人的定位精度。
在实际应用中，不同场景对跟踪算法的稳定性、精度、速度等方面有不同的要求。
因此，针对不同场景和应用需求，需要采用不同的跟踪算法。
在移动机器人导航场景中，常常会遇到复杂背景、光照变化、遮挡等问题。
对于这些问题，背景差分法、光流法或者卡尔曼滤波等算法会存在一些局限性，因此需要利用更为高级的跟踪算法。
目前常用的跟踪算法包括基于深度学习的方法、结合特色点和深度学习的方法、长时域跟踪的方法等等。
基于机器视觉的机器人自主导航与定位研究
基于机器视觉的机器人自主导航与定位研究摘要：机器人的自主导航与定位是实现机器人智能化和实用化的重要研究方向之一。
机器视觉作为机器人感知环境的关键技术之一，对于机器人的自主导航与定位起着至关重要的作用。
本文将详细探讨基于机器视觉的机器人自主导航与定位的研究现状、方法和应用。
1. 引言机器人的自主导航与定位是机器人技术的重要研究领域，其研究内容涵盖了地图构建、路径规划、环境感知、定位等多个方面。
机器视觉技术作为一种重要的环境感知手段，可以帮助机器人获取环境的视觉信息，从而实现自主导航与定位。
2. 机器人自主导航与定位的概念和挑战机器人的自主导航与定位需解决以下几个关键问题：路径规划、环境感知、定位和避障等。
机器视觉技术在解决这些问题中扮演着至关重要的角色。
然而，机器人自主导航与定位仍面临着精度、实时性和鲁棒性等挑战。
3. 基于机器视觉的机器人自主导航方法基于机器视觉的机器人自主导航方法主要包括三个关键步骤：图像获取与处理、环境建模和路径规划。
首先，机器人通过传感器获取环境中的图像数据，然后对图像进行处理，提取出关键信息，如特征点、边缘等。
接下来，机器人利用这些信息构建环境模型，包括地图构建和障碍物探测等。
最后，机器人根据环境模型进行路径规划，选择合适的路径进行自主导航。
4. 机器人自主定位的研究方法机器人的自主定位是指机器人在未知环境中准确估计自身位置的能力。
基于机器视觉的机器人自主定位方法主要包括视觉里程计和基于特征的定位。
视觉里程计通过识别连续帧之间的视觉变化来估计机器人的运动信息，进而实现位置的估计。
基于特征的定位则通过识别环境中的特征点，并与预先构建的地图进行匹配，实现机器人位置的估计。
5. 基于机器视觉的机器人自主导航与定位的应用基于机器视觉的机器人自主导航与定位技术在智能制造、物流仓储、无人驾驶等领域有着广泛的应用前景。
例如，在智能制造中，机器人可以利用机器视觉技术实现自主导航和定位，完成零件搬运、装配等任务。
自主移动机器人定位技术的进展
自主移动机器人定位技术的进展在当今科技飞速发展的时代，自主移动机器人正逐渐成为各个领域的重要力量，从工业生产到医疗服务，从物流运输到家庭清洁，它们的身影无处不在。
而要实现机器人的自主移动，精准的定位技术无疑是关键所在。
自主移动机器人的定位，简单来说，就是要让机器人清楚地知道自己在环境中的位置。
这看似简单的任务，实际上却充满了挑战。
在复杂多变的环境中，机器人需要依靠各种传感器和算法来获取信息，并对这些信息进行处理和分析，从而实现准确的定位。
早期的自主移动机器人定位技术主要依赖于惯性导航系统。
惯性导航系统通过测量机器人的加速度和角速度来推算其位置和姿态。
然而，这种方法存在着累积误差的问题，随着时间的推移，定位的精度会逐渐降低。
为了弥补这一不足，研究人员开始引入其他的定位技术，比如基于里程计的定位。
里程计通过测量机器人轮子的转动来计算移动的距离和方向，但同样容易受到轮子打滑等因素的影响，导致定位不准确。
随着传感器技术的不断进步，激光雷达和视觉传感器逐渐成为自主移动机器人定位的重要手段。
激光雷达能够快速、准确地测量机器人与周围环境中物体的距离，从而构建出环境的地图。
通过将实时测量的数据与事先构建的地图进行匹配，机器人就能够确定自己的位置。
视觉传感器则可以通过拍摄周围环境的图像，利用图像处理和模式识别技术来获取位置信息。
不过，视觉传感器在光照条件变化较大或者环境特征不明显的情况下，可能会出现定位失效的问题。
为了提高定位的精度和可靠性，多传感器融合的方法应运而生。
这种方法将激光雷达、视觉传感器、惯性导航系统、里程计等多种传感器的数据进行融合，充分发挥各个传感器的优势，从而实现更精准的定位。
例如，在激光雷达测量的距离数据基础上，结合惯性导航系统提供的姿态信息和视觉传感器获取的环境特征，可以有效地提高定位的准确性和稳定性。
同时，基于地图的定位技术也在不断发展。
除了传统的二维地图，三维地图的构建和应用逐渐成为研究的热点。
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自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述王 珂1,2,庄 严1,2,王 伟1,潘学军1(1.大连理工大学信息与控制研究中心,辽宁大连116024;2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人重点实验室,辽宁沈阳110016)
摘要:综述了RoboCup足球赛中全自主移动机器人基于视觉的定位技术,包括机器人自定位和多机器人协作物体定位.介绍了定位技术的发展情况与分类.从机器人环境构建形式的不同以及先验位姿和概率方法的应用与否等方面,系统地分析和比较了各种自定位方法.对于多机器人协作物体定位,阐述了静态方法和动态跟踪方法.
总结了定位过程中需要重点研究的传感器模型构建、图像处理、特征匹配以及协作过程涉及的相关问题.最后就视觉定位存在的问题和技术发展趋势进行了讨论.
关键词:基于视觉的自定位;多机器人协作物体定位;移动机器人;RoboCup
中图分类号:TP24 文献标识码:A
Vision-basedlocalizationforautonomousmobilerobotinRoboCup:asurveyWANGKe1,2,ZHUANGYan1,2,WANGWei1,PANXue-jun1(1.ResearchCenterofInformationandControl,DalianUniversityofTechnology,DalianLiaoning116024
,China;
2.RoboticsLaboratory,ShenyangInstituteofAutomation,ChineseAcademyofScience,ShenyangLiaoning110016,China
)
Abstract:
Theworkaimstosummarizethevision-basedlocalizationapproachesforautonomousmobilerobotsinRoboCup
competition,andstudiestheself-localizationandcoordinatedmulti-robotobjectlocalization.Firstly,thestateofartsandcate2goriesoflocalizationtechniqueswerepresented.Accordingtowhetherpriorposeortheprobabilisticapproachesareusedandhowtherepresentationsofworkingenvironmentsareconstructed,thispapersystematicallycomparedandanalyzedvariousself-localizationmethods.Forcoordinatedobjectlocalization,thestaticanddynamictrackingmethodswereinvestigated.Severalkeyissuesrelatedtomulti-robotcollaborativetask,especiallyvisualsensormodeling,imageprocessingandfeaturematchingappliedinself-localizationwerediscussedrespectively.Finally,someexistingproblemswerepointedoutandthetechniquedevelopmenttrendsweregiven.Keywords:vision-basedself-localization;multi-robotcollaborativeobjectlocalization;autonomousmobilerobot;
RoboCup
1 引言(Introduction)
1992年Mackworth提出以机器人足球比赛作为促进人工智能、视觉技术以及机器人学等学科研究的平台[1].通过这种标准的比赛方案,参赛队伍能够
检验所采用的方法和技术在实际应用中的有效性[2].自从1997年首届RoboCup成功举办至今,
RoboCup已成为集学术研究、机器人展示、仿真和实体机器人对抗于一身的综合性普及型赛事.
RoboCup中型组比赛的机器人主要采用视觉传感器来获取环境信息,并由多个机器人共同协作来完成比赛中多种复杂任务.所有这些行为和决策必
须由机器人自主完成,不能人为介入.机器人一方面需要通过视觉传感器提供的环境数据判定自身位姿状态,一方面要与同伴彼此协调共同完成场上各种复杂的比赛任务.前者是机器人的自定位问题,后者则在前者基础上完成机器人之间的信息交流,用以扩充单机器人对环境的感知能力.比赛中机器人视觉系统需要综合考虑其执行效率、测量精度和实时性等问题,而解决动态环境下自定位和多机器人协作定位是其核心任务.本文综述了RoboCup机器人基于视觉的自定位和多机器人协作定位方法,并讨论了当前自主移动机器人足球比赛视觉定位的研究
收稿日期:2004-04-15;收修改稿日期:2004-11-22.
基金项目:中科院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金资助项目(RL200204);辽宁省高等学校学科拔尖人才资金资助项目(2003-54).
第22卷第4期2005年8月控制理论与应用ControlTheory&ApplicationsVo1.22No.4Aug.2005
文章编号:1000-8152(2005)04-0597-07重点和技术发展趋势.2 视觉定位研究的发展及分类(Developmentandcategoriesofvision-basedlocalization)随着RoboCup比赛的日益普及,基于视觉的机器人自定位方法和协作技术也在不断地进步和完善.定位方法最初仅依赖于视觉传感器的量测来反映机器人与环境的位置关系,多传感器数据融合技术的引入,使得纯几何的静态定位发展为对机器人位姿的动态跟踪[3,4].这种发展可归因于贝叶斯等概率统计方法在移动机器人研究中的应用.通过概率统计原理描述的各种“不确定性”情况及假设模型,机器人综合考虑观测、运动情况和即时环境等信息以适应高度变化的动态环境.RoboCup自主机器人视觉定位方法的发展总体上可概括为如下三个过程:研究方法从简单的几何推理到较为复杂的概率统计法的应用过程;适用范围从简单静态环境到复杂动态环境的扩展过程;研究对象从封闭式个体到分布式信息共享群体的系统过程.这种发展过程在于定位技术在具体实施时的有效性,而有效性也取决于机器人对各种相关因素的综合考虑.以美国的卡内基梅隆大学Hammer2heads的研究为例:最初其采用基于机器人与环境几何关系的定位方法[5],而后应用概率统计原理描述机器人观测模型[6],使该方法能适应较为复杂的观测情况,继而又实现了分布式机器人对同一物体的协作定位[7].考虑以下因素对基于视觉的自定位方法分类.1)环境描述形式的不同.RoboCup环境是一种结构化室内环境,有固定的颜色和几何特征,从而降低了环境建模的复杂性.环境可用路标、几何地图或者拓扑地图等加以表述.从表述上看,可将路标近似归为几何地图中.从而把视觉自定位方法看作是有先验地图支持的定位方法,并将其分为基于拓扑地图[8]和几何地图两类方法.2)是否借助于先验位姿估计.通常情况下,机器人可通过里程计的航迹推算估计其位姿.几何地图下的自定位方法根据是否借助该先验位姿,分为全局方法[9～14]和局部方法[3,4,15～18].3)是否应用概率统计方法.传感器噪声、机器人位姿表述的确定性程度会影响自定位算法的实施.几何地图下,可用概率统计方法描述、处理测量噪声及机器人的位姿不确定性;如果机器人位姿采用确定性描述且忽略测量噪声的
影响,可用非概率几何推理法确定机器人的位姿状态.
基于视觉的多机器人协作定位,本文是指多机器人通过彼此通讯和信息融合来确定被观测物体位置的过程.根据信息融合方法适用的情况,协作过程可分类为静态方法[7,19]和动态跟踪方法[20,21].
3 基于视觉的机器人自定位方法(
Vision-
basedself-localization)基于视觉的自定位过程是对视觉传感器捕获的环境特征进行提取和分析,并按特定准则所确立的观测特征和环境数据库间的对应关系,进而确定机器人自身位姿的过程[22](如图1所示).RoboCup
环
境下,自定位方法的实施要综合考虑视觉传感器模型、环境模型,机器人角色和所采用的位姿估计的形式等因素.机器人的视觉传感器包括单向、全向及双目等CCD摄像机.视觉定位的核心任务是从这些传感器捕捉的图像中提取出期望的图像特征并与环境特征建立某种一致性的联系[23].图像特征往往以色
块,曲线或者点集等形式表述,这种特征的表述形式取决于由静态形式的路标或地图所描述的环境特征.尽管机器人足球的环境是动态的,但机器人必须依据这些已知的静止参考系来实现自定位.因此环境特征必须易被感知且能给机器人提供必要的空间信息.
图1 基于视觉的定位过程Fig.1 Processofvision-basedlocalization
路标和几何地图通常能满足定位的精度要求.
拓扑地图表意直观、构建简单,但其自定位精度和鲁棒性要逊于基于前者自定位方法.从一定意义上讲,
拓扑地图有利于机器人的路径规划[24],而路标和几
何地图模型更利于机器人实现自定位.基于路标和几何地图的自定位方法分为全局和局部方法,局部方法实际是利用图像特征对先验位姿重新修正的过程,体现了融合多传感器数据以产生更精确位姿估计的思路,而其假设前提是估计位姿与实际位姿偏差不能过大;全局方法侧重于直接根据图像特征来分析机器人与环境特征的位置关系,分析结果用于确定机器人的绝对位姿,或纠正里程计错误的位姿推算.自定位方法实施时,要考虑机器人的观测和位
598 控 制 理 论 与 应 用第22卷