卫星定位机器人,光头强的卫星定位机器人
熊出没的剧集信息
第1集：新邻居
第2集：熊熊的歌声
第3集：水果炸弹
第4集：智斗光头强
第5集：机器光头强
第6集：熊和熊猫
第7集：小心电线
第8集：忍者熊
第9集：蜜糖阴谋
第10集：美好幻觉
第11集：溜冰芭蕾熊
第12集：看电视的熊
第13集：禁止捕猎日
第14集：会开车的熊
第15集：咬人的铁锅
第16集：高压篱笆
第17集：饿肚子
第18集：大力士
第19集：给光头强体检
第20集：丛林保卫战
第21集：丛林泰山
第22集：冰面大战
第23集：飚车记
第24集：引熊入室
第25集：帽子戏法
第26集：移动森林
第27集：马戏团的诱饵
第28集：都是电视惹得祸
第29集：电锯争夺战
第30集：光头强的工装裤
第31集：谁都是熊喷剂
第32集：伐木车的功能
第33集：自食其果
第34集：路标大作战
第35集：手机响了
第36集：偷菜记
第37集：丛林军规
第38集：光头强的冬天
第39集：爱熊日到了
第40集：伐木空降大作战
第41集：光头强的假期
第42集：宠物项圈
第43集：严禁烟火
第44集：小熊饼干
第45集：卫星定位机器人
第46集：光头强的生日礼物
第47集：对打高尔夫
第48集：望远镜风波
第49集：熊的签名
第50集：冠军熊
第51集：捕熊瓶
第52集：披萨派对
第53集：中了彩票的光头强
第54集：守护大树
第55集：秘密武器
第56集：奇妙的微波炉
第57集：镜子大作战
第58集：到处都是光头强
第59集：超级电锯
第60集：伐木场失窃记
第61集：森林畅游
第62集：木屋飞起来
第63集：无穷假期
第64集：光头强的盔甲
第65集：饮料机
第66集：真假熊
第67集：森林大扫除
第68集：救火英雄
第69集：超级迷彩布
第70集：功夫熊
第71集：薯片争夺战
第72集：熊的涂鸦
第73集：迷宫乐园
第74集：山洞山洞
第75集：失忆光头强
第76集：一起来跳舞
第77集：油漆未干
第78集：超级风扇
第79集：光头强的阴谋
第80集：大雨下不停
第81集：别想睡觉
第82集：三天保姆
第83集：爆竹风波
第84集：时尚换装熊
第85集：流星伐木锤
第86集：难忘的野餐
第87集：红灯停
第88集：驱熊计划
第89集：圣诞树
第90集：一块硬币
第91集：杂技比赛
第92集：失控的飞机
第93集：回旋镖之战
第94集：宝贝 那是影子
第95集：西部枪手光头强
第96集：魔术帽
第97集：一起来抽签
第98集：狗熊落难
第99集：神箭手
第100集：魔力磁石
第101集：丛林旱冰记
第102集：锅碗瓢盆音乐会
第103集：森林篮球
第104集：网球高手
一、ROS机器人如何利用GPS模块来精确定位？
GPS模块在户外机器的定位导航方面是一个最基本的配置。注意这里主要是针对在户外工作的机器人，若您的机器人是室内使用的，根本不会被允许到室外工作，那么GPS模块就没有任何价值了。因为建筑物的屋顶和墙体会把GPS卫星信号大幅度削弱，一般商用级别的GPS模块根本接收不到符合要求的信号。是不是户外机器人搭载GPS模块，就可以精确知道自己的位置？璞数技术来为大家解答一下：是，也不是！说是，是因为在大尺度地图（比例尺一般为每厘米100米左右）上，普通商用经济款的GPS模块一般能达到的定位精度是20米~50米，在100米/厘米这个级别的地图上可以比较准确的知道机器人当前位置。说不是，是指在机器人工作区域的微尺度地图（一般是每厘米10米以下），GPS模块给出的位置误差范围太大，仅仅利用GPS模块算出来的经纬度坐标无法实现机器人的准确定位，当然更无法推算出机器人的准确运动方向。很遗憾，20米~50米的位置误差对机器人完成指定任务的应用来说是不可接受的。
实现机器人无人机自主定位需要采用哪些设备呢？
自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么，在现有SLAM技术中，机器人常用的定位导航技术有哪些呢？
视觉定位导航
视觉定位导航主要借助视觉传感器完成，机器人借助单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。
优点：
· 应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；
缺点：
· 图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；
· 受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；
超声波定位导航
超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出超声波,超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2 式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
优点：
· 成本低廉；
· 可以识别红外传感器识别不了的物体，比如玻璃、镜子、黑体等障碍物；
缺点：
· 容易受天气、周围环境（镜面反射或者有限的波束角)等以及障碍物阴影，表 面粗糙等外界环境的影响；
· 由于超声波在空气中的传播距离比较短，所以适用范围较小，测距距离较短。
· 采集速度慢，导航精度差；
红外线定位导航
红外线定位导航的原理是红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。
优点：
· 远距离测量，在无反光板和反射率低的情况下能测量较远的距离；
· 有同步输入端，可多个传感器同步测量；
· 测量范围广，响应时间短；
缺点：
· 检测的最小距离太大；
· 红外线测距仪受环境的干扰较大，对于近似黑体、透明的物体无法检测距离，只适合短距离传播；
· 有其他遮挡物的时候无法正常工作，需要每个房间、走廊安装接收天线，铺设导轨，造价比较高；
iBeacon定位导航
iBeacon是一项低耗能蓝牙技术，工作原理类似之前的蓝牙技术，由Beacon发射信号，蓝牙设备定位接受，反馈信号。当用户进入、退出或者在区域内徘徊时，Beacon的广播有能力进行传播，可计算用户和Beacon的距离（可通过RSSI计算）。通过三个iBeacon设备，即可对其进行定位。
优点：
· 定位精度比传统的GPS高，可从一米到几十米；
· 功耗小、时延低、成本低、传输距离远；
缺点：
· 受环境干扰大，信号射频不太稳定；
· 安装、开发和维护方面均存在需要克服的难点，使用时保证设备信号不被遮挡；
灯塔定位导航
灯塔定位导航技术在扫地机器人领域使用的比较多。导航盒发射出三个不同角度的信号，能够模拟GPS卫星三点定位技术，让其精准定位起始位置和目前自身所在坐标，导航盒如同灯塔，其作用为发射信号，引导机器人进行移动和工作。
优点：
· 引擎稳定性高，路径规划可自动设置
缺点：
· 灯塔定位没有地图，容易丢失导航；
· 需要充电桩或者其他辅助装备；
· 精度不高；
激光定位导航
激光定位导航的原理和超声、红外线的原理类似，主要是发射出一个激光信号，根据收到从物体反射回来的信号的时间差来计算这段距离，然后根据发射激光的角度来确定物体和发射器的角度，从而得出物体与发射器的相对位置。
优点：
· 是目前最稳定、最可靠、最高性能的定位导航方法；
· 连续使用寿命长，后期改造成本低；
缺点：
·工业领域的激光雷达成本比较昂贵；
在激光测距中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM成为主流定位导航方式。SLAMTEC—思岚科技的自主定位导航技术采用的就是激光+SLAM技术。
RPLIDAR A2采用三角测距原理，配合自主研发的SLAMWARE核心算法，让机器人实现自主定位导航与路径规划。主要应用于服务机器人导航与定位、需要长时间连续工作的服务机器人、工业领域、环境扫描与3D重建等领域。
RPLIDAR T1采用的是时间飞行法（TOF）中的脉冲测距法，以满足高速度和远距离的测距要求。主要应用在工业AGV、服务机器人或轻量级无人驾驶产品中。
SLAM简介
SLAM（及时定位与地图构建）技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。并且，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。
由于应用场景的不同，SLAM技术分为VSLAM、Wifi-SLAM和Lidar SLAM。Lidar SLAM是目前实现机器人同步定位于地图构建最稳定、可靠和高性能的SLAM方式。
扫地机器人是如何做室内定位的？
扫地机器人的定位都是室内定位，其要求定位精度高（最少在亚米级），实时性好，GPS、基站定位等方法无法满足。扫地机器人定位总体上可以分为相对定位和绝对定位，下面我们分别来看。
相对定位法
航位推算法（Dead-Reckoning Method）是一种经典的相对定位法，也是扫地机器人目前最为广泛使用的一种定位方法。它利用机器人装备的各种传感器获取机器人的运动动态信息，通过递推累计公式获得机器人相对初试状态的估计位置。航位推算较常使用的传感器一般有：码盘，惯性传感器（如陀螺仪、加速度计）等。
码盘法一般使用安装在车轮上的光电码盘记录车轮的转数，进而获得机器人相对于上一采样时刻位置和姿态的改变量，通过这些位移量的累积就可以估计机器人的位置。码盘法优点是方法简单、价格低廉，但其容易受标定误差、车轮打滑、颠簸等因素影响，误差较大。但是由于码盘价格便宜，简单易用，可用于机器人较短时间距离内的位置估计。
惯性传感器使用陀螺仪和加速度计得到机器人的角加速度和线加速度信息，通过积分获得机器人的位置信息。一般情况下，使用惯性传感器的定位精度高于码盘，但是其精度也要受陀螺仪漂移、标定误差、敏感度等问题影响。无论是使用码盘还是惯性传感器，它们都存在一个共同的缺点：有累积误差，随着行驶时间、距离的不断增加，误差也不断增大。因此相对定位法不适合于长时间、长距离的精确定位。
绝对定位法
绝对定位法是指机器人通过获得外界一些位置等己知的参照信息，通过计算自己与参照信息之间的相互关系，进而解算出自己的位置。。绝对定位主要采用基于信标的定位、环境地图模型匹配定位、视觉定位等方法。
基于信标的定位
信标定位原指在航海或航空中利用无线电基站发出的无线电波实现定位与导航的技术。对机器人室内定位而言是指，机器人通过各种传感器接收或观测环境中已知位置的信标，经过计算得出机器人与信标的相对位置，再代入已知的信标位置坐标，解出机器人的绝对坐标来实现定位。用于定位的信标需满足3个条件：
（1）信标的位置固定且信标的绝对坐标已知；
（2）信标具有主被动特征，易于辨识；
（3）信标位置便于从各方向观测。
信标定位方式主要有三边测量和三角测量 。三边测量是根据测量得到的机器人与信标的距离来确定移动机器人位置的方法。三边测量定位系统至少需要3个已知位置的发射器（或接收器），而接收器（或发射器）安装在移动机器人上。三角测量和三边测量的思路大体一致，通过测量移动机器人与信标之间的角度来进行定位。
基于信标的定位系统依赖于一系列环境中已知特征的信标，并需要在移动机器人上安装传感器对信标进行观测。用于信标观测的传感器有很多种，比如超声波传感器、激光雷达、视觉传感器等。可以实时测量，没有累进误差，精度相对较高、稳定性好，提供快速、稳定、精确的绝对位置信息，但安装和维护信标花费很高。市场上已经出现较为成熟的基于信标定位的信标定位扫地机器人，如Proscenic的模拟GPS卫星三点定位技术，iRobot的Northstar导航定位技术，但由于其价格较为昂贵，它们都用于相对高端的产品中。
环境地图模型匹配定位
是机器人通过自身的各种传感器探测周围环境，利用感知到的局部环境信息进行局部的地图构造，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配。通过匹配关系获得自己在全局环境中的位置，从而确定自身的位置。该方法由于有严格的条件限制，只适于一些结构相对简单的环境。
基于视觉的定位
科学研究统计表明，人类从外界获得信息量约有75%来自视觉，视觉系统是机器人与人类感知环境最接近的探测方式。受益于模式识别、机器视觉的发展，基于视觉的机器人定位近年来成为研究热点。
基于视觉的定位主要分为单目视觉、双目视觉。
单目视觉无法直接得到目标的三维信息，只能通过移动获得环境中特征点的深度信息，适用于工作任务比较简单且深度信息要求不高的情况，如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息，但定位精度不高。
双目立体视觉三维测量是基于视差原理的，即左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面，上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维信息，从而获取其对应点的三维坐标。目前，基于视觉定位的扫地机器人也已有产品推出，iRobot和Dyson分别于2015年及2014年推出了基于视觉定位的高端扫地机器人 RoomBa980和360Eye。