吴海欣,文梓豪,熊弘俊,崔 彦,林军记,张 辉

(1.中山大学智能工程学院,广东 广州 510006；2.广东省智能交通系统重点实验室,广东 广州 510006)

1 引 言

精准定位是自动驾驶、无人机器人等一系列重要应用的基础,分为室外定位和室内定位。在室外环境下,全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)可以提供精确的位置信息[1],但在像停车场等的一些室内环境以及像隧道等被严重遮挡的室外环境下,其定位精度已无法满足我们的定位精度需求。因此,近年来国内外各界都在致力寻求更高精度和可靠的室内定位技术,使之在特定环境条件下也可以获得准确的位置信息。

目前,国内外的室内定位领域主要包括有射频识别(RFID)[2]、Wi-Fi、ZigBee、超宽带(UWB)、惯性导航、超声波[3]、激光、红外线、蓝牙[4]等定位技术。这些定位技术的区别在于其传感器和数据传输方式的不同,而其后台核心定位算法才是对定位效果起关键作用的因素,包括有邻近信息法、多边测量法、双曲线定位法、三角定位法、指纹定位法和航位推算法等。就目前的技术发展而言,每个定位技术都有其优点和局限性,不具有同时满足定位精度、成本、功耗和信息安全多个方面的普适性技术。与此同时,不同的定位算法所适用的定位技术不同,因此各界也在致力寻求一种可靠、稳定的定位技术与算法的结合,实现室内定位精度和功耗等方面的最佳化。

另一方面,室内定位作为机器人必不可少的一个关键技术,可以分为位置跟踪和全局定位两类。……