近年来，随着控制算法的研究进展，无人机、无人机等智能机器人在各个领域发展迅速。在研究智能机器人时，研发人员通常需要在室内环境中完成模拟调试实验。在这些实验中，确定智能体本身的定位和与其他智能体的相对位置是非常重要的，即精确定位。

室内定位算法原理

原则上，目前的定位算法可分为以下三种。

1.相邻信息法：利用信号作用的有限范围确定待测点是否接近参考点。该方法只能提供一般定位信息

二、二。场景分析方法：测量接收信号的强度，比较现有数据库的测量和信号强度。

三、几何特征法：利用几何原理定位算法，分为三边定位法、三角定位法和双曲线定位法。

根据上述定位算法，衍生出各种室内定位技术。目前的定位技术应使用辅助节点进行定位，计算待测节点相对于辅助节点的位置，然后与数据库中提前收集的数据进行比较，以确定当前位置。

室内定位的主要过程是在室内环境中设置固定位置的辅助节点。这些节点的位置已知，一些位置信息直接存在于节点中，如射频识别（RFID）计算机终端数据库中存在一些标签，如红外线、超声波等。

然后测量待测节点与辅助节点之间的距离，以确定相对位置。测距通常需要一对发射和接收设备。根据发射机和接收机的位置，可分为红外线、超声波、射频识别等两种类型：发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点（RFID）；另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，如WiFi、超宽带（UWB）、ZigBee。

比较室内定位技术

以下是八种室内定位技术的原理和优缺点。

一、WiFi定位技术，定位方法是场景分析法，由于覆盖范围不同，定位精度可达2-50m。优点是安装方便，系统总精度相对较高，缺点是指纹信息收集量大，容易受到其他信号的干扰。

二、视频识别（RFID）技术，定位方法接近信息法，定位精度为5cm-5m之间。该方法的优点是精度高、成本低、标识体积小，缺点是定位距离短，整合不方便。

三、ZigBee定位技术，定位方法接近信息法，定位精度为1-2m。优点是功耗低，成本低，缺点是稳定性低，受环境干扰。

四、红外定位技术，定位方法接近信息法，定位精度为5-10m。优点是定位精度高，缺点是成本高，功耗大，受照明影响。

五、超宽带定位（UWB），定位方法为三边定位法，定位精度为6-10cm，优点是渗透性强，精度高，功耗低，缺点是成本高。

六、超声定位技术，定位方法为三边定位法，定位精度为1-10cm。其优点是精度高，结构简单，缺点是环境温度影响多径效应，信号衰减明显。

7.惯性定位法是利用惯性传感器收集的运动数据，如加速度传感器、陀螺仪等，通过积分定位法或基于位置推测法测量运动速度、方向、加速度等信息，运行后获取物体的位置信息。其优点是不依赖外部环境。缺点是惯性导航定位随行走时间的增加而积累误差，因此一般与其他传感器数据集成。

8.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势。其光学动作捕捉系统采用多个高速相机，从不同角度监控和跟踪待捕捉目标上的标志点。根据计算机视觉原理，空间中某一点的位置和运动轨迹可以从多个高速相机的连续图像序列中确定，地面站输出控制命令进一步控制无人机运动。将控制芯片发送到无人机，利用无人机计算数据，实现自主协同控制。

动作捕捉技术是所有室内定位技术中精度最高的，其测量精度高达亚毫米。动作捕捉系统可获取位置、姿势、速度、加速度等信息，具有技术成熟度高、精度高、采样频动作捕捉数据作为算法验证的真实值

自主导航无人机，如激光雷达、双目相机、深度相机、光流传感器等。动作捕获系统获得的数据不参与飞行控制，只为分析结果提供高精度的参考标准位置信息。

解决精度优于机载惯性测量单元，但由于系统内置惯性测量单元足以支持刚体的姿态估计，在位置控制部分，采用无人机控制领域常用的解决方案，即使用机载姿态传感器、磁力计、气压计、空速计等传感器系统。基于光学红外相机的系统的全球定位控制动作捕捉系统取代了室外常用系统GPS定位系统跟踪无人机的实时位置，满足室内无人机稳定悬架的操作要求，并将无人机坐标信息传回地面站计算机的可视化界面。

这种动作捕捉系统无人机独立构建实时控制系统和视觉界面平台，验证了无人机离散结构建设的能力，利用空间镶嵌原则提出了无人机砌体的整体结构形式和离散单元形式，为空中集群智能建设提供了进一步的研究思路和方法。