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自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么，在现有SLAM技术中，机器人常用的定位导航技术有哪些呢？
视觉定位导航
视觉定位导航主要借助视觉传感器完成，机器人借助单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。
优点：
· 应用领域广泛，主要应用于无人机、手术器械、交通运输、农业生产等领域；
缺点：
· 图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；
· 受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作；
超声波定位导航
超声波定位导航的工作原理是由超声波传感器发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置。通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式： S=Tv/2 式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
优点：
· 成本低廉；
缺点：
· 容易受天气、周围环境（镜面反射或者有限的波束角）等以及障碍物阴影，表 面粗糙等外界环境的影响；
· 由于超声波在空气中的传播距离比较短，所以适用范围较小，测距距离较短。
· 采集速度慢，导航精度差；
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