为解决移动机器人视觉导航系统在进行机器人运动估计时使用传统运动估计算法计算时间较长而导致实时性较差的问题,提出了一种基于特征点分类策略的移动机器人运动估计方法。根据移动机器人视觉导航系统提供的特征点三维坐标计算出特征点与机器人的距离,从而将特征点分为远点与近点。远点对于机器人的旋转运动是敏感的,因此可用于计算移动机器人的旋转矩阵;近点对于机器人的平移运动是敏感的,因此可用于计算机器人的平移矩阵。仿真实验中,当远点与近点数为原特征点数目的30%时,基于特征点分类策略的运动估计计算精度与传统RANSAC算法相当,并能减少60%的计算时间。仿真结果表明,基于特征点分类策略的运动估计方法能在不降低计算精度的前提下有效减少计算时间,在特征点数目较多时也能很好地适应实时性要求。

为解决工业移动机器人投入使用前需沿路密集布设地面磁条或激光反射点等外部装置的复杂性，以及因工作路线固定而缺少灵活性的问题，提出了基于惯性器件和超声波传感器的局域导航方案。操作人员事先通过遥控器训练机器人从一目标位置沿特定路线运动到另一目标位置，从而生成训练路线。机器人工作在非目标区域，即定位精度要求不高的区域时，按训练路线进行惯性导航；进入到目标区域，即包含目标位置、需精准定位的区域时，利用超声波进行导航。所提方案缩短了使用前的准备周期，同时方便更改工作路线。通过仿真实验，验证了局域范围使用惯性导航和超声波定位相结合的方案是合理可行的。