机器人导航技术原理与系统架构​(二)

混合定位策略应对复杂场景切换。在已知环境中，机器人可采用地图匹配定位：将实时感知数据与预构建的高精度地图（如室内 CAD 图、室外点云地图）进行特征比对，通过粒子滤波或扫描匹配算法实现定位。例如，仓储机器人通过识别地面二维码或反光板，结合轮式里程计，可实现 ±2mm 的定位精度，满足精密装配需求。在动态环境中，定位系统需具备自适应能力 —— 当检测到地图与实时感知的差异（如新增障碍物）时，自动标记动态区域并调整定位权重，避免错误累积。

路径规划：从起点到终点的 “最优解” 计算

路径规划是导航系统的 “决策中枢”，其任务是在已知环境地图中，根据目标点和约束条件（如障碍物、路径长度、能耗），生成一条从当前位置到目标位置的可行路径。根据规划范围和时效性要求，路径规划可分为全局规划与局部规划两个层级。

全局路径规划解决宏观路线选择问题。在已知地图中，全局规划算法需快速搜索出理论最优路径，常用方法包括：

A * 算法：通过启发式函数（如曼哈顿距离、欧氏距离）引导搜索方向，在保证路径最优的同时减少计算量，适用于静态环境的短距离规划（如室内房间间导航）；

Dijkstra 算法：通过广度优先搜索遍历所有可能路径，能找到绝对最优解，但计算复杂度高，适合小范围地图（如仓库货架间路径）；

RRT（快速探索随机树）：通过随机采样生成路径树，在高维空间（如包含运动学约束的机器人）中表现优异，尤其适合非完整约束机器人（如差速驱动机器人）的路径规划。

全局路径的评价指标包括路径长度、平滑度（曲率变化）、安全性（与障碍物的最小距离）。例如，服务机器人在室内规划时需优先保证路径平滑（避免频繁转向）和安全性（与家具距离≥30cm），而工业 AGV 则更注重路径效率（最短距离优先）。