9、光学速度测量技术及其应用探索

光学速度测量技术及其应用探索

1. 引言

移动机器人导航领域历史悠久且研究活跃，其终极目标是实现复杂现实场景下的自主导航。这需要先进的传感器以及对机器人与环境交互的深入理解。相关任务可分为内部任务（如跟踪速度、加速度等内部动态参数）和外部任务（如感知障碍物、兴趣点和规划路线等，即机器人建图）。

智能车辆能感知环境并为驾驶员提供信息或控制支持，其系统主要在战术层面（油门、刹车、转向）发挥作用，而战略决策（如路线选择）则可能由车载导航系统辅助完成。

光学传感器能提供大量信息，随着处理能力的提升，其应用日益广泛。目前虽有不少关于光学速度测量传感器的研究，但低价高精度的高速解决方案仍未出现。本文旨在介绍一种新的光学速度测量方法，总结其他导航方法，回顾相关工作及潜在应用，同时介绍光流计算，并结合仿真结果讨论纹理分析和传感器参数的实际考量。

2. 运动测量技术

导航和动态传感器的发展在移动机器人研究中至关重要，精确的轨迹跟踪和运动依赖于对移动平台动态参数的准确掌握。

2.1 增量技术

增量技术仅使用移动平台上的传感器，通过前一时刻的位姿信息和运动传感器测量的相对位移来计算当前位置，这种导航模式也被称为“航位推算导航”。

在轮式车辆上，常见的方法是测量车轮运动来计算位移，可使用光学编码器、接近传感器、齿轮或霍尔传感器等测量旋转。航向信息可通过差分里程计（基于左右轮行驶距离差计算方向）获得。除光学编码器外，电位计、同步器、分解器等能测量旋转的传感器也可用于里程计测量。

近年来，光学鼠标技术被应用于移动机器人和交通运输行业。不过，这种方法存在系统误差（如运动学模型误差、电