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移动机器人的研究始于 20 世纪 60 年代末期，目的是研究人工智能技术及在复杂环境下机器人系统的自主推理和规划能力。 70 年代末，随着计算机技术和传感技术的发展，世界上一批著名公司开始研究移动机器人平台，这些移动机器人平台主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台。 近年来，自主式移动机器人（Autonomous Mobiie Robot）技术在工业、农业、医学及社会服务业等领域显示了越来越广泛的应用前景，因而成为国际机器人学术界研究的热点问题［1，2，18］ 。 在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心。 导航是指移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动。 导航主要解决三方面的问题：（1）通过一定的检测手段获取移动机器人在空间中的位置、方向以及所处环境的信息；（2）用一定的算法对所获信息进行处理并建立环境模型；（3）寻找一条最优或近似最优的无碰路径，实现移动机器人安全移动的路径规划。 目前，对移动机器人导航技术的研究已取得了大量的成果，但还有很多关键理论和技术问题有待解决和完善。 本文将就移动机器人的导航技术展开讨论。 2 移动机器人的导航方式（The navigation manner of mobile robot）常见的导航方式有电磁导航［1］、光反射导航［1］、视觉导航［1，2，21］、味觉导航［2，21］、声音导航［2，21］等。 电磁导航也称为地下埋线导航［1，2］，是 20 世纪 50 年代美国开发的，到 20 世纪 70 年代这种导航方式迅速发展并广泛应用于柔性生产。 其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息。 中国科学院沈阳自动化研究所已生产出基于电磁导航的多代移动机器人产品［2］ 。 该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难。 光反射导航的原理是在路径上连续铺设光反射条，是一种方式简单、价格便宜的导航系统。 上述两种导航技术已相当成熟，目前国内制造行业使用的移动机器人大多是基于这两种导航方式。 视觉导航方式具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点，是未来移动机器人导航的一个主要发展方向。 在视觉导航系统中，目前国内外应用最多的是采用在移动机器人上安装车载摄像机的基于局部视觉的导航方式。 采用这种导航方式，所有的计算设备和传感器都装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载计算机完成，因而延时问题较为明显。 现在也有很多机器人系统采用 CCD （charge coupied device）图像传感器［l，2］ 。 CCD 传感器在一个硅衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的信息分时、顺序地取出来，分为一维和二维两种传感器。 其中二维的图像传感器需要进行水平、垂直方向扫描，对扫描所得的模拟电压进行采样、量化，并将数字化了的数据存储在计算机内的二维阵列处理器中。 视觉导航中的图像处理计算量大，实时性差始终是一个瓶颈问题。 为了提高导航系统的实时性和导航精度，仍需研究更加合理的图像处理方法。 当物体不在视野之内或光线很暗时，视觉导航方式将失效，此时，声音是最有用的信息。 与视觉相比，声音的空间分辨率比较低，但声音具有无方向性，时间分辨率高，能在黑暗中工作等优点。 因此研究人员提出了基于声音的导航方式，并采用 MUSIC 法［2］、时间—空间梯度法［2］、最大似然法［2］来实现机器人的精确定位。 味觉导航是指机器人通过化学传感器感知气味，根据气味浓度和气流方向来控制机器人的运动。 气味传感器具有灵敏度高、响应速度快以及鲁棒性好等优点。 目前的味觉导航实验多采用在机器人的起始点与目标点之间用特殊的化学药品，引出一条无碰气味路径。 这种导航方式有很好的实用价值，如用于搜寻空气污染源和化学药品泄露源等。 3 移动机器人导航中的相关技术（Technology relative to mobile robot navigation） 3. 1 定位定位［l，2，5 ~ 7，l2］是确定移动机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的最基本环节。 定位技术可分为绝对定位技术和相对定位技术。 相对定位技术主要有测距法［2，6］和惯性导航法［2，6］ 。 测距法以位移方程 S = E n i = 0 ！Si 为基础，其中 S 为第 n 个采样周期时车轮移动的总路程，！Si 为第 i 个采样周期内车轮移动的路程。 测距法常采用的传感器有光电编码器［6，l3］、里程计［6，l3］和航 向 陀 螺仪［6，l3］ 。 其优点是具有良好的短期精度、低廉的价格以及较高的采样速率。 惯性导航法采用陀螺仪和加速度计实现定位，陀螺仪测量回转速度，加速度计测量加速度。 根据测量值的一次积分和二次积分可分别求出角度和位置参量。 陀螺仪通过对所测的角速度值进行积分，计算出相对于起始方向的偏转角度，即 “ = I t t0 #（t）1t. 其中：” 为 t 时刻相对起始方向的偏转角度，# 为瞬时角速度，t0 为起始时间。 相对定位技术的基本思路都是基于测量值的累积，因而无法避免时间漂移问题，随着路径的增长，任何小的误差经过累积都会无限增加。 因此，相对定位不适于长距离和长时间的准确定位，通常将它们与绝对位置测量技术相结合，以获得更可靠的位置估计。 绝对定 位 技 术 中 比 较 成 熟 的 有 全 球 定 位 系统［6，ll］、路标定位［2，6，7］和地图匹配定位［2，5 ~ 7，l2］ 。 全球定位系统（Giobai Positioning System）简称 GPS，它是一种以空间卫星为基础的高精度导航与定位系统。 GPS 定位系统用于移动机器人定位时存在近距离定位精度低等问题。 路标定位是一种常见的定位技术。 路标是具有明显特征的能被机器人传感器识别的特殊物体。 根据路标的不同，分为基于自然路标定位和基于人工路标定位。 其中，人工路标定位技术应用得最为成熟。 人工路标定位是在移动机器人的工作环境里，人为地设置一些坐标已知的路标，如超声波发射器、激光反射板等，机器人通过对路标的探测来确定自身的位置。 基于已知地图的定位系统称为地图匹配定位技术，移动机器人通过自身的传感器探测周围环境，并利用感知到的局部信息进行局部地图构造，然后将这个局部地图与预先存储的完整地图进行比较，如两地图相互匹配，就能计算出机器人在工作环境中的位置与方向。 地图匹配定位的两个关键技术是地图模型的建立和匹配算法
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