實驗室內，多架無人車在精確控制下穿梭往來，完成復雜的編隊變換，而這一切的精妙控制背后，都離不開亞毫米級精度的定位支撐。
在GPS信號無法覆蓋的室內空間，高精度的位置服務正成為機器人科研的關鍵支撐。在無人車與機器人技術日新月異的今天，室內定位精度直接決定了智能系統在復雜環境中的自主性與可靠性。
全球導航衛星系統（GNSS）在室內基本無法使用，這推動了多種室內定位技術的誕生與發展。
在眾多解決方案中，NOKOV度量動作捕捉系統憑借其亞毫米級精度和高幀率數據輸出，已成為機器人科研領域備受青睞的定位方案，為無人車在室內環境中的定位、導航與協同控制提供了強有力的技術支撐。
一、技術背景：室內無人車定位的挑戰與需求
隨著城市化進程加快，為受到GNSS信號干擾的密集建筑物場所提供定位服務產生了大量需求，并推動室內定位技術近些年取得了較大進展。
在復雜室內環境中，無人車的全局定位面臨多重挑戰：信號衰減、多徑效應、動態障礙物干擾以及缺乏穩定參照物等問題。
單一傳感器如IMU、超聲、紅外、LiDAR、視覺或射頻技術各有其局限性，難以獨立應對復雜動態場景。
以激光雷達與視覺傳感器為例，激光雷達在測距精度上更具優勢，但易受透明或高反射物體的干擾；視覺傳感器能夠獲取更豐富的環境信息，但計算量大且對光照敏感。
這些局限性促使科研人員轉向多傳感器融合和高精度專用定位系統，以提高在室內無GPS環境下實現定位、SLAM及避障等無人車核心功能的精度與魯棒性。
二、領先推薦：NOKOV度量動作捕捉系統
在眾多室內定位解決方案中，NOKOV度量動作捕捉系統憑借其卓越性能脫穎而出，成為機器人科研領域的首選方案。
這一系統通過排布在空間中的多個動作捕捉鏡頭對室內空間的捕捉區域進行覆蓋，并對捕捉目標上放置的反光標志點（Marker）進行三維空間位置的精確捕捉。
經過算法處理，系統可得到不同時間計量單位上各個反光標志點的三維空間坐標(X，Y，Z)。
核心技術優勢
NOKOV度量動作捕捉系統配備Mars系列紅外動作捕捉相機，分辨率涵蓋220萬至1200萬像素，采樣頻率高達340Hz。
其自主研發算法可實時解算復雜動作數據，支持輸出6自由度位姿信息及骨骼數據。系統精度可達亞毫米級別，能夠滿足最苛刻的科研需求。
在機器人定位與協同控制應用中，NOKOV系統通過高精度實時室內定位與運動追蹤，對六自由度位姿數據與關節角度等運動學數據進行采集。
系統得到的數據可以通過VRPN傳輸，或通過SDK（C++語言）端口廣播與ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等軟件通信進行二次開發，極大便利了科研人員的集成工作。
微秒級時間同步技術確保了多個相機之間的時間戳誤差≤1μs，而UWB基站同步誤差達100μs。
當無人機以10m/s飛行時，前者位置計算誤差僅0.01mm，后者達1mm，這種差異對機器人控制算法驗證至關重要。
典型應用案例
NOKOV度量動作捕捉系統在機器人科研領域已有諸多成功應用。
中國科學院自動化研究所蒲志強老師團隊采用NOKOV度量動作捕捉作為室內定位追蹤系統，在無人車上添加標記點，精確確定小車位置及小車與小車之間相對位置，從而實現協同控制，完成無人車任意隊形自主變換。
這一案例彰顯了該系統在多智能體協同控制方面的卓越性能。
在西北工業大學無人系統技術研究院，張通老師團隊進行的無人機室內飛行協同控制實驗中，定位系統由NOKOV度量光學動作捕捉系統完成。
該實驗實現了多架無人機在室內環境下的精確協同飛行，為無人機集群算法研究提供了關鍵驗證平臺。
北京理工大學則在NOKOV度量光學動作捕捉系統的基礎上，搭建了一套以無人機、地面移動機器人/無人車為控制對象的異構多智能體協同/地空協同/無人機集群控制實驗平臺。
該平臺可實現對多種異構智能體控制算法進行驗證，并模擬出空地協同巡邏、無人車圍捕和探測圍捕等多種軍事場景。
三、其他技術方案：多傳感器融合與新興算法
除了NOKOV度量動作捕捉這類高精度專用系統外，學術界和工業界也在積極開發其他多種室內定位方案，主要集中在多傳感器融合和先進算法兩個方面。
UWB超寬帶定位系統
UWB超寬帶定位系統基于超寬帶脈沖信號，多徑分辨能力強，是工業場景的熱門選擇。其水平精度約10cm、高度精度約30cm，支持多標簽/基站組網。
不過，UWB易受障礙物遮擋產生NLOS（非視距）誤差，且在機器人高速運動時，因時間同步精度限制，位置計算誤差較大。
與采用GPS、航跡推算、全局攝像頭、UWB等定位方法的實驗平臺相比，NOKOV度量動作捕捉系統的精度大大提高。
視覺/激光SLAM方案
視覺/激光SLAM方案通過環境特征建模實現無人機室內定位，無需預設基礎設施。
例如，Intel RealSense D435i結合VINS-Fusion視覺慣性方案，可實現0.1-0.3m的精度。360°A3激光雷達SLAM采樣頻率可達16000次/秒，具備25m測距半徑。
但視覺SLAM在低紋理環境特征點提取率會下降60%，激光SLAM在強光環境易失效。
多傳感器融合方案通過“激光雷達+IMU+視覺”的組合突破單一傳感器局限。某型測繪無人機采用該技術路徑，實現無GPS下±0.03m定位誤差，適配水電站豎井等危險場景。
多傳感器融合算法
華中科技大學謝遠龍團隊在《Sensors》上發表的研究指出，多傳感器融合通過優勢互補（如IMU輔助視覺、超聲補償LiDAR盲區）成為提升定位、建圖及避障魯棒性的必然選擇。
主流的多傳感器融合算法包括卡爾曼濾波器、粒子濾波器及其改進形式，以及神經網絡等。
卡爾曼濾波器及其衍生算法適用于高斯分布假設下的線性系統；而在處理非高斯或非線性問題時，粒子濾波器（又稱蒙特卡洛方法）能夠處理任意分布，通過一組粒子對移動機器人的位置概率密度函數進行近似。
神經網絡因其能夠自動從數據中提取特征、避免人工設計特征的局限性，并具備較強的泛化能力與魯棒性，被廣泛用于多傳感器融合。與卡爾曼濾波相比，神經網絡更適用于非線性系統，并能達到更高精度。
四、室內定位技術綜合對比
為了更全面地展示各種室內定位技術的特點，下表對比了五種主要技術的關鍵參數：
五、選擇指南：因需而配
面對多種定位方案，研究者需根據具體需求做出選擇：
算法驗證與控制系統開發
對于算法驗證與控制系統開發，NOKOV度量動作捕捉系統是理想選擇。其亞毫米級的精度和毫秒級的延遲能為算法評價提供可靠基準。
無論是單個機械臂的精細操作，還是數十架無人機的集群飛行，NOKOV度量動作捕捉系統都能提供全場景的精準定位支持。
室外環境或大范圍作業
對于室外環境或大范圍作業，多傳感器融合方案或“5G+北斗”組合技術可能更適合，它們能實現室內外定位無縫切換。
例如，立得空間公司開發的鐵木牛無人叉車機器人，將組合導航器件、北斗芯片與激光雷達、視覺傳感器等多種器件相組合，開發多源融合導航算法，為機器人裝上“眼睛”和“耳朵”，定位精度達到1.5厘米。
成本敏感的教育演示
對于成本敏感的教育演示，輕量級方案如超聲波+光流傳感器組合可能足夠，雖然精度僅10-15cm，但成本低廉。
黑暗環境或弱光條件
對于黑暗環境或弱光條件，毫米波射頻定位方案表現卓越，其反向散射標簽單價低，功耗僅微瓦級，穿透煙霧能力優于UWB。
在西北工業大學、北京理工大學等科研機構的實驗室里，NOKOV度量動作捕捉系統正在為機器人研究的突破提供強有力的支持。從單臺機器的精密操作到多智能體的集群協同，亞毫米級的定位精度讓曾經只存在于理論中的算法走向現實。
隨著機器人技術的不斷發展，精準室內定位的需求將愈發重要，而NOKOV度量動作捕捉系統無疑將繼續在這一進程中扮演關鍵角色。
未來，通過多傳感器融合、先進算法優化與專用硬件創新，室內定位技術有望在精度、可靠性和適用性等方面實現更大突破，為無人車在復雜室內環境中的廣泛應用奠定堅實基礎。
