文 献 综 述
1 引言
近年来，随着智能交通、人工智能以及控制技术的发展，智能车辆的研究在智能交通领域已成为热门课题。但是，现今对智能车辆的结构、运动特性、智能控制策略的研究并不完善，因此有必要对智能车辆的仿真版本一智能小车做更深入的研究[1]。智能小车是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统，涉及到传感器技术、微处理器控制、信号处理、电机驱动、人工智能、驱动电源的设计等诸多领域。为了更逼真的模拟智能车辆，智能小车的设计必须具备人工智能、信息交换、自我稳定等性能。移动机器人的位置控制是研究领域中最为关键的问题之一[2]。
2定位系统的研究现状
在智能小车的控制任务中，准确的定位技术是完成导航任务的前提，也是研究的关键。一般来说，定位技术包括绝对定位、相对定位和组合定位三种定位方式。目前来看，现阶段使用最广的绝对定位方法主要有基于全球卫星定位系统的定位法与路标定位法。而相对定位方法主要有基于多传感器的航迹推算法(Dead Reckoning)与惯性导航法(Inertial Navigation)两种。组合定位即是结合绝对定位和相对定位两种方式的定位法。
(1)绝对定位方式
卫星定位系统，顾名思义是通过天上卫星实现全球范围内均可进行导航的定位系统，当前国际承认的卫星定位系统主要有美国全球定位系统（GPS)，俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统（GLONASS），中国的北斗卫星定位系统（BDS）与欧盟的伽利略卫星定位系统（GALILEO)[3]。据记录，全套GPS定位系统由美国国防部耗资几百亿美元，并花费二十余年才完成建设的[4]。该系统由24颗卫星组成,并均匀的分布在6个轨道面上，可对地球的各个角落实现全方位覆盖，并可以为用户提供24小时不间断的定位与导航服务。由于GPS定位系统具有以上的优越性与实用价值，因此，该系统拥有广泛的实际应用，国内外许多涉足于导航领域的学者、专家均热衷于对GPS终端系统的研究[5]。路标标定定位法，是利用安装在移动机器人上的传感器(射频识别器、视觉传感器等)识别自然路标或是人工路标的方式，实现自身定位的一种方法。其中，自然路标一般指与所在环境有明显区分的一些自然存在的设施，例如墙壁表面、门窗等；人工路标一般指人为设置的一些具有特定标识的路标[6]。实际应用中，自然路标标定法应用较为少，目前最常用的自然路标标定方法即是应用机器人视觉对自然存在的路标进行特征点提取、识别。而人工路标具有精度高的独特优势，例如，在预定位置标记上射频识别标签，利用射频识别器(FRID)[7]对标签的识别完成自身位置的定位；在地面铺设上可寻迹的磁轨迹，通过机器人配备的视觉传感器对磁轨迹进行巡视并跟踪，实现自身的定位与导航功能。该方法在国内外均有广泛的应用。在设计的的一款多目标移动机器人导航定位系统中，Rashid 通过搭建无线射频识别器对机器人自身位置进行自定位[8]。
(2) 相对定位方式
航迹推算法是应用最广的一种相对定位方式[9]。原理上是由里程计或结合电子罗盘等传感器测得的机器人当前位姿信息，通过航迹推算算法一步步将下一时刻机器人的位姿信息推算出来的一个过程。该种方法具有的优点是不易受外界的干扰，通过自身位置运动即可通过算法推算出下一位置时刻的位姿信息。并且该种方法在短时间内的定位精度很高，缺点是在机器人长时间的运行之后会产生累积误差。惯性导航法也属于相对定位方式的一种，从字面上可以理解为利用物体的惯性特性对自身进行导航的一种定位方式。主要涉及到的传感器为加速度计和陀螺仪等的惯性敏感元件[10]。它的原理是，首先给定初始运动状态，然后在被测目标的内部安装上一部惯性敏感元件，利用该惯性元件实时反馈出目标当前相对于惯性空间的运动参数。再由运动参数推算出目标的速度与位姿信息。其中，根据目标上安装的敏感元件的不同将系统分为不同的类型，例如平台型和捷联型等。
(3) 组合定位方法
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