使用IMU,机器人可以估计其相对于其起始位置的当前位置,但是随着时间的流逝会产生误差。 GPS对于提供不受局部误差累积影响的位置信息特别有用。但是GPS不能在室内使用,甚至在室外也可能参差不齐。

评论

添加了SLAM(同步本地化和映射)标记,因为前两个答案都引用了该标记

不确定该机器人的规模是多少,但是如果它很大,并且在GPS未知的未知地形室内区域(例如矿山隧道)中缓慢移动,则可以考虑使用全站仪来精确定位机器人,几个跟踪棱镜。

#1 楼

首先,航位推算与其他一些技术(通常类似于SLAM)一起使用。机器人会构建一个地图,然后尝试在该地图中进行本地化。例如,使用激光测距仪,并根据航位推测法,机器人可以知道它在哪里。通过将激光测距数据与地图进行比较,可以改善其估计值。相关资源为:Wikipedia上的室内定位系统。


H. Liu,H。Darabi,P。Banerjee和J.Liu。无线室内定位技术和系统概述。 IEEE关于系统,人与网络的交易,第1067页。

在室内跟踪位置:从炒作转向现实。方法包括:


具有

激光
视觉(相机,立体视觉)的SLAM(或至少是本地化)
结构化环境



>蜂窝信号
wifi信号
RF(射频)信标和三角测量(更多信息,请参见http://www.wpi.edu/Images/CMS/PPL/ITT.pdf)。
摄像头跟踪系统(对空间内的标记进行光学跟踪)


评论


$ \ begingroup $
要在ronalchn上进行扩展,基本上,您需要在已知位置使用某种形式的信标从地图上获取相对定位,或者从地图上获取感知已知对象(如墙壁或门)的方法。信标可以特定于您的机器人或双重用途(已知的wifi路由器,手机信号塔位置等)
$ \ endgroup $
–ViennaMike
2012年10月27日15:37

#2 楼

我了解您的问题是,要找到不同于GPS的方法来找到给定参考系内的位置。孤立地解决此问题的方法称为本地化,并且有许多方法可以执行此操作。首先,您将不得不区分相关方法,因此必须进行测量以将位置更改为以前已知的位置。这种方法的问题在于,任何错误显然都会累积,并且会无限增长。


航位推测可能是相对本地化的最古老方法之一。如果使用航向,速度和时间(以便估算行进的距离),则可以总结从起始位置开始的位置变化。
除了使用航位推测法之外,您也不能在地图中标记地标并对其进行跟踪。再次找到这些地标将使您减少相对位置误差。这是同时定位和映射(SLAM)问题。仍然是相对导航。

现在要问您关于绝对导航的实际问题。 GPS所做的全部工作就是为您提供到地标的距离估计,并在参考框架(在本例中为地心)中提供已知的位置信息。 GPS接收器将获取这些信息,并生成位置解,这也会出错。好处是,此错误在您的参考范围内。这就是使其成为绝对定位系统的原因。因此,无论是在室内还是室外,无论您希望使用什么参考系,绝对定位系统所需要做的只是进行测量,以使您相对于参考系中的某些已知界标位置。在先前的回答中已经给出了其中一些方法。尽管正如我所说,SLAM不是绝对方法。


最简单的形式是直接地标识别。如果您看到埃菲尔铁塔,则应该对固定地面框架(如果知道埃菲尔铁塔的位置)内的绝对位置(至少具有绝对误差范围)有一个很好的了解。不过,您可能需要消除歧义。
如果要改善绝对位置误差,可以同时使用多个界标。古典三角剖分就是这样的例子。另一种是将陨石坑用于月球下降飞行器。地标不必是视觉的,您可以将RF信号强度之类的东西用于WiFi或Cellular本地化等已知信号中。
以上所有方法都需要地标,这些地标需要被识别并唯一关联。如果这是一个问题,您也可以使用其他方法,例如地形剖面。例如,这已被用于早期巡航导弹的导航。我还使用这种方法在高程图上进行了本地化,而没有视觉或范围感测。

使用上述所有方法:只要您的任何地图材料都关联了地理参考信息,您显然就可以在不使用GPS的情况下进行地理参考。区分这些方法的最重要因素是其错误特征。

#3 楼

我知道这是一个古老的问题,但我只会在当前存在的答案中添加一些内容。首先,这是每个人都想解决的非常复杂的问题,包括带有Tango项目的google。通常,要对室内进行本地化,您要么需要依靠内部传感器,要么需要从已部署的室内基础设施获得帮助以帮助您定位自己。


依靠板载传感器:


使用LIDAR /激光,相机,RGBD传感器,IMU等传感器
执行复杂的算法传感器融合以执行某种精确的迭代定位。通常使用SLAM(同时本地化和地图构建)。我以前开发了一种称为MRICP(地图参考迭代最近点)的方法来执行简单但容易出错的定位。关于这方面的文献很多,包括最近的单眼和立体视觉测距法,这是很有前途的(请从skybotix或svo检查vi传感器)。


依赖基础架构:


信标(蓝牙,超频,无线...)
Mocap(运动捕捉摄像机:vicon ,visualeyez ...)
灯泡中的编码位置(菲利普斯最近正在对此进行实验)达到。根据我的经验,在移动机器人领域,您确实需要专注于全局一致的地图以及本地精确的定位。这意味着您需要从高层拓扑结构大致了解自己的位置(此房间与左侧的另一个房间相连,而左侧的下一个房间距离2.323m,但在本地,您应该位置估计(激光+ IMU可以准确地做到这一点)。

希望有帮助。

#4 楼

如果您的目标是进行地理定位的本地化,则必须在某个时候使用GPS。其他技术(航位推算,SLAM等)仅对“桥接”斑点GPS /室内绝对定位接收有用。

#5 楼

您在问如何使用加速度传感器进行更好的位置测量。正如您已经正确指出的那样,这些误差会随着时间的推移而累积。 。

但是,请不要忽略获得绝对速度更新所需的任何功能。任何地面上的速度传感器,或者只是车轮的原始位置/速度数据(如果有车轮)都可以提高航位推算的精度。

#6 楼

http://www.locatacorp.com/可能是您正在寻找的解决方案。他们提供了在室内创建本地星座的技术。它模拟用于室内GPS应用的卫星。我相信它可以在室内使用GPS接收器,而无需在机器人上增加硬件。

#7 楼

光学流量传感器(例如用于计算机鼠标的传感器)很适合这种情况。大部分将提供翻译结果。这将为您提供相同的基本信息。这样做可能会更容易,以适应将提供旋转运动以及平移的算法。 -3080),您可以进一步分析其旋转信息。

#8 楼

基于单眼视觉的SLAM(ORB_SLAM,LSD_SLAM,SVO)的最新发展使得确定相机的姿态w.r.t.任意缩放和旋转的初始帧。如果将此信息与IMU和EKF系统(如ETH(ethzasl_msf)的系统)结合使用,即使没有可用的GPS,也可以获得位置估计。更好的是,您可以组合多个姿势/位置/姿态/等。 MSF中的传感器。