机器人导航

对于任何移动设备而言，在其环境中导航的能力都很重要。首先避免诸如碰撞和不安全条件（温度、辐射、暴露于天气等）的危险情况，但是如果机器人的目的与机器人环境中的特定位置有关，则必须找到这些位置。

机器人导航是指机器人确定自己在参考系中的位置，然后规划通往某个目标位置的路径的能力。为了在其环境中导航，机器人或任何其他移动设备需要表示形式，即环境地图和解释该表示形式的能力。

导航可以定义为三个基本能力的组合：

1. 自我定位
2. 路径规划
3. 地图构建和地图解释

一些机器人导航系统使用同步定位和地图生成周围环境的3D重建。

机器人定位表示机器人在参考框架内建立自己的位置和方向的能力。路径规划实际上是定位的扩展，因为它需要确定机器人的当前位置和目标位置的位置，两者都在同一参考系或坐标系内。地图构建可以采用公制地图的形式，也可以采用任何表示机器人参照系中位置的符号。

基于视觉的导航或光学导航使用计算机视觉算法和光学传感器，包括基于激光的测距仪和使用CCD阵列的光度相机，以提取周围环境中定位所需的视觉特征。

但是，有一系列使用视觉信息进行导航和定位的技术，每种技术的主要组成部分是：

• 环境的表征
• 感应模型
• 定位算法

为了概述基于视觉的导航及其技术，我们将这些技术归类为室内导航和室外导航。

使机器人到达目标位置的最简单方法就是将其引导至该位置。该指南可以通过不同的方式进行：将感应环或磁铁埋在地板上，在地板上画线，或者在环境中放置信标、标记、条形码等。这种自动引导车辆（AGV）在工业场景中用于运输任务。通过基于IMU的室内定位设备可以进行机器人的室内导航。

室内导航系统种类繁多。室内和室外导航系统的基本参考是Guilherme N. DeSouza和Avinash C. Kak撰写的“移动机器人导航的愿景：调查”。

一些最近的户外导航算法基于卷积神经网络和机器学习，并且能够进行精确的逐行推理。

典型的开源自主飞行控制器能够以全自动模式飞行并执行以下操作；

• 从地面起飞并飞到定义的高度
• 飞往一个或多个航点
• 绕指定点旋转
• 返回发射位置
• 以指定速度下降并降落飞机

机载飞行控制器依靠GPS进行导航和稳定飞行，并经常采用其他基于卫星的增强系统（SBAS）和高度（气压）传感器。

一些机载机器人的导航系统是基于惯性传感器的。

自主水下航行器可以由水下声学定位系统引导。还开发了使用声纳的导航系统。

机器人还可以使用无线电导航确定其位置。