机器人定位

机器人定位，就是机器人在一张它早已拥有的地图上，弄清楚自己身处何处。想象你在一家旅馆里醒来，手里被塞了一张楼层平面图，可上面没有一个写着“你在这里”的小点。你环顾四周——左边有扇窗、前方是一条长走廊、右边亮着出口标志——再把看到的一切去和平面图对照，直到只剩一个位置对得上。这个对上的结果，也就是机器人对自己所在位置、以及正朝哪个方向的最佳猜测，正是定位要交付的东西。在机器人学里，这种“位置加朝向”的猜测，被称为机器人的位姿。

它的做法是把两样东西作比较：机器人传感器此刻报告的内容，以及地图说它从每一个可能的位置应当看到的样子。一台激光扫描仪也许报告前方两米有一堵墙、左侧有一道门口；机器人便发问：在这张地图上的所有位置里，哪些会产生这一模一样的景象？通常会有好几个位置大致吻合，所以机器人并不只保留一个答案，而是保留一片可能位姿的分布；每当它移动一下、再感知一次，这片分布就会朝着真实位置进一步收紧。轮子的计数器和运动传感器告诉它滚动了多远，而激光或摄像头则纠正那些计数器慢慢累积起来的漂移。

它之所以重要，是因为机器人几乎其余的一切，没有它都干不成。配送机器人没法规划到 304 房间的路线，仓库机器人没法停在正确的货架前，扫地机器人也没法避免把同一条地带重复清扫两遍——除非它们各自先知道自己站在哪里。关键在于，定位预设地图已经给定、并且可信；那个更难的表亲——机器人必须一边建地图、一边给自己定位——则叫作 SLAM。