實驗室內，多架無人車在精確控制下穿梭往來，完成復雜的編隊變換，而這一切的精妙控制背后，都離不開亞毫米級精度的定位支撐。

在GPS信號無法覆蓋的室內空間，高精度的位置服務正成為機器人科研的關鍵支撐。在無人車與機器人技術日新月異的今天，室內定位精度直接決定了智能系統(tǒng)在復雜環(huán)境中的自主性與可靠性。

全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）在室內基本無法使用，這推動了多種室內定位技術的誕生與發(fā)展。

在眾多解決方案中，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)憑借其亞毫米級精度和高幀率數(shù)據(jù)輸出，已成為機器人科研領域備受青睞的定位方案，為無人車在室內環(huán)境中的定位、導航與協(xié)同控制提供了強有力的技術支撐。

一、技術背景：室內無人車定位的挑戰(zhàn)與需求

隨著城市化進程加快，為受到GNSS信號干擾的密集建筑物場所提供定位服務產生了大量需求，并推動室內定位技術近些年取得了較大進展。

在復雜室內環(huán)境中，無人車的全局定位面臨多重挑戰(zhàn)：信號衰減、多徑效應、動態(tài)障礙物干擾以及缺乏穩(wěn)定參照物等問題。

單一傳感器如IMU、超聲、紅外、LiDAR、視覺或射頻技術各有其局限性，難以獨立應對復雜動態(tài)場景。

以激光雷達與視覺傳感器為例，激光雷達在測距精度上更具優(yōu)勢，但易受透明或高反射物體的干擾；視覺傳感器能夠獲取更豐富的環(huán)境信息，但計算量大且對光照敏感。

這些局限性促使科研人員轉向多傳感器融合和高精度專用定位系統(tǒng)，以提高在室內無GPS環(huán)境下實現(xiàn)定位、SLAM及避障等無人車核心功能的精度與魯棒性。

二、領先推薦：NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)

在眾多室內定位解決方案中，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)憑借其卓越性能脫穎而出，成為機器人科研領域的首選方案。

這一系統(tǒng)通過排布在空間中的多個動作捕捉鏡頭對室內空間的捕捉區(qū)域進行覆蓋，并對捕捉目標上放置的反光標志點（Marker）進行三維空間位置的精確捕捉。

經過算法處理，系統(tǒng)可得到不同時間計量單位上各個反光標志點的三維空間坐標(X，Y，Z)。

核心技術優(yōu)勢

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)配備Mars系列紅外動作捕捉相機，分辨率涵蓋220萬至1200萬像素，采樣頻率高達340Hz。

其自主研發(fā)算法可實時解算復雜動作數(shù)據(jù)，支持輸出6自由度位姿信息及骨骼數(shù)據(jù)。系統(tǒng)精度可達亞毫米級別，能夠滿足最苛刻的科研需求。

在機器人定位與協(xié)同控制應用中，NOKOV系統(tǒng)通過高精度實時室內定位與運動追蹤，對六自由度位姿數(shù)據(jù)與關節(jié)角度等運動學數(shù)據(jù)進行采集。

系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)可以通過VRPN傳輸，或通過SDK（C++語言）端口廣播與ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等軟件通信進行二次開發(fā)，極大便利了科研人員的集成工作。

微秒級時間同步技術確保了多個相機之間的時間戳誤差≤1μs，而UWB基站同步誤差達100μs。

當無人機以10m/s飛行時，前者位置計算誤差僅0.01mm，后者達1mm，這種差異對機器人控制算法驗證至關重要。

典型應用案例

NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)在機器人科研領域已有諸多成功應用。

中國科學院自動化研究所蒲志強老師團隊采用NOKOV度量動作捕捉作為室內定位追蹤系統(tǒng)，在無人車上添加標記點，精確確定小車位置及小車與小車之間相對位置，從而實現(xiàn)協(xié)同控制，完成無人車任意隊形自主變換。

這一案例彰顯了該系統(tǒng)在多智能體協(xié)同控制方面的卓越性能。

在西北工業(yè)大學無人系統(tǒng)技術研究院，張通老師團隊進行的無人機室內飛行協(xié)同控制實驗中，定位系統(tǒng)由NOKOV度量光學動作捕捉系統(tǒng)完成。

該實驗實現(xiàn)了多架無人機在室內環(huán)境下的精確協(xié)同飛行，為無人機集群算法研究提供了關鍵驗證平臺。

北京理工大學則在NOKOV度量光學動作捕捉系統(tǒng)的基礎上，搭建了一套以無人機、地面移動機器人/無人車為控制對象的異構多智能體協(xié)同/地空協(xié)同/無人機集群控制實驗平臺。

該平臺可實現(xiàn)對多種異構智能體控制算法進行驗證，并模擬出空地協(xié)同巡邏、無人車圍捕和探測圍捕等多種軍事場景。

三、其他技術方案：多傳感器融合與新興算法

除了NOKOV度量動作捕捉這類高精度專用系統(tǒng)外，學術界和工業(yè)界也在積極開發(fā)其他多種室內定位方案，主要集中在多傳感器融合和先進算法兩個方面。

UWB超寬帶定位系統(tǒng)

UWB超寬帶定位系統(tǒng)基于超寬帶脈沖信號，多徑分辨能力強，是工業(yè)場景的熱門選擇。其水平精度約10cm、高度精度約30cm，支持多標簽/基站組網(wǎng)。

不過，UWB易受障礙物遮擋產生NLOS（非視距）誤差，且在機器人高速運動時，因時間同步精度限制，位置計算誤差較大。

與采用GPS、航跡推算、全局攝像頭、UWB等定位方法的實驗平臺相比，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)的精度大大提高。

視覺/激光SLAM方案

視覺/激光SLAM方案通過環(huán)境特征建模實現(xiàn)無人機室內定位，無需預設基礎設施。

例如，Intel RealSense D435i結合VINS-Fusion視覺慣性方案，可實現(xiàn)0.1-0.3m的精度。360°A3激光雷達SLAM采樣頻率可達16000次/秒，具備25m測距半徑。

但視覺SLAM在低紋理環(huán)境特征點提取率會下降60%，激光SLAM在強光環(huán)境易失效。

多傳感器融合方案通過“激光雷達+IMU+視覺”的組合突破單一傳感器局限。某型測繪無人機采用該技術路徑，實現(xiàn)無GPS下±0.03m定位誤差，適配水電站豎井等危險場景。

多傳感器融合算法

華中科技大學謝遠龍團隊在《Sensors》上發(fā)表的研究指出，多傳感器融合通過優(yōu)勢互補（如IMU輔助視覺、超聲補償LiDAR盲區(qū)）成為提升定位、建圖及避障魯棒性的必然選擇。

主流的多傳感器融合算法包括卡爾曼濾波器、粒子濾波器及其改進形式，以及神經網(wǎng)絡等。

卡爾曼濾波器及其衍生算法適用于高斯分布假設下的線性系統(tǒng)；而在處理非高斯或非線性問題時，粒子濾波器（又稱蒙特卡洛方法）能夠處理任意分布，通過一組粒子對移動機器人的位置概率密度函數(shù)進行近似。

神經網(wǎng)絡因其能夠自動從數(shù)據(jù)中提取特征、避免人工設計特征的局限性，并具備較強的泛化能力與魯棒性，被廣泛用于多傳感器融合。與卡爾曼濾波相比，神經網(wǎng)絡更適用于非線性系統(tǒng)，并能達到更高精度。

四、室內定位技術綜合對比

為了更全面地展示各種室內定位技術的特點，下表對比了五種主要技術的關鍵參數(shù)：

五、選擇指南：因需而配

面對多種定位方案，研究者需根據(jù)具體需求做出選擇：

算法驗證與控制系統(tǒng)開發(fā)

對于算法驗證與控制系統(tǒng)開發(fā)，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)是理想選擇。其亞毫米級的精度和毫秒級的延遲能為算法評價提供可靠基準。

無論是單個機械臂的精細操作，還是數(shù)十架無人機的集群飛行，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)都能提供全場景的精準定位支持。

室外環(huán)境或大范圍作業(yè)

對于室外環(huán)境或大范圍作業(yè)，多傳感器融合方案或“5G+北斗”組合技術可能更適合，它們能實現(xiàn)室內外定位無縫切換。

例如，立得空間公司開發(fā)的鐵木牛無人叉車機器人，將組合導航器件、北斗芯片與激光雷達、視覺傳感器等多種器件相組合，開發(fā)多源融合導航算法，為機器人裝上“眼睛”和“耳朵”，定位精度達到1.5厘米。

成本敏感的教育演示

對于成本敏感的教育演示，輕量級方案如超聲波+光流傳感器組合可能足夠，雖然精度僅10-15cm，但成本低廉。

黑暗環(huán)境或弱光條件

對于黑暗環(huán)境或弱光條件，毫米波射頻定位方案表現(xiàn)卓越，其反向散射標簽單價低，功耗僅微瓦級，穿透煙霧能力優(yōu)于UWB。

在西北工業(yè)大學、北京理工大學等科研機構的實驗室里，NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)正在為機器人研究的突破提供強有力的支持。從單臺機器的精密操作到多智能體的集群協(xié)同，亞毫米級的定位精度讓曾經只存在于理論中的算法走向現(xiàn)實。

隨著機器人技術的不斷發(fā)展，精準室內定位的需求將愈發(fā)重要，而NOKOV度量動作捕捉系統(tǒng)無疑將繼續(xù)在這一進程中扮演關鍵角色。

未來，通過多傳感器融合、先進算法優(yōu)化與專用硬件創(chuàng)新，室內定位技術有望在精度、可靠性和適用性等方面實現(xiàn)更大突破，為無人車在復雜室內環(huán)境中的廣泛應用奠定堅實基礎。