YF-IPS | 针对机器人的室内定位系统

项目介绍

本项目旨在设计适用于室内环境的低成本（多）机器人定位技术，用于机器人集群定位及运动控制相关的研究与原型验证。与SLAM等自定位技术不同，该项目的并非使用机器人自身运算，而是通过外部传感器进行位置定位。项目的目的在于：（1）一是应用于低成本无法运行SLAM算法的机器人中；（2）二是作为独立的定位系统提供位置数据或作为自定位算法的参考。

室内定位概述

对于机器人系统，室内定位系统（Indoor Positioning System, IPS）的作用有：

为机器人提供位置反馈，形成闭环；
提供位置基准reference，用于验证及矫正位置相关的算法（如SLAM）。

室内环境定位分为基于无线通信与基于视觉两种：

无线的方案一般采用三角定位法，又可细分为：
- WiFi
- BLE
- Zigbee
- UWB – 超宽带定位技术
- RFID
视觉方案可分为（一般需要在机器人上安装标定点）：
- 全局单目视觉
- 多视角运动捕捉系统

以上两种方向各有优劣，业内也提供了很多相关的商业化产品。我们考虑在保留精度的情况下，如何可以低成本的实现以上方案。并且对于计算能力、成本较低的机器人，是无法通过SLAM或视觉特征匹配来实现自定位的，需要外界系统辅助。

技术指标要求

目前定下的目标是：

总成本不超过1000元；
在5m x 5m空间范围内的定位精度误差 < 10cm；
物体识别速度 > 10 FPS；
可同时识别多个物体 (n >= 10)；
安装配置简单。

设计方案

经过前期的一些方案调研，我们决定先使用全局单目视觉的方法，尝试使用廉价摄像头对目标范围内的移动机器人进行位置捕捉。之所以采取这种方式，是因为这样需要的成本最低，并且架设十分方便，只需要对相机进行一次标定即可。在此基础上，可以通过多相机的方式提高精度，类似于电影中的动作捕捉系统，从而实现精度与成本的tradeoff。除了使用常规相机外，另一种思路是使用广角或360度相机，然而这对相机的矫正产生了更大的要求。