1、定位模块概述：定位在任务规划中的角色、常见定位技术、定位精度与任务需求的关系

各位好，我是老张。今天咱们开始聊任务规划里的定位模块。说实话，我做了这么多年机器人系统，最深的体会就是——定位是任务规划的基石。没有靠谱的位置信息，你规划得再好，机器人也是瞎跑。

我记得刚入行那会儿，带我的师傅说过一句话，我一直记到现在：「你连自己在哪都不知道，还谈什么下一步去哪？」这话糙理不糙。定位模块给任务规划提供的，说白了就是三个东西：我在哪、我要去哪、我怎么去。缺一个，任务就崩。

任务规划，本质上是一个决策过程。决策的前提是什么？是状态已知。而位置，是最核心的状态之一。

我习惯把定位在任务规划中的作用分成三层：

你想想看，如果一个AGV在仓库里搬运货物，定位不准会怎样？它可能把货架撞翻，可能把货物送到错误的位置，甚至可能把自己卡在角落里出不来。我在一个物流项目里就遇到过这种事——当时用的定位方案精度不够，机器人老是「找不着北」，最后整个调度系统都跟着乱套。

核心观点：定位不是孤立的技术模块，它是任务规划闭环中的「眼睛」。眼睛看不清，手脚再灵活也没用。

市面上常见的定位技术，我按使用场景和原理给大家捋一遍。每种技术我都亲手调过，踩过的坑也不少。

GPS大家最熟悉。室外开阔环境下，单点定位精度大概在2-5米，差分GPS（DGPS）能做到厘米级。

优点：覆盖广、成本低、全天候。
缺点：室内不能用、受遮挡影响大、更新频率低（一般10Hz）。

我建议：室外大范围任务规划，GPS是首选。但别指望它在城市峡谷或树林里还能保持精度。我曾经在测试自动驾驶割草机时，GPS信号被树冠遮挡，定位直接漂了十几米，机器差点开到马路上去。

UWB是室内定位的一把好手。通过测量信号飞行时间（TOF）或到达时间差（TDOA），精度能做到10-30厘米。

优点：精度高、抗多径干扰强、穿透性好。
缺点：需要部署基站、覆盖范围有限、成本相对较高。

我在一个工厂AGV项目里用过UWB。当时车间里金属货架多，激光雷达经常被遮挡，UWB反而稳得很。不过要注意，基站布局很关键——基站之间的几何关系直接影响定位精度。这个后面细讲。

激光雷达是目前机器人领域最主流的定位传感器之一。通过扫描周围环境，匹配点云数据，实现定位。

优点：精度高（厘米级）、不受光照影响、能同时建图（SLAM）。
缺点：成本高、受烟雾/灰尘影响、在长直走廊等退化场景容易「迷路」。

我个人习惯：室内移动机器人，激光雷达+IMU是黄金组合。激光提供精确的位置观测，IMU填补短时间内的运动估计。但要注意，纯激光定位在动态环境中容易出问题——比如人走来走去，点云匹配就会乱。

视觉SLAM用摄像头作为传感器，通过提取图像特征点来估计位姿。这几年发展很快，尤其是ORB-SLAM、VINS-Mono这些开源方案。

优点：成本低、信息丰富、能识别语义信息。
缺点：对光照敏感、计算量大、弱纹理场景容易失败。

嗯，这里要注意：视觉SLAM在纹理丰富的室内环境表现不错，但在白墙、长走廊这种场景，很容易「跟丢」。我做过一个测试，在纯白色的实验室走廊里跑视觉SLAM，不到20秒就漂移了。

这个问题，我见过太多人搞反了。他们上来就问：「哪种定位技术精度最高？」其实应该问的是：「我的任务需要多高的精度？」

精度不是越高越好。高精度意味着高成本、高复杂度、高维护代价。你想想看，一个仓库里的搬运机器人，需要厘米级精度吗？不一定。如果货架间距足够大，分米级精度就够用了。

我习惯把任务对定位精度的需求分成三个等级：

我的经验：选定位方案时，先定任务需求，再选技术。别被「精度越高越好」这句话带偏了。我曾经在一个项目中，客户非要上高精度激光雷达，结果预算超了、调试周期长了，最后发现其实UWB完全够用。

下面这张图，是我自己总结的定位模块在任务规划中的知识框架。大家先有个整体印象，后面每一块我们都会展开讲。

避坑提醒：我曾经在一个项目中，团队花了大价钱上了高精度激光雷达，结果发现任务只需要分米级精度。最后不得不降级使用，浪费了预算和调试时间。记住：定位方案的选择，永远是从任务需求倒推的。

好了，这一章我们先把定位模块的「全景图」搭起来了。后面每一章，我都会带着大家深入每个技术细节，包括怎么选型、怎么标定、怎么融合、怎么调试。咱们一步一步来。