自主移动机器人定位策略综述：方法与进展

本文主要探讨了自主移动机器人定位策略的研究进展，发表于2021年的沙特国王大学学报，由Elsevier制作和主办。定位在自主移动机器人领域至关重要，是实现有效导航的关键技术。研究者Prabin Kumar Panigrahi和Sukant Kishoro Bisoy来自印度C.V. Raman全球化大学的计算机科学与工程系，他们对移动机器人定位问题进行了深入剖析。 首先，论文将定位问题按照机器人的初始位置信息划分为三大类，强调了定位在机器人导航中的基础作用。接下来，着重讨论了机器人位置更新的原则，这涉及到如何准确和实时地获取机器人在环境中的位置信息。 在定位方法方面，文章涵盖了概率方法。其中，马尔可夫定位利用随机过程模型估计机器人位置，而卡尔曼滤波及其扩展版本如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）则提供了更精确的动态状态估计。此外，论文还探讨了循序渐进的定位方法，这些方法通常用于处理复杂环境下的定位挑战。 自主地图构建（SLAM）是另一个核心主题，文中分别介绍了基于EKF-SLAM、UKF-SLAM和进化SLAM的定位方法。EKF-SLAM结合了传感器数据和地图信息，UKF-SLAM提供了更高的鲁棒性，而进化SLAM则利用优化算法寻找最优解。在特定的应用中，SLAM技术也被应用于脑控移动机器人，使得它们能够实时构建环境地图并定位自身。 RFID方法作为另一种定位策略，利用射频识别技术来追踪物体和机器人，有助于解决定位精度和效率问题。通过分析不同定位策略，作者对定位误差进行了评估，以确保系统的稳定性和准确性。 本文提供了一个全面的视角，深入剖析了自主移动机器人定位领域的关键技术和挑战，并对未来研究方向提出了展望。值得注意的是，该文章遵循CC BY-NC-ND许可证，允许在指定条件下进行分享和再利用，为读者提供了丰富的学术参考资源。