移動(dòng)機(jī)器人的研究始于 60 年代末期。 斯坦福研究院(SRI)的NilsNilssen 和CharlesRosen 等人，在1966 年至 1972 年中研造出了取名 Shakey的自主移動(dòng)機(jī)器人。 目的是研究應(yīng)用人工智能技術(shù)，在復(fù)雜環(huán)境下機(jī)器人系統(tǒng)的自主推理、規(guī)劃和控制。 與此同時(shí)，最早的操作式步行機(jī)器人也研制成功， 從而開(kāi)始了機(jī)器人步行機(jī)構(gòu)方面的研究，以解決機(jī)器人在不平整地域內(nèi)的運(yùn)動(dòng)問(wèn)題， 設(shè)計(jì)并研制出了多足步行機(jī)器人。其中最著名是名為 GeneralElectric Quadruped的步行機(jī)器人。70 年代末， 隨著計(jì)算機(jī)的應(yīng)用和傳感技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人研究又出現(xiàn)了新的高潮。 特別是在 80 年代中期， 設(shè)計(jì)和制造機(jī)器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司開(kāi)始研制移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)， 這些移動(dòng)機(jī)器人主要作為大學(xué)實(shí)驗(yàn)室及研究機(jī)構(gòu)的移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，從而促進(jìn)了移動(dòng)機(jī)器人學(xué)多種研究方向的出現(xiàn)。90 年代以來(lái)， 以研制高水平的環(huán)境信息傳感器和信息處理技術(shù)，高適應(yīng)性的移動(dòng)機(jī)器人控制技術(shù)， 真實(shí)環(huán)境下的規(guī)劃技術(shù)為標(biāo)志，開(kāi)展了移動(dòng)機(jī)器人更高層次的研究。

移動(dòng)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中要碰到并且解決如下三個(gè)問(wèn)題：(1)我(機(jī)器人)現(xiàn)在何處?(2)我要往何處走?(3)我要如何到達(dá)該處?其中第一個(gè)問(wèn)題是其導(dǎo)航系統(tǒng)總的定位及其跟蹤問(wèn)題，第二、三個(gè)是導(dǎo)航系統(tǒng)的路徑規(guī)劃問(wèn)題。移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)的任務(wù)就是解決上面的第一個(gè)問(wèn)題。現(xiàn)有的移動(dòng)機(jī)器人定位傳感器種類很多，如里程計(jì)、陀螺、羅盤(pán)、攝像頭、激光雷達(dá)等。而大多數(shù)的移動(dòng)機(jī)器人安裝了不只一種用于定位的傳感器。

移動(dòng)機(jī)器人從工作環(huán)境來(lái)分，可分為室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人和室外移動(dòng)機(jī)器人； 按移動(dòng)方式來(lái)分：輪式移動(dòng)機(jī)器人、步行移動(dòng)機(jī)器人、蛇形機(jī)器人、履帶式移動(dòng)機(jī)器人、爬行機(jī)器人等； 按控制體系結(jié)構(gòu)來(lái)分： 功能式(水平式)結(jié)構(gòu)機(jī)器人、行為式(垂直式)結(jié)構(gòu)機(jī)器人和混合式機(jī)器人；按功能和用途來(lái)分： 醫(yī)療機(jī)器人、軍用機(jī)器人、助殘機(jī)器人、清潔機(jī)器人等。按作業(yè)空間來(lái)分： 陸地移動(dòng)機(jī)器人、水下機(jī)器人、無(wú)人飛機(jī)和空間機(jī)器人。

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圖1.清潔機(jī)器人

動(dòng)機(jī)器人的坐標(biāo)定位是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主行走，姿態(tài)控制，軌跡跟蹤等各種任務(wù)的前提。機(jī)器人必須準(zhǔn)確地知道自己的坐標(biāo)位置及姿態(tài)參數(shù)才能正確準(zhǔn)確的執(zhí)行命令。因此，定位問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人研究中的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

無(wú)論是單個(gè)移動(dòng)機(jī)器人還是多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)，定位始終是一項(xiàng)難題。 在完全未知或部分未知環(huán)境下，基于自然路標(biāo)導(dǎo)航與定位技術(shù)以及視覺(jué)導(dǎo)航中路標(biāo)的識(shí)別和圖像處理的快速算法的研究， 并通過(guò)專用數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的開(kāi)發(fā)與研制， 可以為導(dǎo)航與定位提供突破性進(jìn)展。

日本本田公司的HondaP3 步行機(jī)器人雖然代表著當(dāng)今世界類機(jī)器人的最高水平，但仍存在供能時(shí)間短、行走緩慢和語(yǔ)音功能不完善等方面的問(wèn)題。 P3機(jī)器人目前采用的鎳鋅電池只能供給 25 分鐘的電量， 電池的體積、重量與其蓄電容量相比，龐大而笨重， 遠(yuǎn)不能滿足未來(lái)服務(wù)步行機(jī)器人的工作時(shí)間要求。需研制適用于移動(dòng)機(jī)器人攜帶的蓄電容量大且體積小、重量輕的蓄電池， 以解決可攜帶能源問(wèn)題；類人機(jī)器人的語(yǔ)音功能遠(yuǎn)未達(dá)到未來(lái)同人類共存與合作所應(yīng)具備的語(yǔ)音功能， 需要在語(yǔ)音信號(hào)特征提取和模式匹配、抗噪聲以及語(yǔ)音識(shí)別器的詞匯量擴(kuò)充等方面， 進(jìn)行探討； 類人機(jī)器人的行走速度同人類的行走乃至奔跑速度還有較大差距。需要研制體積小、重量輕驅(qū)動(dòng)力大的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和完善行走機(jī)構(gòu)來(lái)近似人類的肌肉和骨骼； 同時(shí)， 研究自然界各種生物的覓食、定位及路徑跟蹤等生態(tài)策略，將人類所不及的生物特長(zhǎng)賦予機(jī)器人， 研制如機(jī)器蛇、機(jī)器狗和機(jī)器魚(yú)等各種仿生機(jī)器人。

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圖2.日本本田公司的P3機(jī)器人

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展延伸，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展完善， 通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遙控機(jī)器人，為人機(jī)交互技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)、遠(yuǎn)程操作技術(shù)和圖像與控制命令的網(wǎng)絡(luò)傳輸及并發(fā)多進(jìn)程數(shù)據(jù)通訊等通訊技術(shù)

目前多機(jī)器人系統(tǒng)的研究尚處于理論研究階段，對(duì)于多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)與協(xié)作機(jī)制、信息交互以及沖突消除等方面將是多機(jī)器人系統(tǒng)的進(jìn)一步研究方向。技術(shù)上提出了更高的挑戰(zhàn)。

移動(dòng)機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用刺激了特種機(jī)器人的研究與開(kāi)發(fā)。戰(zhàn)場(chǎng)上， 為保護(hù)士兵的生命， 刺激了無(wú)人戰(zhàn)車、掃雷機(jī)器人和偵察機(jī)器人等軍用機(jī)器人的不斷研究； 人民生活水平的提高促進(jìn)了娛樂(lè)機(jī)器人、外科手術(shù)機(jī)器人和助殘機(jī)器人等民用服務(wù)機(jī)器人的開(kāi)發(fā)。

移動(dòng)機(jī)器人的多傳感器信息融合方面的研究始于 80 年代。多傳感器融合的常用方法有： 加權(quán)平均法、貝葉斯估計(jì)、卡爾曼濾波、統(tǒng)計(jì)決策理論、 D-S證據(jù)推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理法以及帶置信因子的產(chǎn)生式規(guī)則。其中加權(quán)平均法是最簡(jiǎn)單也最直觀的方法， 一般用于對(duì)動(dòng)態(tài)低水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 但結(jié)果不是統(tǒng)計(jì)上的最優(yōu)估計(jì)；貝葉斯估計(jì)是融合靜態(tài)環(huán)境中多傳感器低層數(shù)據(jù)的常用方法， 適用于具有高斯白噪聲的不確定性傳感信息融合；對(duì)于系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲為高斯白噪聲的線性系統(tǒng)模型用卡爾曼濾波(KF)來(lái)融合動(dòng)態(tài)低層次冗余傳感信息， 對(duì)于非線性系統(tǒng)模型采用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)或者分散卡爾曼濾波(DKF)； 統(tǒng)計(jì)決策理論用于融合多個(gè)傳感器的同一種數(shù)據(jù)，常用于圖像觀測(cè)數(shù)據(jù)； D-S證據(jù)推理是貝葉斯估計(jì)法的擴(kuò)展， 它將局部成立的前提與全局成立的前提分離開(kāi)來(lái)，以處理前提條件不完整的信息融合； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法根據(jù)系統(tǒng)要求和融合形式，選擇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)， 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)確定網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值，對(duì)各傳感器的輸入信息進(jìn)行融合。 系統(tǒng)具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和魯棒性；模糊推理法首先對(duì)多傳感器輸出進(jìn)行模糊化， 將所測(cè)得的距離等信息分級(jí)，表示成相應(yīng)的模糊子集， 并確定模糊子集的隸屬度函數(shù)，通過(guò)融合算法對(duì)隸屬度函數(shù)綜合處理， 再將模糊融合結(jié)果清晰化，求出融合值； 帶置信因子的產(chǎn)生式規(guī)則主要用于符號(hào)水平層表達(dá)傳感器信息，結(jié)合專家系統(tǒng)對(duì)多傳感信息進(jìn)行融合。。

航跡推算(Dead—Reckoning簡(jiǎn)稱DR)是一種使用最廣泛的定位手段。不需要外部傳感器信息來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛位置和方向的估計(jì)，并且能夠提供很高的短期定位精度。航跡推算定位技術(shù)的關(guān)鍵是要能測(cè)量出移動(dòng)機(jī)器人單位時(shí)間間隔走過(guò)的距離。以及在這段時(shí)間內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人航向的變化。根據(jù)傳感器的不同，主要有基于慣性傳感器的航跡推算定位方法以及基于碼盤(pán)的航跡推算定位方法。利用陀螺和加速度計(jì)分別測(cè)量出旋轉(zhuǎn)率和加速率，在對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行積分，從而求解出移動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)的距離以及航向的變化，再根據(jù)航跡推算的基本算法，求得移動(dòng)機(jī)器人的位置以及姿態(tài)，這就是基于慣性器件的航跡推算定位方法。這種方法具有自

優(yōu)點(diǎn)：無(wú)需外部參考。
       缺點(diǎn)：隨時(shí)間有漂移，積分之后，任何小的常數(shù)誤差都會(huì)無(wú)限增長(zhǎng)。因此，慣性傳感器對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間的精確定位是不適合的。

信號(hào)燈定位系統(tǒng)是船只和飛行器普遍的導(dǎo)航定位手段�；�于信號(hào)燈的定位系統(tǒng)依賴一組安裝在環(huán)境中已知的信號(hào)燈。在移動(dòng)機(jī)器人上安裝傳感器，對(duì)信號(hào)燈進(jìn)行觀測(cè)。用于環(huán)境觀測(cè)的傳感器有很多種，可以是主動(dòng)的信號(hào)，比如主動(dòng)視覺(jué)、超聲波、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)收發(fā)器，也可以是被動(dòng)的信號(hào)，比如GPS、被動(dòng)視覺(jué)：信號(hào)燈經(jīng)過(guò)很短的處理過(guò)程能夠提供穩(wěn)定、精確的位置信息。雖然這種定位方法提供很高的采樣率以及極高的穩(wěn)定性，但是安裝和維護(hù)信標(biāo)花費(fèi)很高。

優(yōu)點(diǎn)：信號(hào)燈經(jīng)過(guò)很短的處理過(guò)程能夠提供穩(wěn)定、精確的位置信息。這種定位方法提供很高的采樣率以及極高的穩(wěn)定性。

缺點(diǎn)：安裝和維護(hù)信標(biāo)花費(fèi)很高。

在基于地圖的定位技術(shù)中，地圖構(gòu)建是其中的一個(gè)重要的內(nèi)容。環(huán)境的描述--地圖：地圖是環(huán)境的模型， 當(dāng)前主要有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述地圖和幾何地圖兩種。拓?fù)涞貓D抽象度高， 有以下優(yōu)勢(shì)： ①有利于進(jìn)一步的路徑和任務(wù)規(guī)劃；②存儲(chǔ)和搜索空間都比較小， 計(jì)算效率高； ③可以使用很多現(xiàn)有的成熟、高效的搜索和推理算法。 缺點(diǎn)在于對(duì)拓?fù)鋱D的使用是建立在對(duì)拓?fù)涔?jié)點(diǎn)的識(shí)別匹配基礎(chǔ)上的，在這個(gè)前提不能滿足時(shí)， 該方法就會(huì)失效。幾何地圖可以是柵格描述的，也可以是用線段或者是多邊形描述的， 優(yōu)點(diǎn)是建立容易，盡量保留了整個(gè)環(huán)境的各種信息， 定位過(guò)程中也不再依賴于對(duì)環(huán)境特征的識(shí)別，但是， 定位過(guò)程中搜索空間很大，如果沒(méi)有較好的簡(jiǎn)化算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)用比較困難。

機(jī)器人利用對(duì)環(huán)境的感知信息對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行建模，自動(dòng)地構(gòu)建一個(gè)地圖。典型的地圖表示方法有幾何地圖，拓?fù)涞貓D。幾何圖是獲取環(huán)境的幾何特征，然而拓?fù)鋱D是描述了不同區(qū)域的連通性。但是幾何圖和拓?fù)鋱D之間的區(qū)別確是模糊不清的，因?yàn)閷?shí)際上所有的拓?fù)浞椒ǘ家蕾囉趲缀涡畔�。幾何圖有更高的解析度的同時(shí)帶來(lái)了較大的計(jì)算量，幾何地圖又分為柵格地圖和特征地圖。

柵格地圖是一個(gè)近似的解決方案，但其對(duì)特定感知系統(tǒng)的假設(shè)參數(shù)不敏感，具有較強(qiáng)的魯棒性。特征地圖通過(guò)對(duì)環(huán)境特征的提取和參量華描述來(lái)表征環(huán)境，具有直觀、精度高的特點(diǎn)，運(yùn)用參量法描述幾何特征尤其適合于不同坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換和對(duì)不同傳感器信息的融合。構(gòu)建了一個(gè)精確的環(huán)境地圖，通過(guò)對(duì)觀測(cè)的信息與地圖進(jìn)行配準(zhǔn)就可以計(jì)算機(jī)器人的位置。這里主要采用的是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法，就是在觀測(cè)信息與地圖信息之間尋找對(duì)應(yīng)。對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人定位問(wèn)題，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是把所觀測(cè)到的環(huán)境特征與適當(dāng)?shù)牡貓D特征對(duì)應(yīng)起來(lái)。在基于環(huán)境地圖的定位方法中，一個(gè)最著名的定位方法是基于卡爾曼濾波技術(shù)的定位，另一個(gè)是基于柵格地圖的馬爾可夫定位，這種定位算法的另一個(gè)版本是蒙特卡洛定位，是粒子濾波定

位的一種。機(jī)器人位置的概率密度函數(shù)用一組“samples”／“particles”來(lái)近似。在定位過(guò)程中，對(duì)先驗(yàn)概率密度分布進(jìn)行隨機(jī)采樣，當(dāng)?shù)玫叫碌膫鞲衅餍畔�時(shí)，對(duì)采樣進(jìn)行加權(quán)。由于要求采樣集足夠大，這種方法需要更大的計(jì)算負(fù)擔(dān)。如果采樣集太小，算法的性能降低。

優(yōu)點(diǎn)：直觀、精確度高，適合于不同坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換和對(duì)不同傳感器信息的融合。

缺點(diǎn)：計(jì)算量大，對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)能力低。當(dāng)環(huán)境物體變化時(shí)，往往會(huì)出錯(cuò)。

路標(biāo)是機(jī)器人能從其傳感輸入所能認(rèn)出的不同特性。路標(biāo)可以是幾何形狀(如線段，圓，或矩形)，也可包括附加信息。一般情況，路標(biāo)有固定的和已知的位置。路標(biāo)要認(rèn)真仔細(xì)地選擇，以利于識(shí)別，例如，相對(duì)于環(huán)境，要有充分的對(duì)比。為了利用路標(biāo)進(jìn)行導(dǎo)航定位，必須知道路標(biāo)的特征并將其事先存入機(jī)器人的內(nèi)存中。然后，定位的主要任務(wù)就是可靠地識(shí)別路標(biāo)以便計(jì)算機(jī)器人的位置。為了簡(jiǎn)化路標(biāo)獲取問(wèn)題，常常假設(shè)當(dāng)前機(jī)器人的位置和方位近似已知，這樣就可使機(jī)器人在一個(gè)有限的區(qū)域內(nèi)尋找路標(biāo)。因此，為了成功地探測(cè)到路標(biāo)，要求有一個(gè)好的測(cè)距法。路標(biāo)分自然路標(biāo)和人工路標(biāo)。自然路標(biāo)是早已在環(huán)境中存在并且除了用于機(jī)器人導(dǎo)航之外還有一定功能的目標(biāo)或特征。人工路標(biāo)是安裝在環(huán)境中單獨(dú)用于機(jī)器人導(dǎo)航的專門(mén)設(shè)計(jì)的目標(biāo)或標(biāo)記。

優(yōu)點(diǎn)：方便易于實(shí)現(xiàn)，定位精度相對(duì)較高

缺點(diǎn)：需要對(duì)路標(biāo)的合理布局，并且安裝量大，維護(hù)費(fèi)用高。

基于視覺(jué)的定位定向，即利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境的感知和理解，分析出道路的結(jié)構(gòu)，識(shí)別出定位通行的道路區(qū)，進(jìn)而根據(jù)任務(wù)要求實(shí)時(shí)地做出道路規(guī)劃，監(jiān)控并驅(qū)動(dòng)駕駛裝置執(zhí)行此規(guī)劃，達(dá)到預(yù)定目標(biāo)。

視覺(jué)傳感器包含了豐富的環(huán)境信息，可以用于目標(biāo)識(shí)別跟蹤、環(huán)境地圖構(gòu)建、障礙檢測(cè)等。因其能實(shí)現(xiàn)多種功能的特點(diǎn)，所以基于視覺(jué)傳感器的機(jī)器人定位定向技術(shù)引起了人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。很多學(xué)者提出了不同的定位方法，這些定位大體可分為以下三類：第一類是基于立體視覺(jué)的方法，這類方法的突出優(yōu)點(diǎn)是能獲取周圍環(huán)境的深度信息，從而能夠?qū)崿F(xiàn)較為準(zhǔn)確地定位，但存在需要對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定等問(wèn)題。第二類是基于全方位視覺(jué)傳感器的定位方法，使用這種視覺(jué)傳感器不需要控制攝像頭，但是它會(huì)對(duì)感知到的環(huán)境產(chǎn)生很大的畸變。第三類是基于單目視覺(jué)的機(jī)器人定位算法。這類方法具有簡(jiǎn)單易用和適用范圍廣等特點(diǎn)，還可以與里程儀等傳感器相結(jié)合實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)立體視覺(jué)定位，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境特征的三維測(cè)量完成環(huán)境建圖，因而單目視覺(jué)使用較為靈活，也不會(huì)像全方位視覺(jué)傳感器那樣產(chǎn)生很大的畸變。

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圖3.日本川田工業(yè)公司的新機(jī)器人NEXTAGE

基于雙目運(yùn)動(dòng)立體視覺(jué)的機(jī)器人定位定向方法：雙目攝像機(jī)安裝于云臺(tái)上，云臺(tái)可實(shí)現(xiàn)360度自由轉(zhuǎn)動(dòng)，雙目立體視覺(jué)實(shí)現(xiàn)環(huán)境標(biāo)志物識(shí)別與三維測(cè)量，顯然標(biāo)志物的三維信息帶有誤差。同時(shí)，利用碼盤(pán)的數(shù)據(jù)可以得到機(jī)器人的初步定位碼盤(pán)定位也不可避免的存在誤差，通過(guò)卡爾曼濾波將兩者的信息相融合以得到更為準(zhǔn)確地機(jī)器人和標(biāo)志物的位置信息。英國(guó)牛津大學(xué)在這方面進(jìn)行了深入的研究，在室內(nèi)環(huán)境下的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。

優(yōu)點(diǎn)：數(shù)字圖像處理技術(shù)相對(duì)成熟，技術(shù)門(mén)檻相對(duì)較低。

缺點(diǎn)：視賞感知受視線和能見(jiàn)度的限制，在光線條件較差或者障礙物阻擋的情況下，視覺(jué)感知就會(huì)失效。

機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)極大地拓寬了機(jī)器人的應(yīng)用范圍，提高了機(jī)器人的工作效率。但視賞感知受視線和能見(jiàn)度的限制，在光線條件較差或者障礙物阻擋的情況下，視覺(jué)感知就會(huì)失效。在這種情況下．聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)作為人類感官的重要組成部分，為機(jī)器人感知技術(shù)的研究提供了新的思路。聲音定位技術(shù)正是通過(guò)對(duì)人耳聽(tīng)覺(jué)機(jī)制的模擬．利用聲學(xué)傳感裝置接收聲波，再通過(guò)電子裝置將聲信號(hào)進(jìn)行處理．從而實(shí)現(xiàn)聲源位置探測(cè)、識(shí)別以及目標(biāo)定位及跟蹤。20世紀(jì)80年代來(lái)。聲音定位技術(shù)以其隱蔽性強(qiáng)、適用性高、低成本等獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)．逐漸受到各國(guó)的重視，在軍事和民用上都有十分廣闊的應(yīng)用，如在戰(zhàn)場(chǎng)指揮、海戰(zhàn)場(chǎng)水下目標(biāo)感知等危險(xiǎn)環(huán)境作業(yè)中的應(yīng)用等。

機(jī)器人聽(tīng)覺(jué)定位研究包括如下幾個(gè)問(wèn)題：聲音信息的獲取。聲音信息的處理，聲音定位，多傳感器信息融合等。

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圖4.索尼公式研制的具有聽(tīng)覺(jué)定位功能的機(jī)器人QRIO SDR-4XII

聲音定位的發(fā)展趨勢(shì)：

移動(dòng)機(jī)器人聽(tīng)覺(jué)定位技術(shù)研究已經(jīng)取得了巨大進(jìn)展，研究成績(jī)令人鼓舞，怛還遠(yuǎn)來(lái)達(dá)到實(shí)用要求。來(lái)來(lái)的研究重點(diǎn)包括

(1)聲源定位的實(shí)時(shí)性。實(shí)時(shí)性是機(jī)器人聽(tīng)覺(jué)實(shí)用他的要求。因此，降低定位方法的計(jì)算量、提高定位實(shí)時(shí)性是機(jī)器人聽(tīng)覺(jué)定位研究的期望目標(biāo)之一。

(2)多個(gè)移動(dòng)聲源目標(biāo)的識(shí)別分離。當(dāng)目標(biāo)聲源多于一個(gè)的時(shí)候．系統(tǒng)需要識(shí)別每一個(gè)目標(biāo)聲源及其位置．這是目前機(jī)器人聽(tīng)覺(jué)定位研究的熱點(diǎn)。

(3)在機(jī)器人能夠通過(guò)聽(tīng)覺(jué)進(jìn)行聲源定位的基礎(chǔ)上．進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音分離．以及語(yǔ)音識(shí)別，從而真正實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。

優(yōu)點(diǎn)：具有隱蔽性強(qiáng)、適用性高、低成本等獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)。

缺點(diǎn)：（1）當(dāng)定位的實(shí)時(shí)性要求較高時(shí)，聽(tīng)覺(jué)定位的計(jì)算量大。（2）目標(biāo)聲源多于一個(gè)的時(shí)候，識(shí)別困難。

綜上所述，移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)取得了很多可喜的進(jìn)展，研究成果令人鼓舞,，但還遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)用要求.。隨著傳感技術(shù)、智能技術(shù)和計(jì)算技術(shù)等的不斷提高，智能移動(dòng)機(jī)器人一定能夠在生產(chǎn)和生活中扮演人的角色。

針對(duì)不同的機(jī)器人以及機(jī)器人所工作的不同環(huán)境，可以選擇特定的定位技術(shù)或是將幾種定位技術(shù)結(jié)合起來(lái)，以滿足移動(dòng)機(jī)器人的定位需要。本文給出了移動(dòng)機(jī)器人常用的定位技術(shù)，提出了各種定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。這對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位方法的選擇具有較高的參考價(jià)值。

[1] 陶敏，陳新，孫振平. 移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù). 火力與指揮控制,2010, 7

[2] 李磊，葉濤，譚民，陳細(xì)軍. 移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀與未來(lái).機(jī)器人.2002.9

[3] 遲健男，徐心和. 移動(dòng)機(jī)器人即時(shí)定位與地圖創(chuàng)建問(wèn)題研究. 機(jī)器人. 2004.1