移动机器人超声波室内定位系统研究(2)
1974年至1979年，CART移动机器人在斯坦福大学人工智能实验室被研制成功，CART可以完美适应办公室环境。不过CART每移动一米，就必须要用摄像机进行拍摄并分析拍下的照片，然后对下一步的运动路径进行规划。
当时计算机的运算速度缓慢，传感器感知能力比较差，想要实时控制移动机器人有些困难，机器人花费大量时间进行计算下一步的路径，遥控的方式在实际中应用得比较多。1990年以后计算机技术的飞速发展带动了机器人的感知、决策能力。1994年八足移动机器人Dante Ⅱ在NASA的研究组、卡耐基梅隆大学和阿拉斯加火山观测所的工作人员控制下进行阿拉斯加火山口的观测、并收集了火山口喷出的气体样本。
机器人导航领域的工作很重要，因为组成最私人的机器人的移动机器人平台非常依赖导航功能和环境导航，而导航功能反过来又提供了进行任务所需的基础。确定机器人位置的定位问题可以通过多种方式混合解决，即通过使用数据库中在整个地区的参考图像和使用802.11 b无线网络信号。这个工作，就是指导的相机获取部分地区的图像和接入几个可连接的无线信号接入点，这样才能允许计算机处理这些数据来获取机器人的位置信息。一些研究人员提出了一种基于多代理的室外移动机器人导航架构。配备CCD摄像机的移动智能机器人，双目CCD相机、两个激光雷达和一个GPS设备被用于这项工作，这说明该架构利用先验的知识在全球范围内提高了推算能力。该技术就是机器人通过自身的各类传感装置感知自身姿态，并且在动态未知的环境中，面向具体路径的自主运动[2]，该技术主要包括：1)传感器技术，该技术主要既对自身内部进行检测，又对周围环境进行检测；2) 定位技术，确定机器人的坐标位置以及自身姿态；3)信息融合技术，1980年全球开始研究机器人的多传感器的信息融合技术 [3][4][5]；4)路径规划，在自主移动机器人的研究中，路径规划一直处于活跃状态。
1.1.1 国际机器人的研究现状
1.1.2 国内机器人的研究现状
1.2 定位技术的简要论述
美国的全球定位系统（GPS）在民用领域已经相当成熟，在世界范围没得到广泛应用。其导航技术具有实时、连续的特点。但是，卫星导航的信号极易被屏蔽，这时就会难以接收与探测。另一方面，经济的发展使室内定位系统(Indoor Positioning System，IPS)需求量在不断提升，尤其是在一些智能大厦、大型超市等[8][9][10]。
常用的IPS技术主要包括辅助卫星导航技术、蓝牙定位技术、红外技术、超声波技术、计算机视觉技术、RFID技术、UWB技术[11]、WLAN技术和信标定位技术等。室内定位技术的算法主要包括无线电强度分析法(RSSI)、到达时间法(TOA)、到达时间差(TDOA)等[12]。
1.3 室内定位
1.3.1 室内定位的意义
中国老龄化程度越来越严峻使室内服务机器人开始得到人们广泛而持久的关注，护理机器人、清洁机器人等得到市场的青睐。
物流领域，装卸搬运货物重复性高，耗费大量的劳动力，还增加了成本[13]。为实现自主装卸搬运货物，无人搬运车(AGV)在制造业、仓储业、港口等得到使用，物流自动化也越来越广泛。
这些室内机器人提高效率，降低成本，还有一些社会问题也随之解决。
由此，把室内定位系统与移动机器人的本身特点结合起来，超声波信号可以将其与移动机器人结合，在配上其它辅助模块，如RF模块、电子罗盘等，保证自主完成定位导航任务[14]能够由智能移动机器人独立完成。
渗透服务机器人的市场增长明显，预计市场价值在2007年将增长为2003年价值的2.5倍，2007年数量预计是2003年的6倍。这种增长最大的部分是这个类别——个人/家庭服务机器人。因此,这类服务机器人的研究集中在全球范围内进行。此外，在普适计算环境中，服务机器人，如可以充分利用它的优势，这反过来将加速开放服务机器人市场的下一个个人电脑时代。
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