如何实现机器人精准的声源定位？

一、如何实现机器人精准的声源定位？

首先需要确认——机器人定位的声源是哪种类型，语音识别还是环境声音？

如果是环境声音的话，比较靠谱的方式是运用空气声呐系统。因为声呐的工作原理是：

1、声音增强，由于空间范围噪声相关性较差，声呐阵列可以对接收的信号进行信号增强，同时滤除大部分噪声信号。

2、声音定向，利用阵列空间信息，空气声呐可以实时采集多通道信息并实时计算声源方位，根据阵型维度的不同，空气声呐可以实现在多个维度范围内的灵活定向。

二、有哪些精准的机器人定位的方法？

近年来随着控制算法的研究进展，无人机、无人车等智能机器人在各领域中发展迅速。研发人员在对智能机器人进行相关研究时，通常需要完成室内环境下的模拟调试实验，在这些实验中，确定各智能体自身定位以及与其他智能体的相对位置，即进行精确定位，是十分重要的。

室内定位算法原理

目前的定位算法从原理上来说，大体上可以分为以下三种。

一、邻近信息法：利用信号作用的有限范围，来确定待测点是否在某个参考点的附近，这一方法只能提供大概的定位信息

二、场景分析法：测量接收信号的强度，与实现测量的、存在数据库的该位置的信号强度作对比。

三、几何特征法：利用几何原理进行定位的算法，具体又分为三边定位法、三角定位法以及双曲线定位法。

根据上面介绍的定位算法，衍生出了多种室内定位技术。目前的定位技术多要借助辅助节点进行定位，通过不同的测距方式计算出待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中事先收集的数据进行比对，从而确定当前位置。 室内定位主要流程为首先在室内环境设置固定位置的辅助节点，这些节点的位置已知，有的位置信息是直接存在节点中，如射频识别（RFID）的标签，有的是存在电脑终端的数据库中，如红外线、超声波等。 然后测量待测节点到辅助节点的距离，从而确定相对位置，使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种：一种是发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和射频识别（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如 WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。

室内定位技术对比

下面具体介绍八种室内定位技术所涉及原理与优缺点。 一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，其定位精度由于覆盖范围的不同，可以达到2-50m。优点是易安装、系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大、易受其他信号干扰。

二、视频识别（RFID）技术，定位方法是临近信息法，其定位精度在5cm-5m之间。这一方法的优点是精度较高、造价低、标识体积小，缺点是定位距离短、不便于整合。 三、ZigBee定位技术，定位方法是临近信息法，定位精度在1-2m。优点是低功耗、低成本，缺点是稳定性低、受环境干扰。

四、红外线定位技术，定位方法是临近信息法，定位精度在5-10m。优点是定位精度较高，缺点是造价高、功耗大、受灯光影响。

五、超宽带定位（UWB），定位方法是三边定位法，定位精度在6-10cm，优点是穿透性强、精度较高、功耗低，缺点是造价比较高。

六、超声波定位技术，定位方法是三边定位法，定位精度在1-10cm。优点是精度较高、结构简单，缺点是多径效应、受环境温度影响、信号衰减明显。

七、惯性定位法，是利用惯性传感器采集到的运动数据，如加速度传感器、陀螺仪等测量物体运动速度、方向、加速度等信息，通过积分定位方法或者基于航位推测法，经过运算后得到物体的位置信息。其优点是不依赖外界环境，缺点是随着行走时间的增加，惯性导航定位存在累计误差，所以一般是与其他传感器数据融合使用。

八、NOKOV度量室内定位技术，主要用于实时准确测量，记录物体在真实三维空间中的运动轨迹或姿态。其光学式动作捕捉系统利用多个高速相机，从不同角度监视和跟踪待捕捉目标上的标志点，根据计算机视觉原理，可以从多个高速摄像机的连续图像序列里，确定某个点在空间中的位置和运动轨迹，获取得到的实时刚体位姿数据通过SDK发送到无人机地面站，地面站输出控制命令进一步控制无人机的运动。考虑到不同的实际情况，动作捕捉工作站也可以将实时刚体位姿数据通过SDK，发送到无人机的控制芯片，利用无人机进行解算数据，实现自主协同控制。

通过对比可以发现，在所有室内定位技术中，精度排在首位的当属动作捕捉技术，其测量精度高达亚毫米级。NOKOV度量动作捕捉系统可以获取目标物的位置、姿态以及速度、加速度等信息，具备技术成熟度高、精度高、采样频率高等优点，适用于有高精度定位需求的研究。

哈尔滨工业大学-室内组合定位技术研究

哈尔滨工业大学的研究人员以无人车为定位载体，对基于超宽带（UWB）和惯性导航系统（INS）的室内组合定位技术进行研究，旨在充分发挥 UWB 定位精度高和 INS 自主定位的优势，有效克服 UWB 在非视距环境下定位性能较差和 INS 具有累积误差的局限。

为了验证实际应用中UWB/INS 组合定位技术相对 UWB、INS 单一定位技术的优势以及EKF、联邦 EKF、UKF、抗差自适应 UKF 的可行性，比较不同组合方式和不同滤波算法的定位精度，研究人员在室内 NLOS 环境下开展 UWB/INS 组合定位实验，并在实验场地中布置了NOKOV度量动作捕捉系统。

案例详情：

西北工业大学-六旋翼无人机室内定位系统

随着工业发展，技术进步，无人机的使用在各行各业开始愈发重要，不但有无人机飞行送外卖，也有智能无人机自主巡检。在这一过程中，无人机飞行定位就成为了重中之重。西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室就无人机定位系统进行了研究。无人机应用最终使用是在室外，在室外使用情况下，现阶段最常用的定位方式即为GPS和北斗定位。而由于天气原因和星位的不固定，在室外进行无人机进行定位实验则需要花费极大时间和人力成本，成效甚低，西北工业无人机实验室的老师开始尝试在室内进行无人机定位研究。

试验初期，西北工业无人机实验室使用了NOKOV度量动作捕捉系统进行了试验预实验，在8m*8m的空间内使用三脚架搭建了8台Mars2H镜头的标准试用系统，通过试用机的预实验，西北工业无人机实验室的老师们完成无人机室内定位系统前期验证和平台的搭建。

案例详情：

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三、ai机器人如何找到精准客户？

AI机器人可以通过以下几种方式来找到精准客户：数据挖掘和分析：AI机器人可以利用大数据和数据分析技术，从各种数据源中挖掘出潜在客户的特征和行为模式。通过分析这些数据，可以识别出目标客户群体，例如根据他们的年龄、性别、地理位置、职业、兴趣爱好等信息进行分类和筛选。社交媒体和搜索引擎优化：AI机器人可以通过社交媒体平台和搜索引擎优化（SEO）来吸引潜在客户。在社交媒体上，AI机器人可以自动发布有趣、有价值的内容，并与潜在客户进行互动。同时，AI机器人还可以优化网站内容，提高网站在搜索引擎中的排名，从而吸引更多的潜在客户。自然语言处理和语音识别：AI机器人可以通过自然语言处理和语音识别技术，从大量的文本和语音信息中提取有价值的信息。例如，AI机器人可以分析客户的评论和反馈，了解他们的需求和偏好，从而为他们提供更加个性化的产品和服务。邮件营销和短信营销：AI机器人可以通过邮件营销和短信营销来直接向潜在客户推广产品和服务。通过分析客户的数据和行为模式，AI机器人可以制定更加精准的营销策略，例如定期发送个性化的推广邮件或短信，提高客户的购买意愿和忠诚度。合作伙伴关系：AI机器人可以通过与相关企业建立合作伙伴关系，共同推广产品和服务，扩大客户群体。例如，AI机器人可以与电商平台合作，通过电商平台的流量和用户数据来精准定位目标客户群体，提高销售业绩。总之，AI机器人可以通过多种方式来找到精准客户，但需要注意的是，不同的客户群体有不同的特点和需求，因此需要根据实际情况选择合适的方法和技术来提高客户转化率。

四、中国精准扶贫办电话？

12317电话也是假的，没人能打通，要是真的，有这号码存在，全国就有了公证扶贫了，有车，有房，才是真正的扶贫，无车，无房，拿命去换吧！

五、中国精准扶贫的特点是什么?

精准扶贫的第一个特征是，精准扶贫在于“精准”。即扶贫对象、项目安排、资金使用、措施到户、因村派人、脱贫成效都要精准，最终实现脱贫目标。

与以往“漫灌式”扶贫不同，扶贫对象要准确到村、户、个人。精准瞄准扶贫对象具体办法就是经过几次入村入户掌握村、户实情，并给每户建立扶贫档案，由扶贫工作人员统一管理把信息录入到全国扶贫信息网络系统中并实施动态化管理。

根据每个村整体贫困程度不同划分贫困村，为使贫困村整体脱贫，重点对此类村实施项目建设。对农户和个人的生活水平进行评估，将贫困线以下的人分为有劳动能力和无劳动能力两类，对无劳动能力的人实施低保、五保救助，为有劳动能力的人打通脱贫致富的门路。

第二个特征是，精准扶贫更“接地气”。因为精确地瞄准对象机制要求每个驻村帮扶干部深入到户，解决贫困户的实际困难，这就使得帮扶干部亲自下潜到户，主动与帮扶对象建立联系，了解他们的生活状况和困难，找到脱贫致富办法。这种扶贫模式得到广大群众的认可，也增进了他们对帮扶干部的了解，更接地气。

第三个特征是，精准扶贫层次分明。按照扶贫要求分共包括五个层次：对扶贫对象的认定，对项目的具体安排，对资金的使用，将措施精准到户，精准脱贫成效。只有分清层次，分清对象，认清事实，以实际情况为根据才能精准解决问题。

第四个特征是，精准扶贫多角度全方位脱贫。在政策导向上，不仅仅对改善群众生活水平方面有具体规定，将生态环境的改善和公共服务的提升也列入脱贫攻坚计划之中。

实施发展生产、易地扶贫搬迁、生态补偿、教育、社会保障兜措施，是打通脱贫“最后一公里”卓有成效的举措。这种全方位多角度的扶贫政策势必会对百姓生活产生深远而有意义的影响。

六、中国时间差最精准的省？

中国时间最精确的省当然是陕西省了。我国虽然用的是北京时间，但我国的授时中心却建在全国大陆版图的几何中心点－陕西渭北。北京时间由中国科学院陕西天文台的原子钟确定，其误差率每30万年小于1秒。授时中心以BPM短波和BPL长波发出标准信号，各地的专用授时单位和广播电视系统以此为基准，校正自己的时钟后再公开向社会发布时间信息。

七、关于机器人的精准定位和路径规划问题？

路径优化系列文章：

• 1、路径优化历史文章
• 2、路径优化丨带时间窗和载重约束的CVRPTW问题-改进遗传算法：算例RC108
• 3、路径优化丨带时间窗和载重约束的CVRPTW问题-改进和声搜索算法：算例RC108
• 4、路径优化丨复现论文-网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化

问题描述

以拼车后车辆总费用最低和调用车辆最少为目标函数建立网约拼车出行匹配与路径优化模型，具体数学模型看参考文献。

算法演示

参考文献

[1]陈玲娟,寇思佳,柳祖鹏.网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化[J].计算机与现代化,2021(07):6-11.

文末

八、抖店机器人精准关键词设置？

1、选择下拉框关键词

核心就是参考精选联盟商品搜索下拉框的商品关键词，或者是抖音首页搜索框下拉的商品关键词，具体的还要根据商品主图、商品去选择。

另外如果是做精选联盟排名的话，还要多角度的用不同的关键词去搜下拉框出现的词，用在店铺的标题里面，这样才能更大概率的有搜索流量。

2、叠加关键词

除了选择下拉框的关键词去设置抖音小店商品标题，还有一个很重要的点就是叠加关键词。

3、长尾关键词

一般热门商品一级关键词排名很难靠前，可以选择长尾关键词做排名；比如牙刷9.9、茶色早餐杯两只装。

4、加上有吸引力的前缀

在标题前加上简短的特殊说明，比如宠粉福利、粉丝专享、9.9米拍1发2等等这种突出特殊的关键词，吸引主播的注意力，同时也是吸引用户的注意力。

5、其他

除了关键词之外，另外在抖音小店商品标题里面加上新款、春季、夏季、秋冬季等属性词，也有助于商品排名和猜你喜欢自然流量。

九、扫地机器人是如何实现精准避障的？

大家好，我是 @森山，家用电器话题下优秀答主，本职工作是20年的硬件工程师，这是个我非常感兴趣的问题，虽然之前和此类技术有相关性的产品，我做过安防IPC、激光雷达、三维扫描仪和深度相机的开发，业余也测试过不下十台扫地机器人，但扫地机技术的迭代升级让我眼花缭乱，几乎每个月都有新型号推出，在广告宣传上，各种专业词汇或一些擦边球的描述让人困惑，一时吃不准到底是基于什么原理的方案。

早就想写一篇扫地机避障技术的文章，但要把这些技术点通俗易懂的表达出来，让普通用户也能看懂，是非常难的，需要很多图形化的方式来介绍，这一点比较麻烦，我找了很多资料。

我也是一边找资料，一边分析、验证，判断不合理的地方，专业人士请多指正。

本文的思路，我按照避障所用到的传感器方案作为切入点，后面再列举一些实际的产品来对应：

【零维激光】点激光LDS和避障的关系

• 功能：测量某一高度水平面的地图，用于建图，定位，以及部分避障功能。
• 优点：可以主动旋转360度，全向测距。
• 缺陷：因为是点光源，只能获取二维平面图；并且受限于高度，只能检测LDS传感器光源所在高度的数据，低矮处的障碍物无法识别。

它的样子是这样，凸起在扫地机顶部：

这类传感器拆开来是这样，两个水汪汪的透镜里面，一个激光发射管，一个接收管：

原理是飞行时间（Time Of Fly，简称TOF），通过发出至接收到时间的长短，来计算物体的距离，距离越远，时间越久：

由于一个激光管发射出去的信号只对准了一个角度，无法视察周边所有物体，所以工程师们在激光收发管的基础上加了一个用电机旋转的机构，来实现全角度的扫描检测：

发出的激光是脉冲式的，扫描到的距离信息，被机器人的CPU，绘制成一张平面图形：

看到这里，大家应该明白了，LDS最大的作用是建图和定位，理论上也能起到部分避障的功能，但是低于LDS传感器高度的一些障碍物，它是无法检测到的，比如袜子，电线等等。

所以，为了弥补这种低矮避障物检测盲区，在早期的扫地机产品中，还有两种正面避障手段：机械避障、简单红外避障、甚至是超声波避障。

【非激光】机械避障、简单红外避障、超声波避障的种种缺陷

这3种避障方式技术简单，且性能不佳，所以我放在一起了。

机械避障就是大家熟知的碰撞式避障，机壳前方的碰撞外壳是有行程的，内部有一个弹性的轻触开关，撞到时会有轻微的咔哒声：

红外避障，下图中左右两侧是普通的红外发射管，中间黑色部分是红外接收管，较后来的激光方式，它的能量不够集中，只适合近距离检测，成本很便宜，盲区大，易受外部光源影响，而且这类红外管经常被用于开关状态使用，电路上没有做接收强度采集，所以无法测距，性能较差，在扫地机上主要是辅助避障，要不然就没有机械避障什么事了：

超声波避障，严格意义上来说，这是一种最古老的ToF技术方案，也是通过测量波形反射后的时间来计算距离，但常用的超声波传感器频率很低，KHz级别，这个波的速度慢，也就导致了采集的周期长，在扫地机上使用性能不行，但是这个传感器对于相对距离固定且较近的场景比较适合，所以在扫地机的背面，我们能看到有一个圆形的装置，它就是超声波原理，被用于地毯介质的检测：

由于地毯的织物对信号反射能力比硬质光滑地面要弱，所以它的波形有明显的不规则特征。机器人判断出这类特征后，为其他行为做出决策，比如现在一些扫地机带有的拖布，遇到地毯时就会抬起。

并且这个超声波传感器一般会装在机身正面边缘处，以方便最快时间检测到地毯，让机器人做出迅速决策。

【一维激光】线激光方案主要用于正、侧面近距离障碍物测距

前面提到的LDS方案，它的激光是点光源，由于高度的限制，即使在扫描方式下，也只能获取室内环境中该高度的二维信息，所以低矮的障碍物，它是扫描不到的。

而第二部分的三种传感器机械避障要靠碰撞，红外避障精度差，超声波避障反应慢等缺点，使得扫地机在行进过程中很难做到有效避障。

线激光方案被应用到扫地机上，线激光可以理解为很多个点激光排列在一条直线上，均匀分布：

实际上，它是由光源通过光学结构实现的单线光源，它投射到平整物体上的形状就是一条直线。

有了激光发射管也不够，一般都会配一个接收的摄像头或APD线阵采集，并且这种发射和接收呈现处一定的角度，所以现在的线激光收发器被整合到一个相对固定的模块中，也叫“固态”线激光。

它的原理是结构光的三角测距：

到了这里，很多人估计会不耐烦了，说了这么多，线激光到底能测什么？

1. 如果配合转动机构，它可以测到三维信息。
2. 如果没有转动机构，它只能测单条线上的距离信息。

我在网上找到了三种线激光的测距方式，它呈现出来的三种不同的线激光角度：

左边是垂直线激光，它可以检测LDS以下一定高度范围内的近距离障碍物，这种线束方案，可以测距，而且理论上通过机器的转动，是可以实现三维扫描的。

右上是水平交叉线激光，双线交叉的本身没什么讲究，主要是两条激光覆盖的角度更大，也是测地面的，只能测距。

右下是水平单线激光，探测机器正前方一定角度内，地面平整度，一旦有明显障碍物，就会发生扭曲，或者飞行时间的变化，也只能测距。

这三种方案，其目的都是为了实现机器人正前方近处障碍物的距离识别。

此外，线激光也被用于扫地机的右侧方测距，主要是为了更好的沿边清洁效果，激光的精度和采集速度都会更好。

【二维激光】面激光方案，更强更精细的三维识别

二维激光，顾名思义，它区别于点光源和线光源，是一种面光源，这类光源通常被用作识别物体的三维形状。

它的光源，常用的器件是VCSEL，垂直腔面发射激光器，结构原理是这样的，图中下半部分：

它的系统设计一般是这样的架构：

Vcsel打出一个面光源激光，打到物体上，绿色透镜可以接受对应频段的激光光源，中间的Pixel matrix类似于我们普通摄像头的CMOS，只不过这类tof sensor的像素做不到很大，以Sony为例，640x480已经是非常高的像素：

除了Sony，还有松下、Melexis等少数几家公司，但是随着tof sensor在未来几年内在AR/VR、激光雷达（车载）、工业的机器视觉、3D扫描、无人机等等任何一个领域的爆发，可能都会大幅提升分辨率，成本也会随着量产降低。

当然有了深度还不够，所以一般tof方案还会配合RGB摄像头作为深度图和现实图的结合应用，其实就是RGBD相机。

深度相机的外观，就是下面这样，一个小方块一般就是Vcsel激光源，邻近的摄像头是Tof sensor，右边那个小孔是广角的普通摄像头，如果您在扫地机正前方看到类似的结构，一般就是面阵激光，是可以对前方物体做3D建模的，不但可以判断物体的距离，也可以判断物体的外形。

说了这么多，二维激光能做到什么效果呢？以之前我在项目中记录的图片来做个示例：

扫地机的通过ISP对采集的图像进行处理，通过CPU算法对障碍物的外形识别，比如常规的电线、鞋子、椅子腿等等，未来还会加入更多可能的物体模型，再一个就是对物体距离的识别，来计算是否应该减速、刹车，进而避开。

所以这种方式下，对障碍物的识别更加精确，但是就像前面提到的，这种方案成本极高，研发难度大，识别率的提升也很难，算法上去了，对CPU的性能又是很高的要求，然后生产的标定也困难，还有一个就是功耗、发热等等一堆不利的因素。

当然我的知识一定有盲区，激光的TOF方案也有非常多的技术类型，dTof、iTof、cwTof，未来也许还会有更多方案，它们的技术手段也许不同，但最终都是为了更好的获取三维数据。

【纯视觉方案】单目、多目、结构光等其他方案

所有激光的方案有一个缺陷，就是对透明的、黑色的物体识别不佳。

扫地机像极了目前的汽车行业，激光雷达 vs 纯视觉方案，特斯拉慢慢放弃了激光雷达，也是发现了激光雷达的重重困难，退而求其次采用纯视觉方案，特斯拉依靠的是周围一圈的多个摄像头以及自己的算法和丰富的路况数据库。

纯视觉方案就是通过普通摄像头方式+图像识别算法，来判断目标物体。

单目就是一个摄像头，没什么好说的。

双目就是两个摄像头，就像人的双眼，可以获取立体视觉，说到底就是能获取三维深度信息。

还有一个方案是结构光，结构光是三维识别的一种整体方案，它的硬件可以是单目，可以是双目，也可以是tof sensor，但是它们有一个共同的原理，就是通过投射出特殊的图案到目标物体上，通过图像采集该图案在物体表面的扭曲、变形，来判断三维外形。

本文最开头时我曾经做过的三维扫描仪，就是一种结构光方案，他就是通过DLP投影出特殊图案，打到物体上，两个摄像头分别采集到这个因为物体表面而扭曲的变化，通过算法计算出三维模型，这种技术非常成熟，效果取决于算法。

【多传感器融合方案】

前面说的那么多传感器，几乎涉及到了扫地机行业中目前大部分的类型。

它们并不一定是对立的，或者孤立存在，并且各自都有优点和缺陷，比如普通摄像头在弱光下就不行，激光类型受到黑色和透明物体的影响，普通红外避障精度和稳定性差，无法判断障碍物类型等等，通过多种传感器的组合搭配，可以扬长避短，所以我们能看到，一台扫地机中会装载数量巨多，类型不一的传感器。

一些混淆的技术名词

ToF：这是一个飞行时间的描述，但从技术原理上来说，普通的红外收发、超声波传感器、单点和面激光，都会是ToF范畴内，所以如果简单说自己是ToF传感器，这是一种混淆不清的说法。

SLAM：严格来说，SLAM是一种基于视觉采集的算法，它并非是传感方式，我可以是基于普通RGB摄像头的彩色图像，可以是红外光源下的红外图像，也可以是VCSEL面阵激光源下的深度图像。所以，如果你看到某产品号称自己用了SLAM传感器，这也是无效的说法。

AI避障：现在任何电子产品只要和AI结合一下，就是为自己提高身价，但是AI的水很深，真正要做到很强的人工智能是比较复杂的，不仅取决于算法，也取决于大量的、丰富的模型库，以目前业内最顶级的扫地机来说，它能识别的障碍物类型不到百种，而且识别率也是无法保证的。

目前市面上具有代表意义的扫地机器人及其核心的避障方案

【近期更新】

未来的技术展望：

在德州仪器官网，我找到一个扫地机的解决方案设计框图，这里面我看到了mmWave的字眼，这就代表了，未来很有可能毫米波雷达会加入扫地机应用。

【以上结论可能存在争议，我也是基于我的个人理解和分析，如果有更专业的人士，可以提出异议，我们再完善补充】

本文会持续更新……

十、中国最小的机器人？

中国小的机器人是纳米机器人，KROM处理器；皮带传动装置；超声波微型动力装置；注射机器人；转基因器官研制。

它可以代替人类去做很多危险的工作，比如说排查地雷，还有寻找失踪的人。就是人类不能做的他都可以去做，他给了我们很大的帮助和用处。