基于rfid的机器人定位方法研究

在商用室内手机机器人中也很难使用。比如基于RFID的导航系统精度较低，而视觉导航具有信号探测范围广、信息获取完整等优点，但需要处理的实时图像数据量巨大，实时性差。近年来，SLAM(同时定位与制图)技术从理论研究到实际应用发展迅速。这种在确定自身位置的同时构建环境模型的方法可以用来解决导航问题机器人-2/。

可视里程表主要用于手机机器人-2/导航。它已成功应用于太空探索和微型飞行器导航。视觉里程表是计算机视觉理论在机器人技术领域的重要应用，是自主机器人自主定位导航方法研究中的热点之一。机器人 定位非结构化环境下的技术可分为两类:以码盘和惯性导航为代表的相对定位方法和以GPS为代表的绝对定位方法。相对定位方法通过精确估计实现机器人姿态变化和航迹计算算法机器人高精度自主定位。

惯性制导随着运行时间的增加存在漂移大的问题。在机器人长时间、大规模运行的情况下，两者都需要定期校正。目前GPS技术的应用范围仍局限于地球表面环境，容易受到干扰、卫星故障等不确定因素的影响。随着机器人应用领域的不断扩大，对机器人autonomous定位方法提出了更高的要求，如极地和深空星体探测，现有方法的局限性日益突出。

2.1基于视频图像处理的跟踪技术目前，基于视频图像处理的跟踪技术应用最为广泛，主要有以下几种方法。2.1.1基于运动分析的方法基于运动分析的方法主要有帧差法和光流分割法。帧间差分的方法是将相邻帧图像相减，然后对所得图像进行阈值分割，提取运动目标。光流分割法是通过目标与背景之间的不同速度来检测运动目标。

根据匹配原理，该方法可分为区域匹配、特征匹配、模型匹配和频域匹配。区域匹配的思想是将参考图像的一整块与实时图像在所有可能的位置叠加，然后计算一个图像相似性度量的对应值，其最大相似性对应的位置就是目标的位置。特征匹配是在提取特征后，计算特征属性向量(点、边、线段、面或局部能量)的相关程度，相关系数的峰值即为匹配位置。

【太平洋汽车网】这种自动驾驶仪定位方法包括根据要求自动切换以下三种自动驾驶仪定位技术:在感知基站的情况下，采用卫星定位和捷联惯性导航。不感知基站，采用lidar点云与高精度地图匹配的定位技术；夜间隧道内或外界环境光线稳定时，采用视觉里程算法定位技术。目前应用最广泛的自动驾驶仪定位方法包括集成全球导航卫星系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)。