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范文一：移动GSM定位技术
随着我国经济的飞速发展，公路交通日益重要，机动车的保有量在急速增长，特别是在一些大、中城市，机动车拥有量更是增长迅速，交通拥挤、堵塞现象时有发生，汽车盗劫发案率也是居高不下，在这样的形势下，机动车的调度、防盗、防抢等需求日益紧迫，这些需求的基础是机动车的定位。近几年，利用现代高科技手段的GPS卫星全球定位系统有了一定的应用，基于GPS的定位系统就是在汽车上装配一台能接收、发出信号的子机，子机通过卫星定位系统接收定位信号，计算出自己的位置，然后通过移动通讯手段将位置信息发送到控制中心，控制中心接收子机信号，确定汽车即时地理位置，根据道路状况等对汽车进行调度，当发生汽车盗抢时，控制中心可以遥控熄灭发动机，使汽车不能行驶，追回汽车。但是，由于GPS卫星定位成本较高，现在国内还没有普及应用。
中国移动通信集团为国内最大的移动通信运营商，其GSM网络覆盖全国，"Monternet(Mobile+Internet)移动梦网"是中国移动推出的无线数据增值业务服务，为用户提供更及时、丰富、多元和个性化的信息服务。移动梦网短信业务是移动梦网中提供的一种应用方式，它利用短消息储存转发功能的特点，使您可以通过手机短信及时获得丰富的信息和应用服务。移动梦网移动位置服务业务是通过GSM网络获取移动终端用户的位置信息，利用处在无线网络中的基站和手机来告诉你当前或者你所要查找的位置信息。
根据机动车定位跟踪的特点，结合中国移动GSM网络的发展和现状，利用移动梦网提供的服务功能，我们设计了机动车GSM定位系统，通过GSM网络提供的功能实现机动车的实时定位、跟踪，同时提供基于Web方式的用户访问界面，使用户可以通过Internet方便的享受服务，为机动车定位提供了一种方便、可靠、廉价的方式。
机动车GSM定位系统利用中国移动"移动梦网"提供的短信业务和移动位置服务的功能。在机动车上安装配备中国移动SIM卡的手机模块，通过机动车的电瓶取电，保证手机模块24小时全天候工作，每时每刻都在GSM网络中，与GSM网络的基站周期性的进行信号交互。当需要确定机动车的位置时，用户可以通过自己的手机向中国移动短信息中心发送机动车上手机模块的位置查询请求，短信息中心接到请求后通过短信息的方式将手机模块的位置信息发送到用户的手机上，从而可以确定机动车的位置。用户还可以通过Internet访问专门的Web网站，该网站提供机动车上手机模块位置的查询功能，在用户通过身份认证后，进入机动车位置查询页面，在该页面上用户选择一个或多个预先输入的机动车手机模块号码，或在该页面上输入一个或多个机动车手机模块号码，对这些机动车手机模块的位置进行查询。在用户发出查询指令后，Web网站后台的短信平台向移动短信息中心发送指定手机模块的位置查询请求，短信息中心接到请求后，从移动业务系统中获取指定手机模块的位置信息，并通过短信息的方式将位置信息发送给我们的短信平台，接收到的位置信息实时显示到Web页面上，提供给客户。
如何知道手机模块所在的位置呢？这是移动位置服务提供的功能，移动位置服务（LBS--Location Based Service）又称定位服务，是通过GSM网络获取移动终端用户的位置信息（经纬度坐标），为用户提供相应服务的一种增值业务。目前，基于ＧＳＭ网获取位置信息来实现位置服务的定位技术主要有三种，应用最广泛的是ＣＯＯ（Ｃｅｌｌ ｏｆ Ｏｒｉｇｉｎ）定位技术。ＣＯＯ定位技术即基于Ｃｅｌｌ－ＩＤ的定位技术，这种技术不需要对手机或网络做较大的改动，因此能够在现有手机和网络的基础上构造位置查找系统，它通过采集手机所处的小区识别号（Ｃｅｌｌ－ＩＤ号）来确定用户的位置，只要系统能够
采集到手机所在小区基站在地图上的地理位置，以及小区的覆盖半径，则当手机在所处小区注册后，系统就会知道手机处于哪一小区。这种技术的定位精度取决于所在小区半径、基站密度等，在基站密度较高的地区，ＣＯＯ定位精度也较高，而在基站密度较低地区，ＣＯＯ定位精度也会较低。这种技术实现简单，投入成本小，只需分别对现网或手机作适当的改动（改动不大），就可实现定位功能，是目前在无线网络中应用最广泛的定位技术。
1、 GSM基站信息定位原理
移动通信系统是目前用户最多覆盖范围最广的公众通信系统。GSM网采用蜂窝式结构，把覆盖区分成若干个小区（微小区甚至微微小区），小区的范围根据用户多少和地理环境有大有小；大的小区工作半径达拾多公里，小的小区工作半径仅有百米以下。GSM系统在每个基本蜂窝小区内都建有收、发基站及基站信息处理中心。为了实现手机漫游通信和便于管理和收费，GSM网设有一套用户位置登记和注册管理系统，而每个基站都有专用频道发射本基站的网络运行参数。网络运行参数包括频道号CH，基站识别码BSIC，信号强度SS等数据。基站识别码BSIC就对应着唯一的本基站的地理位置。
GSM移动台（手机）只要开机就随时随地接收到所在区域的基站运行参数，并向新基站发送本机识别码和原位置归属（注册）区识别码，进行登记。这个工作过程是手机自动进行的并不显示也无需用户干预。若对手机设置AT指令则手机可把基站运行参数显示出来.我们还可用AT指令把基站地址码提取出来，编成短信息，由手机发送到另一手机（监控中心）,若用户（监控中心）有相应区域的基站识别码,基站地址数据手册或地图信息系统,就可知道前端手机的实际所处位置和状态。
2、 GSM系统的工作原理
GSM系统是现有覆盖范围最大，用户最多的公众通信网；由于其基站分布密、工作频率较低、功率适当，所以GSM系统工作可靠，少有死区；这就为GPS/CPS定位防盗追踪系统工作提供了可靠的保证。GSM基站自主定位的精度与基站分布情况（工作半径）有关，在市中心基站工作半径约R0=50-200米，在市郊R0=0.5-1公里；在边远农村R0>5公里。为提高定位精度，我们在GPS/CPS定位防盗追踪系统里加装无线电追踪信号发生器，当我们用GSM做出初步定位后，用无线电追踪技术进一步缩小搜索范围，大大提高系统的定位精度和工作可靠性。
据报道美国无线通信管委会（FCC）1996年夏决定要求公众通信网在2001年10月以前提供定位服务；已有各种方案，其中最简单的方案是各基站直接发送具体的基站位置和覆盖半径。这种方案和本系统工作原理是基本相同的。另外，通信系统正由第二代（GSM）向第三代（W-CDMA）发展。第三代通信设备不同于第二代，但系统结构仍然是蜂窝网络仍然要设基站，也要发射基站运行参数（基站位置数据），所以，GPStwo系统具有很好的发展应用前景。
GPS/CPS系统前端报警定位信息和后端监控指令是经由GSM网络传送的；系统无需另外组建通信网。利用GSM 网传送信息可采用语音、数据和短信息三种方式。语音方式传送时延短实时性较好便于通话接听，若用来传送数据则需要两次（数据-语音，语音-数据）变换，不仅电路复杂使用不方便，而且因通话收费高而使系统运行费用增大。目前，GSM 网只在部分城市开通了数据服务，数据传送方式还不能普遍应用。短信息方式服务已在全国开通，而且收费很低。所以GPS/CPS系统采用短信息方式传送报警定位数据和监控指令（数据）。
GSM接收机在接收到GSM地标定位数据后，自动计算出自身所处的地理位置的坐标，由GSM传输设备将计算出来的位置坐标数据连同传感器信息由终端控制单元处理后经GSM通信机发送到GPS/CPS监控平台上，中心处理器将收到的坐标数据及其它数据还原后，与GIS系统的电子地图相匹配，并在电子地图上直观地显示被盗物品实时坐标的准确位置。
范文二：长距离移动定位技术与室内定位技术
美国联邦通信委员会(FCC)于1996年下达指示要求移动运营商为移动电话用户提供E-911(紧急救援)服务，这就要求对所有移动电话用户实现定位功能，同时，FCC又于1999年对定位精度做出新的要求。
FCC的这些举措大大促进了关于定位技术及其服务业务研究的发展，很多国家开始致力于研究商用定位技术并推出了各具特色的商用定位服务。近几年，全球移动用户的数量迅猛发展，为商用位置服务提供了极其诱人的市场前景。相关的位置服务业务可包括：紧急求救电话服务、物流管理、商业求助电话服务、个人问询服务、车辆导航服务、特定跟踪服务等等。
1、移动定位技术
移动定位技术是利用无线移动通信网络，通过对接收到的无线电波的一些参数进行测量，根据特定的算法对某一移动终端或个人在某一时间所处的地理位置进行精确测定，以便为移动终端用户提供相关的位置信息服务，或进行实时的监测和跟踪。根据移动定位的基本原理，移动定位大致可分为两类：基于移动网络的定位技术和基于移动终端的定位技术，还有的把这两者的混合定位作为第三种定位技术。
1.1 基于移动网络的定位技术
基于Cell-ID的定位技术：该技术又称起源蜂窝小区(CellOfOrigin)定位技术。每个小区都有自己特定的小区标识号(Cell-ID)，当进入某一小区时，移动终端要在当前小区进行注册，系统的数据中就会有相应的小区ID标识。系统根据采集到的移动终端所处小区的标识号来确定移动终端用户的位置。这种定位技术在小区密集的地区精度较高且易于实现，无需对现有网络和手机做较大的改动，得到广泛的应用。
到达时间TOA(TimeOfArrival)定位技术：移动终端发射测量信号到达3个以上的基站，通过测量到达所用的时间(须保证时间同步)，并施以特定算法的计算，实现对移动终端的定位。在该算法中，移动终端位于以基站为圆心，移动终端和基站之间的电波传输距离为半径的圆上，三个圆的交点即为移动终端所在的位置。
到达时间差TDOA(TimeDifference0fArrival)定位技术：移动终端对基站进行监听并测量出信号到达两个基站的时间差，每两个基站得到一个测量值，形成一个双曲线定位区，这样，三个基站得到2个双曲线定位区，求解出它们的交结点并施以附加条件就可以得到移动终端的确切位置。由于所测量为时间差而非绝对时间，不必满足时间同步的要求，所以TDOA备受关注。
增强型观测时间差E-OTD(Enhanced-ObservedTimeDifference)定位技术：在无线网络中放置若干位置接收器或参考点作为位置测量单元LMU，参考点都有一个精确的定时源，当具有E-OTD功能的手机和LMU接收到3个以上的基站信号时，每个基站信号到达两者的时间差将被算出来，从而估算出手机所处的位置。这项定位技术定位精度较高但硬件实现也复杂。
角度达到AOA(ArrivalofAngle)定位技术：这种定位技术的首要条件是基站需装设阵列智能天线。通过这种天线测出基站与发送信号的移动终端之间的角度，进一步确定两者之间的连线，这样移动终端与两个基站可得到两条连线，其交点即为待测移动终端的位置。该定位技术的缺点是所需智能天线要求较高，且有定位盲点。
1.2 基于移动终端的定位技术
该定位技术的原理是：多个已知位置的基站发射信号，所发射信号携带有与基站位置有关的特征信息，当移动终端接收到这些信号后，确定其与各基站之间的几何位置关系，并根据相关算法对其自身位置进行定位估算，从而得到自身的位置信息。具有较高的定位精度。但其致命的缺陷是需要手机参与定位参数的测量并进行坐标位置的计算，必须对手机和网络的软硬件加以改造或升级，目前倾向的做法是在手机内集成GPS接收机，加大了手机的能耗，而且从商用角度来看很难做到大面积的推广和使用。
目前已提出的基于移动终端的定位技术主要包括：下行链路观测到达时间差(OTDOA)方法、基于GPS的定位技术，如差分GPS(DGPS)、辅助GPS(A-GPS)等。根据技术发展动态，我们把重点集中于DGPS和A-GPS上：(1)GPS定位技术经过多年的发展，由于其定位精度高、覆盖范围广的优点，在军事用途中发挥着巨大的作用，近几年开始向各个领域渗透并得到广泛的应用。差分GPS技术可以提高GPS系统的定位精度。原理是：基准接收机对自己实施定位，得到的定位结果与自己的确知的地理位置相比较得到差值，该差值被用作公共误差修正值，对与基准接收处于同一区域且共用四颗卫星进行定位的移动接收机来说，它们显然具有相同的公共误差。因此借助于公共误差修正值可以修正移动接收机的定位结果，从而提高定位精度。(2)采用GPS对移动台直接定位时，首次定位需要较长的时间，这对于紧急救援的业务是不允许的。A-GPS可以有效地解决这个问题。利用辅助GPS进行定位时，GPS参考网络可将辅助的定位信息通过无线通信网络传送给移动台，可减小搜索时间，使定位时间降至几秒钟，而且辅助的定位信息也为在信号严重衰落的市区或室内应用GPS定位技术提供了可能。另外，由于在两次定位间歇期间GPS接收机可处于休眠状态，所以可以降低手机的能耗。综上所述，AGPS弥补传统的GPS定位技术的缺陷，使得GPS突破定位界限实现室内GPS定位。
2、室内定位技术
2.1 光跟踪定位系统
该系统种类繁多，但都要求所跟踪目标和探测器之间线性可视，这就把它的应用局限到了仅室内的范围且须保证所监测的目标是不透明的。在视频监视系统中，往往采用在被监控的环境中安装多台摄像设备，这些摄像设备可连接到一台或几台视频监控器上，通过视频监控器，对观察对象进行实时动态地监控，有的甚至可以进行必要的数据存储。光定位技术也被应用于机器人系统，通过固定的红外线摄像机和很多红外线发光二极管的一系列协同配合，达到定位的目的。由于其本身的特点，要实现高精度的光定位技术，其配备要求比较复杂。
2.2 室内GPS定位技术
当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减到十分微弱的地步，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。为了得到较高的信号灵敏度，就需要延长在每个码延迟上的停留时间，A-GPS技术为这个问题的解决提供了可能性。室内GPS技术采用大量的相关器并行地搜索可能的延迟码，同时，也有助于实现快速定位。这种室内GPS定位技术由于需要在手机内集成GPS接收器，决定了它的应用受限性，为此，把具有该功能的手机价格降到人们可以承受的范围内成了室内GPS技术追求的目标之一。普通GPS接收机正朝着单片机的方向发展，并努力实现把GPS的RF电路和多相关器电路集成人手机现存的RF芯片和综合数字芯片中。
2.3 超声波定位技术(UltrasonicPositioningTechnologies)
该技术由于其成本低、结构简单易于实现而被人们广泛采用。目前，市场上的超声波收、发器技术成熟且价格低廉，因此应用较为广泛。超声波测距大都采用反射式测距法，即发射超声波并接收由被测物产生回波，根据回波与发射波的时间差计算出待测距离，有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物体上，在微机指令信号的作用下向位置固定的应答器发射同频率的无线电信号，应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有三个或三个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，我们可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。我们在无线传感器网络下基于超声波技术的3D定位系统的研制中采用超声波定位技术，为了克服超声波声吸收严重而影响其传输距离的缺陷，我们决定不采用反射测距法而是用单向测距法。
2.4 蓝牙技术(Bluetooth)
该技术是一种短距离低功耗的无线传输技术，支持点到点、点到多点的话音和数据业务。可以实现不同设备之间的短距离无线互联。在室内安装适当的蓝牙局域网接入点，把网络配置成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网(piconet)的主设备(master)，就可以获得用户的位置信息，实现利用蓝牙技术定位的目的。采用该技术作室内短距离定位其优点是容易发现设备且信号传输不受视距的影响，缺点是目前蓝牙器件和设备价格昂贵。
3、结束语
移动定位技术在近几年取得了很大的发展，尤其是各种技术的混合研究和应用，我们可以扬长避短，加速技术突破的进程。但就其商业应用的开发来说，目前不过是刚刚起步，除了某些特定的跟踪或监测用途，作为民用的巨大商业潜力尚待进一步的开发，在未来的手机业务中，位置业务服务很可能带来巨大的商机，并给人们带来极大的便利。另外，室内定位技术有待于进一步研究完善，一旦突破的屏障，定位技术将会出呈现珠联璧合之势，相关的位置服务业务也必将深人人们的生活。
范文三：实用资料——移动定位技术原理
目前基于GSM 网获取用户位置信息（亦称LBS ）的技术主要有以下3种:
1． COO （Cell of Origin）
COO定位技术即基于Cell-ID 的定位技术，是美国E911无线定位呼叫的第一阶段采用的技术，也是定业务平台首先采用的定位方式。这种技术不需要更改手机或者网络，因此能够在现存的手机的基础上构造位置查找系统。它通过采集移动台所处的小区识别号（Cell-ID 号）来确定用户的位置。只要系统能够采集到移动台所在小区基站在地图上的地理位置，以及小区的覆盖半径，则当移动台在所处小区注册后，系统就会知道移动台处于哪一小区，当然小区的定位精度取决于其半径。在城市商业区，COO 定位完全能够满足要求。
COO 技术具体实现又分为两种：
（1）基于网络的实现方法：服务器从网元（如MSC/VLR和SGSN ）获得Cell-ID ，再由服务器把Cell-ID 翻译成可以直接应用的经纬度数据。这种方法的好处是手机不需任何改变，只需对现网稍做改动（仅升级交换机软件）就可支持定位服务。
（2）基于手机的实现方法：手机把它的Cell-ID 通过WAP 或SMS 发给服务器；服务器把Cell-ID 翻译成可以直接应用的经纬度数据。这种方法的好处是不需对现网做任何改动，只需手机增加相应功能（如使用STK 卡）就可支持定位功能。
2. E-OTD 增强观测时差技术
E-OTD定位技术是从测量时间差（OTD ）发展而来的，OTD 指测量时间差，E-OTD 指测量的方式。具体实现方式如下：
·手机需要测量至少三个基站的到达测量时间量（OTD 值）；
·然后手机把上述OTD 测量值上传到SMLC （SERVING MOBILE LOCATION CENTER），SMLC 一般放置在BSC 内完成位置计算；
·同时放置在BTS 侧的LMU （LOCATION MEASUREMENT UNIT ）测量基站的参考时间量(RTD)并上传到SMLC ；
·SMLC 根据得到的测量时间差（OTD ）和参考时间差（RTD ）算出几何时间量（GTD ）,GTD=OTD-RTD，由GTD 可以计算出手机的位置（通过测量三个 BTS 到手机的信号传输时间，则可分别确定 三个BTS 与手机之间的几何距离，然后再根据此距离进行计算，最终确定手机的位置）完成定位服务。
上述第三步之所以要考虑测量参考时间量，是因为GSM 网基站并不严格同步，因此需增加测量基站参考时间量这一环节。
3. AGPS
直接采用GPS 接收机定位实现简单但面临一个问题，由于在市区内或建筑物内一般很难收到卫星发回
的GPS 信号，无法实现定位，因此引入了A-GPS 定位方法。
它的基本思想是通过在卫星信号接收效果较好的位置上设置若干参考GPS 接收机，并利用GSM 网把接收到的辅助GPS 信号发给手机；同时配有GPS 计算晶片的手机根据GSM 网传来的GPS 数据计算手机位置，这种方法将GPS 与GSM 网结合，实现一种精度高、定位快的方式--辅助GPS 定位。
综合考虑投入成本、对现网的改变、对手机的要求等因素，目前世界上基于GSM 网实现无线定位的技术方案主要采用基于Cell-ID 的定位技术，因为这种技术实现简单灵活，虽然存在精度不太高的缺点，但考虑到大多数服务定位精度要求并不需要太高的背景下，已经可以利用这种技术来实现许多位置服务。
目前基于CDMA 网络的定位技术主要有以下几种：
1. Cell-ID
根据CDMA 蜂窝小区概念，由网络侧获取用户当前所在的Cell 信息，然后根据用户上报的自身所处小区号等参数，获取用户当前位置。一般采用的方法是将用户所处小区的中心点位置估算为用户当前位置。此法与GSM 网的同类方法类似。
2. AGPS
获取GPS 卫星信号作为定位算法计算参数，确定用户位置的定位技术。用户将GPS 卫星作为地理位置已知点，把获得的GPS 伪距作为已知点到达未知点的距离来计算自身地理位置。此法同样在GSM 网中也有应用，特点相同，在此不再复述。
3. AFLT
本法是采用用户接收到的CDMA 基站信号来作为参数计算用户位置的定位技术。CDMA 网络中，用户的导频集中有多个基站导频信号，只要用户可以接收到3个或者3个以上的基站信号，就可以把这些基站作为地理位置已知点，把由基站信号到达时间计算出来的信号传播距离作为已知点到未知点的距离，根据三边定位算法确定用户位置。此法原理上与GSM 网的E-OTD 技术类似，但2.5代CDMA 网络特别是3G 网络是同步的，所以本法比GSM 网的类似方法更快捷、准确。
就移动网络定位技术的发展前景而言，混合定位技术应该是最佳的，适于专业应用，此法是卫星定位（GPS 或其它）和AFLT 等技术的结合，经互相补充正好弥补彼此的不足，是快速、精确定位的最佳方法。当然，对移动通讯用户而言，这也是最昂贵的方法，目前已有这样的高端手机产品上市。
范文四：移动通信的无线定位技术探析
移动通信的无线定位技术探析
【摘要】伴随着通信行业竞争形势的日益严峻,以及移动通信 3G 的快速发 展, 寻求新的利润点是当下无线通信行业运营商和服务商的共同追求, 故在此背 景下, 定位业务这一增值服务备受关注, 与此同时, 无线定位技术随之发展起来。 对此, 本文对移动通信的无线定位技术作了阐述, 并就其改进和应用进行了探析, 希望对定位业务健康发展有所帮助。
【关键词】无线定位技术 ; 移动台 ; 定位精度
近几年, 移动通信领域的定位服务得到了广泛探讨和快速发展, 并逐渐成为 极具商业价值的增值服务, 而这显然离不开无线定位技术的有力支持, 换句话说, 两者之间有着相互促进的作用。 因此为推动无线定位技术更加准确、 便捷、 快速、 智能、经济,我们有必要对其发展应用加以分析和探讨,以便找到其不足之处, 并予以改进,进而更好的服务于定位服务。
一、移动通信无线定位技术概述
所谓的无线定位技术是指通过测量接收的无线电波参数, 如相位、 幅度、 到 达角、 传输时间等, 然后借助合理的算法对被测物体的位置作出判断, 而定位精 度的高低则在很大程度上取决于测量方法,而且也是应用于移动通信的关键所 在。与此同时,随着无线定位方法的丰富,技术含量的上升,其定位精度也得到 了不断提高, 并带动了移动位置业务的快速发展, 从而创造了一个新的经济增长 点 [1]。
虽然目前的无线定位技术形式多样,如场强定位、 AOA 定位、 TOA 定位、 TDOA 定位、 A-GPS 定位等,且在现实生活中彰显了不同的效用,但其依旧存 在一定的缺陷,加之受非视距信号、多径传播、多址干扰、基站覆盖面积、电磁 干扰以及天气等诸多因素的影响, 其定位精度和实际效用还有较大的提升空间和 发展潜力, 故还需要我们不断优化其定位算法, 提高其定位精度, 进而便捷用户 生活,增加企业综合效益。
二、移动通信无线定位技术的发展和应用
1. 常见的无线定位技术
移动通信中的无线定位技术主要包括:场强定位, 即结合已知信道的衰落情 况以及发射和接收信号的场强幅值, 对信号收发距离作出估算, 然后求解方程组 定位目标移动台,虽然其运算简单、成本低,但若基站较多时精度会降低 ;TOA (到达时间) 定位, 即先测量信号从移动台至基站所用的时间, 然后根据电磁波 速度计算传输距离, 进而实现无线定位, 虽然其运算简单, 但要求同步而精确的 时间,否则便会影响定位精度 ;AOA (到达角)定位,即通过科学部署多天线阵 元用于测量移动台信号的到达角,虽然一般情况下只需两个基站便可实现定位,
范文五：移动机器人定位技术
ＶｏＩ．３５，ＮＯ．７
ＪｕＩ，２０１０
火力与指挥控制
ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆Ｃｏｍｍａｎｄ
ＣｏｎｔｒｏＩ
第３５卷第７期２０１０年７月
文章编号ｌ１００２．０６４０（２０１０）０７—０１６９—０４
移动机器人定位技术＊
陶敏１，陈新２，孙振平３
（１．中国卫星海上测控部，江苏江阴２１４４３１，２．常州机电职业技术学院，江苏常州
３．国防科技大学机电工程与自动化学院，长沙４１００７３）
摘要：通过对国内外移动机器人定位技术的研究，根据定位方式和传感器的不同，把定位技术分为五大类，即航迹推算、信号灯定位、基于地图的定位、路标定位、基于视觉的定位，并给出了各类定位技术的主体思想及其中的关键技术。详细地介绍了航迹推算定位方法，并对其定位误差的修正进行了讨论，具有较高的参考价值。通过对国内外ＧＰＳ应用现状研究，较为详细地介绍了ＧＰＳ应用的一个重要分支。
关键词：移动机器人．定位技术，航迹推算，误差分析，ＧＰＳ
中图分类号：ＴＰ２４２．６
文献标识码：Ａ
２１３１１８，
ＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆ
ＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔ
ＴＡＯＭｉｎｌ。ＣＨＥＮＸｉｎ２，ＳＵＮＺｈｅｎ－ｐｉｎ９３
（１．ＣｈｉｎａＳａｔｅｌｌｉｔｅＭａｒｉｔｉｍｅＴｒａｃｋｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｊｉａｎｇｙｉｎ２１４４３１，Ｃｈｉｎａ，
２?ＣｈａｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅ
ｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ２１３１１８，Ｃｈｉｎａ，３．ＴｈｅＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
＆ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ｏｆＤｅｆｅｎｓｅ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ
４１００７３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｘａｃｔｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｆｏｒ
ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
ｏｎ
ｏｆ
ａ
Ｖｅｈｉｃｌｅｉｓ
ａ
ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎ
ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ
ｔｈｅＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｆｉｎｅｓ５ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ
ｔｏ
ｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｃｃｏｒｄｉｎｇ
ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ
ｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
ｍｅｔｈｏｄａｎｄ
ａｎｄ
ｓｅｎｓｏｒ：
Ｄｅａｄ—Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ，ＡｃｔｉｖｅＢｅａｃｏｎｓ，Ｍａｐ—ｂａｓｅｄ
Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ＬａｎｄｍａｒｋＮａｖｉｇａｔｉｏｎ
Ｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄ
Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｇｉｖｅｔｈｅｍａｉｎｉｄｅａｓａｎｄｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｔｈｏｓｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｄｅａｄ—ＲｅｃｋｏｎｉｎｇＳｔｕｄｙｉｎｇ
ｏｎ
ａｎｄｔｈｅ
ｍｏｄｉｆｙｉｎｇｏｆｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
ｅｒｒｏｒ
ａｒｅ
ａｌｓｏ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ．
ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＧＰＳ，ａｍａｉｎｅｍｂｒａｎｃｈｍｅｎｔｏｆｔｈｅＧＰＳ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｐｒｅｓｅｎｔｅｄｄｅｔａｉｌｅｄｌｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｏｆｈｉｇｈｒｅｆｅｒｅｎｃｅｖａｌｕｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ，ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｄｅａｄ—ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ，ｅｒｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＰＳ
引言
移动机器人在运动过程中要碰到并且解决如下
现有的移动机器人定位传感器种类很多，如里程计、陀螺、罗盘、摄像头、激光雷达等。而大多数的移动机器人安装了不只一种用于定位的传感器。不同的传感器组合，采用不同的定位手段，都可以被移动机器人用来定位。现在的定位技术主要有：航迹推算、信号灯定位，基于地图的定位、路标定位、基于视觉的定位等。１
三个问题［１】：（１）我（机器人）现在何处？（２）我要往何处走？（３）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人定位技术的任务就是解决上面的第一个问题。
移动机器人常用的定位技术
航迹推算（Ｄｅａｄ—Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ简称ＤＲ）是一种使
收稿日期：２００９－０６—１２
１．１基于航迹推算的定位技术
修回日期：２００９—０８—２６
＊基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０２３４０３０）作者简介：陶敏（１９８２一），男，江苏人，工程师．主要研
究方向；模式识别与智能控制。
用最广泛的定位手段［２］。不需要外部传感器信息来实现对车辆位置和方向的估计，并且能够提供很高
万方数据
?１７０?（总第３５—１２４４）
火力与指挥控翩２０１０年第７期
的短期定位精度。航迹推算定位技术的关键是要能测量出移动机器人单位时间间隔走过的距离。以及在这段时间内移动机器人航向的变化。根据传感器的不同，主要有基于惯性传感器的航迹推算定位方法以及基于码盘的航迹推算定位方法。
利用陀螺和加速度计分别测量出旋转率和加速率，在对测量结果进行积分，从而求解出移动机器人移动的距离以及航向的变化，再根据航迹推算的基本算法，求得移动机器人的位置以及姿态，这就是基于惯性器件的航迹推算定位方法。这种方法具有自包含优点，即无需外部参考。然而，随时间有漂移，积性传感器对于长时间的精确定位是不适合的。
航迹推算定位技术常用码盘进行位置和姿态的估算。同样也具有航迹推算的共同特点，即是一种自成。其原理如图１所示。
（Ｘ（０）?Ｙ（Ｏ））
圉１航迹推算算法（ＤＲ）的原理
其推导的一般方程为：
厶
ｅｏｓ（Ｃ：ｋ－－１））
烈量）＝必量一１）＋墨墅＝！与；幽
ｓｉｎ（认五一１））
的轮距。
缺点在于随时间不断积累的误差。在Ｂｏｒｅｎｓｔｅｉｎ和Ｆｅｎｇ认为［２’３］，系统误差与非系由“不相等的轮直径”和“有效轮距的不确定”两个因万方数据
差，定义为：Ｅ。一Ｉ瓦－ＪＲ，其中Ｄ。和ＤＲ为左右驱动轮
的实际直径。用昂表示由于车距的不确定而导致的
Ｌ
误差，定义为：Ｅｂ一芋堂，其中６指车辆的轮距。
Ｖｎｏｍｉｒｍｌ
表１误差类
系统误差非系统误差
（ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｒｒｏｒｓ）
（ｎｏｎｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｒｒｏｒｓ）
车轮半径不相等行使的路面不平坦
车轮半径的平均值与标称轮直径不相等
在路面上有不可预知的物体车轮不平行由于以下的原因导致车轮打有效的轮距未知滑：①光滑的地面；②加速度码盘分辨率有限过大；③急速转弯；④外界力（如与其他物体接触）；⑤内码盘采样率有限
力；⑧非点轮与地面接触
为了确保历和Ｅ６导致的误差不相互补偿，
（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎ
Ｓｑｕａｒｅ
Ｐａｔｈ
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ），即
Ａ误差和ＴａｐｅＢ误差。ＴａｐｅＢ误差指机器人在一个方向移动时向移动时增加（或者减少）机器人旋转角度总量的方向误差。对ＵＭＢｍａｒｋ试验的详细介绍可以参考文根据特定实验路径单方向测试的试验结果，来中应该尽量避免的［３］。信号灯定位系统是船只和飞行器普遍的导航定分之后，任何小的常数误差都会无限增长。因此，惯包含的定位方法，方法简单、成本低并且容易实时完Ｂｏｒｅｎｓｔｅｉｎ和Ｆｅｎｇ引入了“双向正方形路径试验”
ＵＭＢｍａｒｋ试验。ＵＭＢｍａｒｋ试验要求移动机器人在顺时针和逆时针方向进行正方形路径试验。为了分析ＵＭＢｍａｒｋ试验引起的位置误差，Ｂｏｒｅｎｓｔｅｉｎ
和Ｆｅｎｇ定义了两个仅仅在ＵＭＢｍａｒｋ试验中有意义的方向误差：Ｔａｐｅ误差指机器人在顺时针和逆时针方向上进行正方形路径实验时减少（或者增加）机器人旋转角度总量的方向误差；Ｔａｐｅ减少（或者增加）机器人旋转角度总量而在另一个方献Ｅ３３的第３部分。
进行航迹推算模型中参数的调整是普遍采用的提高航迹推算定位精度的方法阻６Ｉ。但是这一方法存在的最大问题是忽略了航迹推算模型中各参数之间的关系。轮距或是轮半径可以产生同样的误差，通过实验结果，只是一味地调整模型的某一参数，如轮距或是轮半径，使得试验结果更趋于“完美”，这在实际工程Ｉ．２基于信号灯的定位方法
位手段。基于信号灯的定位系统依赖一组安装在环境中已知的信号灯。在移动机器人上安装传感器，对信号灯进行观测。用于环境观测的传感器有很多种，可以是主动的信号，比如主动视觉、超声波、激光
ｚ（是）一ｚ（愚一１）＋丛生旦兽丛生＊
ｙ（正）一－－－ｙ（正一１）４－．坠生掣粤生里＊
其中－ｘ（ｋ），ｙ（五），９（是）为车辆在愚时刻的位置以及方向，Ｓ且（五一１），Ｓｃ任一１）分别为车辆右轮和左轮在点一１时刻到ｋ时刻时间间隔所走过的距离，６为车辆Ｊ．Ｂｏｒｅｎｓｔｅｉｎ和Ｌ．Ｆｅｎｇ的文章‘２１中，分析了码盘的各种误差源，把误差大致分为了两大类，如表１所示。表中基本上给出了主要的误差源。
统误差相比，造成的影响更大，因为系统误差是随时间不断的积累的。还认为航迹推算的系统误差主要素引起。用Ｅｄ表示由于不相等的轮直径而导致的误
陶敏，等：移动机器人定位技术
（总第３５－－１２４５）?１７１?
雷达［７】、毫米波雷达收发器，也可以是被动的信号，比如ＧＰＳ、被动视觉：信号灯经过很短的处理过程能够提供稳定、精确的位置信息。虽然这种定位方法提供很高的采样率以及极高的稳定性，但是安装和维护信标花费很高。信号灯定位方式中主要有两种实现技术：三边测量技术（ｔｒｉｌａｔｅｒａｔｉｏｎ）和三角测量
（ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）。
三边测量确定移动机器人的位置是基于与已知信标的距离测量结果。在三边测量导航系统中至少要有３个发射器在已知的位置（信标）上安装，而接收机安装在移动机器人上。ＧＰＳ就是一种利用三边测量进行定位定姿的例子。三角测量与三边测量技术的思路大致是一样的，通过测量与已知信标的角度，来进行定位。由于工艺的提高及技术的成熟，ＧＰＳ已经普遍的应用于移动机器人的定位系统中。
ＧＰＳ测量方法有伪距法（或码相位法）、多普勒法和载波相位法。伪距法是用户通过比较接收到的卫星发射码信号和本机内部复制的测距码信号，并通过接收机的时间延迟器进行相移，以使复制的测距码信号与接收到的卫星码信号达到最大相关。为此所产生的相移就是卫星发射码信号到达接受天线的传播时间，由此得到卫星距用户的伪距。伪距法量测的精度（即相位分辨率）大约为一个码元的１／１００，因而对于测距码（码元长度２９３．０５２），量测精度约为３ｍ，对于Ｐ码（码元长度为２９．３ｍ），量测精度约为０．３
１１１。
ＧＰＳ开创了导航、大地测量的新纪元［８＇９］。建立在基线（长度从几米到数千公里）测量的精确载体导航和动态定位，仅仅是ＧＰＳ应用领域的一部分。多ＧＰＳ天线组合测量系统（通常由２，３或４个ＧＰＳ天线集成，并采用天线配置技术安装在车辆上）已经成为ＧＰＳ应用的重要分支。多ＧＰＳ天线组合测量系统不仅可以提供车辆的位置和速度信息，而且能够提供一定精度的载体姿态信息。
国外已广泛开展ＧＰＳ定姿技术的研究，技术已相当成熟。利用ＧＰＳ确定载体姿态最先由Ｓｐｉｎｎｅｙ在１９７６年提出Ｃｌｏ］。在８０年代早期，Ｇｒｅｅｎｓｐａｎ等人阐述了利用精确的载波相位信息的特性和技术。同时，Ｂｒｏｗｎ，Ｂｏｗｌｅｓ和Ｔｈｏｒｖａｌｄｓｅｎ提出了使用载波相位来确定姿态［１１１。开发ＧＰＳ载波相位接收机的首次尝试是在１９８３年，Ｊｏｓｅｐｈ和Ｄｅｅｍ构造了一个单基线（两天线）接收机进行了静态试验［１纠。
从８０年代起，利用ＧＰＳ测飞机的航向和姿态成为ＧＰＳ又一应用领域。１９８９年进行了第一个ＧＰＳ载波相位差分的非实时飞机航向和俯仰的试
万方数据
验，基线长为２３ｍ，航向和俯仰的误差优于
０．００５
７。。在ｏｈｉ大学和Ａｓｈｔｅｃｈ公司合作下，１９９１
年进行了这种试飞ｒ”］。
进入２０世纪９０年代，国外各大公司竞相开展ＧＰＳ姿态系统的研制和试验，并取得了令人瞩目的进展［１引。目前已商业化的产品有Ａｓｈｔｅｃｈ３ＤＦ系统［１５１、Ｂｅｅｌｉｎｅ和Ｔｒｉｍｂｌｅ的ＴＡＮＳ
ＶＥＣＴｏＲ、
ＭＳ８６０系统ｎ副。上述系统试验结果表明其姿态测量精度能达到至，实际精度指标还要取决于ＧＰＳ天线的配置和多路经影响［１＂。１．３基于地图的定位方法
在基于地图的定位技术中，地图构建是其中的一个重要的内容。机器人利用对环境的感知信息对现实世界进行建模，自动地构建一个地图。典型的地图表示方法有几何地图，拓扑地图［１８’１９］。几何图是获取环境的几何特征，然而拓扑图是描述了不同区域的连通性。但是几何图和拓扑图之间的区别确是模糊不清的，因为实际上所有的拓扑方法都依赖于几何信息。几何图有更高的解析度的同时带来了较大的计算量，几何地图又分为栅格地图和特征地图。栅格地图是一个近似的解决方案，但其对特定感知系统的假设参数不敏感，具有较强的鲁棒性。特征地图通过对环境特征的提取和参量华描述来表征环境，具有直观、精度高的特点，运用参量法描述几何特征尤其适合于不同坐标系之间的转换和对不同传感器信息的融合。
构建了一个精确的环境地图，通过对观测的信息与地图进行配准就可以计算机器人的位置。这里主要采用的是数据关联的方法，就是在观测信息与地图信息之间寻找对应。对于移动机器人定位问题，数据关联就是把所观测到的环境特征与适当的地图特征对应起来。在基于环境地图的定位方法中，一个最著名的定位方法是基于卡尔曼滤波技术的定位，另一个是基于栅格地图的马尔可夫定位，这种定位算法的另一个版本是蒙特卡洛定位，是粒子滤波定位的一种。机器人位置的概率密度函数用一组“ｓａｍｐｌｅｓ”／“ｐｓ”来近似。在定位过程中，对先验概率密度分布进行随机采样，当得到新的传感器信息时，对采样进行加权。由于要求采样集足够大，这种方法需要更大的计算负担。如果采样集太小，算法的性能降低。
１．４基于路标的定位方法
路标是机器人能从其传感输入所能认出的不同特性。路标可以是几何形状（如线段，圆，或矩形），也可包括附加信息。?般情况，路标有固定的和已知的
?１７２?（总第３５－１２４６）火力与指挥控制２０１０年第７期
位置。路标要认真仔细地选择，以利于识别，例如，相对于环境，要有充分的对比。为了利用路标进行导航定位，必须知道路标的特征并将其事先存入机器人的内存中［ｚ３，ｚ４：ｌ。然后，定位的主要任务就是可靠地识别路标以便计算机器人的位置。为了简化路标获取问题，常常假设当前机器人的位置和方位近似已知，这样就可使机器人在一个有限的区域内寻找路标。因此，为了成功地探测到路标，要求有一个好的测距法。
路标分自然路标和人工路标。自然路标是早已在环境中存在并且除了用于机器人导航之外还有一定功能的目标或特征［２５，２６］。人工路标是安装在环境中单独用于机器人导航的专门设计的目标或标记。１．５基于视觉的定位方法
基于视觉的定位定向，即利用计算机视觉技术实现环境的感知和理解，分析出道路的结构，识别出定位通行的道路区，进而根据任务要求实时地做出道路规划，监控并驱动驾驶装置执行此规划，达到预定目标［２７１。
视觉传感器包含了丰富的环境信息，可以用于目标识别跟踪、环境地图构建、障碍检测等。因其能实现多种功能的特点，所以基于视觉传感器的机器人定位定向技术引起了人们越来越多的关注。很多学者提出了不同的定位方法，这些定位大体可分为以下三类：第一类是基于立体视觉的方法［２副，这类方法的突出优点是能获取周围环境的深度信息，从而能够实现较为准确地定位，但存在需要对摄像机进行标定等问题。第二类是基于全方位视觉传感器的定位方法［２引，使用这种视觉传感器不需要控制摄像头，但是它会对感知到的环境产生很大的畸变。第三类是基于单目视觉的机器人定位算法［３０。，这类方法具有简单易用和适用范围广等特点，还可以与里程仪等传感器相结合实现运动立体视觉定位，实现对环境特征的三维测量完成环境建图，因而单目视觉使用较为灵活，也不会像全方位视觉传感器那样产生很大的畸变。
基于双目运动立体视觉的机器人定位定向方法［３¨：双目摄像机安装于云台上，云台可实现３６０。自由转动，双目立体视觉实现环境标志物识别与三维测量，显然标志物的三维信息带有误差。同时，利用码盘的数据可以得到机器人的初步定位码盘定位也不可避免的存在误差，通过卡尔曼滤波将两者的信息相融合以得到更为准确地机器人和标志物的位置信息。英国牛津大学在这方面进行了深入的研究，在室内环境下的机器人实验中取得了良好的效果。
万方数据
２
结束语
针对不同的机器人以及机器人所工作的不同环
境，可以选择特定的定位技术或是将几种定位技术结合起来，以满足移动机器人的定位需要。本文给出了移动机器人常用的定位技术，并对其中的几项技术进行了较详细的研究与讨论。这对移动机器人定位方法的选择具有较高的参考价值。参考文献：
Ｅｌｌ
Ｌｅｏｎａｒｄ，，Ｄｕｒｒａｎｔ．－ｗｈｙｔｅ
ＨＦ．ＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔ
ＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｂｙＴｒａｃｋｉｎｇ
Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ
Ｂｅａｃｏｎｓ［Ｊ］．
ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ
Ｒｏｂｏｔｉｃｓ
ａｎｄ
Ａｕｔｏｍａｔ】ｉｏｎ。
１９９１，７（３）：３７６－３８２．．
［２］
Ｂｏｒｅｎｓｔｅｉｎ
Ｊ，ＦｅｎｇＬ．ＵＭＢｒｍｚｋ－－Ａｍｅｔｈｏｄｆｏｒ
Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ，Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ，ａｎｄ
Ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ
Ｄｅａｄ－
ｒｅｃｋｏｎｉｎｇＥｒｒｏｒｓｉｎ
Ｍｏｂｉｌｅ
Ｒｏｂｏｔｓ［Ｍ］．ＵＳＡ
ｌ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ｏｆＭｉｃｈｉｇａｎ，１９９４．
［３］
ＢｏｒｅｎｓｔｅｉｎＪ，Ｆ＇ｅ１］ｇＬ．ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
ｏｆ
ＳｙｓｔｅｍａｔｉｃＯｄｏｍｅｔｒｙＥｒｒｃ
ｌｓ
ｉｎ
ＭｏｂｉｌｅＲｏｂｏｔｓ
［Ｊ］．
ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ
ｏｎ
Ｒｏｂｏｔｉｃｓ
ａｎｄ
Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，１９９６，１２（６）：８６９—８８０．
ＢｏｒｅｎｓｔｅｉｎＪ，ＫｏｒｅｎＹ．ＡＭｏｂｉｌｅＰｌａｔｆｏｒｍ
ｆｏｒ
Ｎｕｒｓｉｎｇ
Ｒｏｂｏｔｓ［Ｊ］．ＩＴＥＥ
Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｓ．Ｅｌｅｃｔｒｏｎ，
１９８５，３２：１５８—１６５．
ＣｒｏｗｌｅｙＩＪ．Ｂｌａｎｃｈｅ
ａｎ
ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｎＧｕｉｄａｎｃｅａｎｄ
Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎｏｆａｎ
ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｏｂｏｔＶｅｈｉｃｌｅ［Ｊ］．
ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．．Ｒｏｂｏｔ，．Ａｕｔｏｍａｔ．，１９９１，７：１９３－２０４．
Ｔ，Ｆｕｊｉｗａ．Ｎ，ＳＭｒｋａｗａ
Ｔ，ｅｔ
ａ１．Ａｓ
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ
Ｓｙｓｔｅｍ
ｆｏｒ
Ａｕｔｏｍａｔｉｃ
Ｇｕｉｄａｎｃｅ
ｏｆＲｏｂｏｔｅｄＶｅｈｉｃｌｅＦｏｌｌｏｗｉｎｇ
ｔｈｅ
ＲｏｕｔｅＳｔｏｒｅｄ
ｉｎ
Ｍｅｍｏｒｙ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃ．１ｌｔｈＩｎｔ．Ｓｙｍｐ．ｏｎ
Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ
Ｒｏｂｏｔｓ．Ｔｏｋｙｏ，Ｊａｐａｎ，１９８１：１８－１９３．
董再励，王光辉．自主移动机器人激光全局定位系统的研究口］．机器人，２０００，２２（３）：１２—１６．
徐绍铨，张华海，杨志强．ＧＦＳ测量原理及应用［Ｍ］．武汉：武汉测绘大学出版社，１９９８．
刘基余，李征航．全球定位系统原理及应用［Ｍ］．武汉：测绘出版社，１９９３．．
ＳｐｉｎｎｅｙＶＷ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｒｓ
ｏｆＧｌｏｂａｌ
Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍ
ａｓ
ａｎ
ＡｔｔｉｔｕｄｅＲｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒＮｅａｒ
Ｅａｒｔｈ
Ｕｓｅｒｓ［Ｃ］／／ＩＯＮＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｓｐａｃｅ
Ｍｅｔｔｉｎｇ
Ｗａｒｍｉｎｓｔｅｒ：Ｎａｖａｌ
Ａｉｒ
ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒ，１９７６．
ＡＫ，Ｂｃｗｌｅｓ
ＷＭ，Ｔｈｏｒｖａｌｄｓｅｎ
ＴＰ．
ＩｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｅＡｔｔｉｔｕｄｅ
Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ
ｕｓｉｎｇ
ｔｈｅＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ
ｔｈｅ
Ｔｈｉｒｄ
Ｇｒｏｄｅｔｉｃ
Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ
ｏｎＳａｔｅｌｌｉｔｅ
Ｄｏｐｐｌｅｒ
Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ［Ｃ］／／Ｌｏｎｄｏｎ：Ｌａｓ
Ｃｒｕｃｅｓ。１９８２．
（因版面所限，文献［１２—３１］略，有需要者请于壕辑部联系）
［４］
［５］［６］Ｔｓｕｍｕｒａ［７］［８］［９］口ｏ］［１１］Ｂｒｏｗｎ
移动机器人定位技术
作者：作者单位：
陶敏， 陈新， 孙振平， TAO Min， CHEN Xin， SUN Zhen-ping
陶敏,TAO Min(中国卫星海上测控部,江苏,江阴,214431)， 陈新,CHEN Xin(常州机电职业技术学院,江苏,常州,213118)， 孙振平,SUN Zhen-ping(国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙,410073)
火力与指挥控制
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL2010，35(7)0次
刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
参考文献(11条)
1.Leonard J.Durrant-whyte H F Mobile Robot Localization by Tracking Geometric Beacons 1991(3)2.Borenstein J.Feng L UMBmark-A method for Measuring,Comparing,and Correcting Deadreckoning Errorsin Mobile Robots 1994
3.Borenstein J.Feng L Measurement and Correction of Systematic Odometry Errors in Mobile Robots1996(6)
4.BoreRstein J.Koren Y A Mobile Platform for Nursing Robots 1985
5.Crowley I J Blanche an Experiment in Guidance and Navigation of an Autonomous Robot Vehicle 19916.Tsumura T.Fujiwara N.Shirkawa T As Experiment System for Automatic Guidance of Roboted VehicleFollowing the Route Stored in Memory 1981
7.董再励.王光辉 自主移动机器人激光全局定位系统的研究 2000(3)8.徐绍铨.张华海.杨志强 GPS测量原理及应用 19989.刘基余.李征航 全球定位系统原理及应用 1993
10.Spinney V W Applications of Global Positioning System as an Attitude Reference for Near EarthUsers 1976
11.Brown A K.Bowles W M.Thorvaldsen T P Interferometric Attitude Determination using the GlobalPositioning System 1982
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10.学位论文 刘世与 基于目标跟踪的全方位视觉自引导车动态定位技术 2008
自动导航技术是自引导车(AGV)和移动机器人系统的关键部分。基于视觉的导航系统能够良好的应用于室内和室外环境，而无须建立额外的辅助设施。然而，环境中需要包含一些能够被视觉系统观察到的自然的或人工的特征。在导航环境中，将这些图像特征和物理空间参数结合以实现定位。所谓车载测量定位是指将镜头固定于自引导车或移动机器人等需进行测量定位的移动物体上，通过对周围特征物的观测实现对自身的动态定位。
本文采用的移动载体为自引导车。传统的视觉AGV定位方法采用的镜头通常视角较小，当观测大角度范围时需通过云台旋转实现，实时性差，观测物易丢失。采用全方位视觉的导航系统能够捕获环境半球域视场信息，这对视觉导航技术具有重要意义。全方位视觉图像能够克服以镜头为轴心的旋转带来的图像信息的丢失，这使得图像特征更为稳定，有利于AGV视觉定位和导航的实现。鱼眼镜头是建立全方位视觉系统最有效的方法之一，相对于反射式全景视觉镜头，鱼眼镜头具有结构紧凑、体积较小、不易损坏等优点。鱼眼镜头视场角通常达到或超过180度，单一镜头能够捕获半球图像，而使用两个鱼眼镜头则能够一次获取整个空间的完整图像。
本课题使用单一鱼眼镜头构造全方位视觉系统。在AGV顶部竖直向上安置一台鱼眼镜头摄像机，摄取360°方位视角中的全部场景图像，增强AGV对环境的观测能力，如图1所示。同时借助粒子滤波器具有对多种类型目标进行高效跟踪的能力，对已知陆标进行视觉跟踪。最后通过对鱼眼镜头标定，将目标图像坐标转化为物理空间参数，实现陆标的空间和图像两方面信息的融合，从而实现对AGV的定位。本文提出的算法在自引导车实验平台上进行了测试，在鱼眼图像畸变校正的基础上，使用粒子滤波器对双色陆标进行视觉跟踪，实现了对AGV的定位。
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