移动机器人定位

移动机器人定位就是确定相对于给定地图环境的机器人位姿，经常被称为位置估计。下图给出了移动机器人定位问题的图例模型：

移动机器人定位被看作是进行坐标变换。地图以全局坐标系描述，独立于机器人位姿。定位是建立地图坐标系与机器人局部坐标系一致性的过程。知道该坐标变换使机器人能够在自己坐标系里（机器人导航必需的先决条件）表示感兴趣的目标位置。读者容易证明，如果表示机器人位姿的坐标系与地图坐标系相同，那么知道机器人位姿 $x_t = (x,y,\theta)^T$ 足以确定这个坐标变换。

定位问题的分类

局部定位与全局定位

定位问题是以最初及运行期间可供使用信息的类型为特征的。随着难度的增加，分为三种类型的定位间题。

• 位置跟踪，假定机器入初始 (initial) 位姿已知，通过适应机器人运动噪声来完成定位机器人。
• 全局定位，认为机器人初始位姿未知。机器入最初放置在环境中的某个地方，但是缺少它的位置信息。全局定位的方法不能假定位姿误差的有界性。
• 绑架机器人问题，是全局定位问题的一个变种，但是它更加困难。在运行过程中，因为机器人被绑架，瞬间移动到其他位置。绑架机器入问题比全局定位间题更困难，因为机器人可能相信知道自己在哪儿，尽管它不是在那里。

静态环境与动态环境

动态环境定位比静态环境定位更困难。主要有两种方法适用于动态环境：第一，状态向量里可能会包括动态实体。因此，可能会调整马尔可夫假设，但是这一方法会带来额外的计算负担和建模复杂性负担。第二，在某些情况下，滤除掉传感器数据以便消除未建模动态因素的破坏作用。

• 静态环境(static environments)，是指仅有的变最（状态）是机器人位姿的环境。换旬话，在静态环境里只有机器人是移动的。环境里全部其他目标永远保持在同一位置。
• 动态环境(dynamic environments)，拥有除机器人外位置或配置随时间变化的物体。

被动方法与主动方法

• 被动定位，定位模块仅观察机器人运行。机器人通过其他方式控制，并且机器人晕哦东不针对便于定位。
• 主动定位，控制机器人以便最小化定位误差和/或最小化定位不良机器人进入一个危险地方引起的花费。

单机器人和多机器人

• 单机器人定位是定位研究最常用的方法。它仅仅处理单一机器人。单一机器人定位便于在单一机器人平台上收集所有数据，并且不存在通信问题。
• 多机器人定位问题来源于机器人团队。