扫地机器人是如何做室内定位的？

探索扫地机器人的智慧之源：自主导航系统

身为人类的我们，每个人都有过扫地的经历。这个日常任务看似简单，实则包含两个核心步骤：到达指定地点，并将该地点清扫干净。那么，当我们谈论到扫地机器人的时，这两个步骤如何被实现呢？答案是：通过扫地机器人的两大系统——自主导航系统和清扫系统。

清扫系统无疑是扫地机器人的“扫地”之名的基石，它是机器人的核心清洁工具。要使机器人能够在各种环境中自由移动并完成清洁任务，自主导航系统的作用不可忽视。没有自主导航系统，扫地机器人只能被称为“扫地机器”，而无法真正称为“扫地机器人”。那么，这个“底气”究竟从何而来呢？

在深入探讨扫地机器人的自主导航系统之前，我们先来了解一下机器人导航的三个经典问题，这三个问题由MIT的John J. Leonard教授和原悉尼大学的Hugh Durrant-Whyte教授提出：

1. 我在哪里？（Where am I？）

这是机器人导航的首要问题，机器人需要明确自己的位置，才能开始导航。

2. 我要去哪里？（Where I am going？）

机器人需要明确目标位置，才能制定出行路线。

3. 我该如何到达那里？（How should I go there？）

在明确了自己的位置和目的地之后，机器人需要选择最佳的路径进行移动。

我们要解决的是机器人的定位问题，这是机器人自主导航的核心环节。想象一下，机器人如何根据当前观测和以往的信息，判断自己在环境中的位置呢？对于扫地机器人来说，它的任务不是到达某个点，而是清扫整个区域。定位对于扫地机器人来说尤为重要。

定位技术，大家可能首先想到的是GPS定位、基站定位等室外定位方法。但扫地机器人的定位需求是在室内，且要求定位精度高，实时性强。这时，GPS和基站定位就难以满足要求了。

室内定位技术可以分为相对定位和绝对定位。我们先来聊聊相对定位法。其中，航位推算法是当下扫地机器人使用最广泛的相对定位方法。这种方法利用机器人上的传感器，如码盘、惯性传感器（陀螺仪、加速度计等），获取机器人的运动状态信息。通过累积这些运动信息，我们可以估算出机器人在初始状态下的位置。

码盘法是通过安装在车轮上的光电码盘来记录车轮的转动次数，从而得知机器人相对于上一位置的位置和姿态变化。虽然这种方法简单、价格低廉，但它容易受到各种因素的影响，如标定误差、车轮打滑、地面颠簸等。由于码盘的价格优势和易用性，它仍然被用于机器人短时间内的位置估计。

另一方面，惯性传感器通过陀螺仪和加速度计获取机器人的角加速度和线加速度信息，然后通过积分得到机器人的位置信息。通常情况下，惯性传感器的定位精度要高于码盘，但也会受到陀螺仪漂移、标定误差、敏感度等因素的影响。

扫地机器人的定位是一个集技术、方法和挑战于一体的领域。随着技术的不断进步，我们期待在未来看到更准确、更智能的定位技术，为机器人导航带来更大的便利和效率。绝对定位法深度解析

当提及机器人的定位技术时，绝对定位法是一个不可忽视的重要领域。这种方法的核心在于，机器人借助外界已知位置的参照信息，通过复杂的计算，精确地确定自身的位置。绝对定位技术主要涵盖信标定位、环境地图模型匹配定位以及视觉定位等方法。

基于信标的定位技术：

信标定位技术最初在航海和航空领域大放异彩，利用无线电波实现定位和导航。在机器人的室内定位场景中，信标定位同样大放异彩。机器人通过其携带的传感器接收或观测环境中已知位置的信标，计算出与信标的相对位置。再结合信标的绝对坐标，机器人的绝对坐标便得以解算。

要想实现信标定位，信标需满足三个基本条件：

1. 信标位置固定且其绝对坐标已知。这为机器人提供了定位的基准点。

2. 信标具备主动或被动特征，易于辨识。这确保了机器人能够准确地感知和识别信标。

3. 信标的位置应便于从各个方向进行观测。这为机器人提供了多角度的定位参考。

信标定位的主要方式：

信标定位主要有三边测量和三角测量两种方式。三边测量是通过测量机器人与信标的距离来确定其位置的方法。为此，系统至少需要三个已知位置的发射器（或接收器），而接收器（或发射器）则安装在移动机器人上。三角测量的思路与三边测量大体一致，但它是通过测量移动机器人与信标之间的角度来进行定位的。这两种方式都高度依赖于信标的精确布置和机器人的传感器技术，以确保定位的精确度。

基于信标的定位系统与移动机器人的精准导航

在复杂的移动机器人技术中，基于信标的定位系统以其独特的方式为机器人提供了精准的导航能力。这种系统依赖于一系列已知特征的环境信标，以及安装在机器人上的传感器对信标的精确观测。这其中所使用的传感器种类多样，如超声波传感器、激光雷达以及视觉传感器等。它们不仅能够实现实时测量，而且精度相对较高，稳定性极佳，为机器人提供了快速、稳定、精确的绝对位置信息。这种定位方法也有其短板，那就是信标的安装和维护成本相对较高。尽管如此，市场上已经出现了许多成熟的基于信标定位的机器人家用扫地机器人，如Proscenic的模拟GPS卫星三点定位技术和iRobot的Northstar导航定位技术。尽管这些技术价格不菲，但它们都在高端产品中找到了自己的位置。

接下来让我们探索另一种方法——环境地图模型匹配定位。这种方法让机器人通过自身携带的传感器来探测周围环境，利用感知到的局部环境信息构建局部地图，再与机器人内部预先存储的完整地图进行匹配。通过这种匹配，机器人能够确定自己在全局环境中的位置。这种方法有着严格的条件限制，更适用于结构相对简单的环境。

当我们谈论机器人的定位技术时，不能忽视的还有基于视觉的定位。视觉系统是人类与外界获取信息的主要方式，约占所有信息的75%。基于视觉的机器人定位已成为近年来的研究热点。这一技术主要分单目视觉和双目视觉两种。得益于模式识别和机器视觉的飞速发展，视觉定位在机器人技术中的应用越来越广泛，为机器人提供了更加精准、高效的定位能力。

这些不同的定位技术各有优势，为移动机器人的导航和定位提供了多样化的解决方案。随着科技的进步，我们期待看到更多创新的技术应用于机器人领域，使机器人能够更好地服务于人类的生活和工作。探索单目视觉与双目立体视觉：扫地机器人的定位之旅

单目视觉，如同独眼巨人，虽无法直接洞察目标的三维信息全貌。它通过移动来获取环境中特征点的深度信息，这一特性在任务要求简单且深度信息不苛刻的场景中显得尤为实用。想象一下，若我们能巧妙运用目标物体的几何形状模型，从目标上选取超过三个特征点，或许也能捕捉到目标的位置之谜。但遗憾的的是，这种方法的定位精度并不如我们所期望的那般精准。

跃入双目立体视觉的世界，我们发现了一种全新的三维测量方式。这种方式基于视差原理，如同一场视觉的舞蹈：左相机像面上的任意一点，只要能在右相机像面上找到对应的舞伴，就能确定那一点的真实三维信息，进而揭示其背后的三维坐标秘密。已经有一些领先的企业，如iRobot和Dyson，分别推出了基于视觉定位的高端扫地机器人RoomBa980和360Eye。它们凭借这一技术，实现了定位精度的飞跃。

做个小结，我们不妨称之为“定位之旅的里程碑”。自主定位是扫地机器人自主路径规划的基石。虽然航位推算法因成本和生产等因素的限制，仍是目前最广泛应用的定位方法。但通过算法的优化和混合定位的应用，我们可以减小其误差带来的影响。更重要的是，随着视觉定位等高精度定位技术的日趋成熟，其成本也将逐渐降低，从高端市场走向大众市场。这将为扫地机器人的定位精度和智能化水平带来一次普遍的跃升，让我们的生活更加智能、便捷。