自主定位導航是機器人實現智能化的前提之一，是賦予機器人感知和行動能力的關鍵因素。如果說機器人不會自主定位導航，不能對周圍環境進行分析、判斷和選擇，規劃路徑，那么，這個機器人離智能還有一大截的差距。那么，在現有SLAM技術中，機器人常用的定位導航技術有哪些呢？

　　視覺定位導航

　　視覺定位導航主要借助視覺傳感器完成，機器人借助單目、雙目攝像頭、深度攝像機、視頻信號數字化設備或基于DSP的快速信號處理器等其他外部設備獲取圖像，然后對周圍的環境進行光學處理，將采集到的圖像信息進行壓縮，反饋到由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，然后由子系統將采集到的圖像信息與機器人的實際位置聯系起來，完成定位。

　　優點：

　　· 應用領域廣泛，主要應用于無人機、手術器械、交通運輸、農業生產等領域；

　　缺點：

　　· 圖像處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；

　　· 受光線條件限制較大，無法在黑暗環境中工作；

　　超聲波定位導航

　　超聲波定位導航的工作原理是由超聲波傳感器發射探頭發射出超聲波,超聲波在介質中遇到障礙物而返回接收裝置。通過接收自身發射的超聲波反射信號，根據超聲波發出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離S，就能得到障礙物到機器人的距離，即有公式： S=Tv/2 式中，T—超聲波發射和接收的時間差；v—超聲波在介質中傳播的波速。

　　優點：

　　· 成本低廉；

　　· 可以識別紅外傳感器識別不了的物體，比如玻璃、鏡子、黑體等障礙物；

　　缺點：

　　· 容易受天氣、周圍環境（鏡面反射或者有限的波束角)等以及障礙物陰影，表面粗糙等外界環境的影響；

　　· 由于超聲波在空氣中的傳播距離比較短，所以適用范圍較小，測距距離較短。

　　· 采集速度慢，導航精度差；

　　紅外線定位導航

　　紅外線定位導航的原理是紅外線IR標識發射調制的紅外射線，通過安裝在室內的光學傳感器接收進行定位。

　　優點：

　　· 遠距離測量，在無反光板和反射率低的情況下能測量較遠的距離；

　　· 有同步輸入端，可多個傳感器同步測量；

　　· 測量范圍廣，響應時間短；

　　缺點：

　　· 檢測的最小距離太大；

　　· 紅外線測距儀受環境的干擾較大，對于近似黑體、透明的物體無法檢測距離，只適合短距離傳播；

　　· 有其他遮擋物的時候無法正常工作，需要每個房間、走廊安裝接收天線，鋪設導軌，造價比較高；

　　iBeacon定位導航

　　iBeacon是一項低耗能藍牙技術，工作原理類似之前的藍牙技術，由Beacon發射信號，藍牙設備定位接受，反饋信號。當用戶進入、退出或者在區域內徘徊時，Beacon的廣播有能力進行傳播，可計算用戶和Beacon的距離（可通過RSSI計算）。通過三個iBeacon設備，即可對其進行定位。

　　優點：

　　· 定位精度比傳統的GPS高，可從一米到幾十米；

　　· 功耗小、時延低、成本低、傳輸距離遠；

　　缺點：

　　· 受環境干擾大，信號射頻不太穩定；

　　· 安裝、開發和維護方面均存在需要克服的難點，使用時保證設備信號不被遮擋；

　　燈塔定位導航

　　燈塔定位導航技術在掃地機器人領域使用的比較多。導航盒發射出三個不同角度的信號，能夠模擬GPS衛星三點定位技術，讓其精準定位起始位置和目前自身所在坐標，導航盒如同燈塔，其作用為發射信號，引導機器人進行移動和工作。

　　優點：

　　· 引擎穩定性高，路徑規劃可自動設置

　　缺點：

　　· 燈塔定位沒有地圖，容易丟失導航；

　　· 需要充電樁或者其他輔助裝備；

　　· 精度不高；

　　激光定位導航

　　激光定位導航的原理和超聲、紅外線的原理類似，主要是發射出一個激光信號，根據收到從物體反射回來的信號的時間差來計算這段距離，然后根據發射激光的角度來確定物體和發射器的角度，從而得出物體與發射器的相對位置。

　　優點：

　　· 是目前最穩定、最可靠、最高性能的定位導航方法；

　　· 連續使用壽命長，后期改造成本低；

　　缺點：

　　·工業領域的激光雷達成本比較昂貴；

　　在激光測距中，激光雷達憑借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷達+SLAM技術相結合的激光SLAM成為主流定位導航方式。SLAMTEC—思嵐科技的自主定位導航技術采用的就是激光+SLAM技術。

　　RPLIDAR A2采用三角測距原理，配合自主研發的SLAMWARE核心算法，讓機器人實現自主定位導航與路徑規劃。主要應用于服務機器人導航與定位、需要長時間連續工作的服務機器人、工業領域、環境掃描與3D重建等領域。

　　RPLIDAR T1采用的是時間飛行法（TOF）中的脈沖測距法，以滿足高速度和遠距離的測距要求。主要應用在工業AGV、服務機器人或輕量級無人駕駛產品中。

　　SLAM簡介

　　SLAM（及時定位與地圖構建）技術是機器人在自身位置不確定的條件下，在完全未知環境中創建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。并且，在實時定位中由于通過機器人運動估計得到的位置信息通常具有較大的誤差，一般需要使用測距單元探測的周圍環境信息來更正位置。

　　由于應用場景的不同，SLAM技術分為VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前實現機器人同步定位于地圖構建最穩定、可靠和高性能的SLAM方式。