定位一群机器人

我有一间300厘米x 300厘米的房间，天花板高25厘米（是25厘米）。它包含50个小型轮式机器人（约20厘米x 20厘米）。中央计算机将使用无线网络向机器人发送位置命令，从而协调机器人的运动。机器人将执行自己的闭环位置控制，以节省无线带宽。机器人具有32位ARM微控制器。它们具有车轮位置传感器，并且能够进行精确的车轮控制。

问题：机器人实际上还不能执行此操作，因为它们无法测量自己在房间中的位置。

问题：如何赋予机器人能力以优于±5mm的精度测量其位置和方向？我正在寻找一种准确而强大的解决方案，该解决方案不受遮挡的影响，并且不需要每个机器人都配备大功率PC。定位所需的任何传感器都可以轻松添加到机器人中。如果本地化解决方案需要，可以轻松地将微控制器更改为功能更强大的微控制器。

一些想法突然浮出水面...通常，您可以让每个机器人感知自己的位置，或者让某种系统找到机器人并将其位置信息（或组合信息）发送给他们。如果他们可以交流，则可能使用其他机器人位置来定位自己。您还可以合并来自机器人和其他来源的传感器信息。

光学的

您可以编码地板或天花板上的绝对位置或相对位置。机器人上的传感器可以看到这些。像光学鼠标中的传感器一样，即使没有任何图案，也可以使大多数表面产生相对运动。有一些使用图案网格的老式鼠标。

每个机器人在不同的方向上可能都具有两个（或更多）摄像机，如果房间的墙壁具有正确的图案，则可以根据图像确定位置。旋转相机是另一种选择。其他机器人可能会阻塞相机。

地板或天花板上的传感器阵列或摄像头可以定位机器人，然后可以将其位置发送给机器人。

可以定位光学信标（例如LED）方向的某种旋转光学传感器。

声音

您可能在发出超声波chi声时有一些信标。如果它们都是同步的（例如，它们之间有固定的延迟），那么在给定它们的位置的情况下，您可以使用飞行时间计算来确定机器人的位置。许多年前，我曾使用过一个超声波数字化仪，该数字化仪在大约一米的距离内可精确到约一毫米，因此似乎在球场上。取决于机器人的形状和群集反射和障碍物的配置，可能会或可能不会出现问题。您将需要进行实验，但是我的直觉是，有了足够的信标，您可以取得良好的性能。

每个机器人上的超声波测距仪。（旋转？）可以将距离映射到其他机器人或墙壁。

如果这些听起来有趣，我可以尝试进一步发展这些想法。

如果天花板是从机器人顶部可以看到的平坦表面，则可以定期在天花板上放置标记条纹（或其他已知的基准图案）。条纹可能是白线或黑线，也可能是狭窄的反光带，使用机器人顶部的光电传感器检测到。

如果在机器人距准确已知位置的距离不超过d的情况下，车轮位置传感器和精确的车轮控制足以保持所需的位置数据精度，则这些条纹（可能是白色条纹，黑色条纹或狭窄的反光带）可能需要放置的距离不超过d /√2左右。

运动计划软件可能需要调整。如果机器人越过条纹时位置始终错误，请调整其车轮编码器计数与行进距离之比；如果旅行支腿稍稍长一点，如果看到条纹，则将支腿伸出以横穿条纹；或者 或在进行任何位置敏感的操作之前针对多个条纹进行校准；或在条纹交叉点执行位置敏感的操作。

有多种可能的基准模式。平行于x和y轴布置的正交条纹可能最容易创建和使用。但是，靶心，十字准线，楔形，条形码和其他样式也值得考虑。

机器人顶部和天花板之间的距离很短，这实际上限制了您的选择。从那里获得整个房间的集中概述和工作似乎几乎是不可能的。

我不确定您要谈论的是哪种“房间”以及可以使用多少仪器，但是可以将标记放置在天花板上而不是机器人上。在距离很近的情况下，您必须用微小的标记完全填满天花板，每一个机器人上的指向上方的摄像头都可以完全观察到这些微小的标记，尽管您可以将摄像头放在机器人下方，例如左右两侧的前轮和后轮，为您提供更大的视角。但是最大的挑战将是打印足够多的不同标记以检测整个天花板。

或者，可以设想在地板上放置许多RFID标签，前提是您能找到范围足够小的读取器（AFAIK，RFID阅读器只会告诉您某个标签在范围内，而不是在哪里）。该Phidg​​ets的RFID阅读器已经有一系列的约。3英寸，因此除非您通过查看可以观察的标签组来进行本地化（如果可以同时观察多个标签-您能否说出我没有RFID的实际工作经验？），否则必须进行实验获得较小的标签，并将其“屏蔽”到一定程度，使其不受阅读器的影响，因此只能在非常近的范围内读取。

总而言之，这似乎是一个艰巨但非常有趣的挑战。如果是为了工作，我想您不能告诉我们项目的目的，但是听起来确实很有趣：)

如果无法使用vicon系统，则可以使用经过校准的摄像头系统读取放置在机器人顶部的标记。

1. 将最好的相机放置在环境中。我使用amazon.com上的$ 20网络摄像头
2. 使用OpenCV的校准工具来校准摄像机。
3. 将标记放置在机器人上方
4. 摄像机知道它们在环境中的相对位置，因此通过对标记位置进行三角测量，可以准确输出标记的位置和方向。

就像这些研究人员在本文中所做的一样（请参阅第16页）

但是，正如其他人指出的那样，如果天花板很低，则机器人顶部的视线不会很好，并且使用此方法会很困难。