实验室内，多架无人车在精确控制下穿梭往来，完成复杂的编队变换，而这一切的精妙控制背后，都离不开亚毫米级精度的定位支撑。

在GPS信号无法覆盖的室内空间，高精度的位置服务正成为机器人科研的关键支撑。在无人车与机器人技术日新月异的今天，室内定位精度直接决定了智能系统在复杂环境中的自主性与可靠性。

全球导航卫星系统（GNSS）在室内基本无法使用，这推动了多种室内定位技术的诞生与发展。

在众多解决方案中，NOKOV度量动作捕捉系统凭借其亚毫米级精度和高帧率数据输出，已成为机器人科研领域备受青睐的定位方案，为无人车在室内环境中的定位、导航与协同控制提供了强有力的技术支撑。

一、技术背景：室内无人车定位的挑战与需求

随着城市化进程加快，为受到GNSS信号干扰的密集建筑物场所提供定位服务产生了大量需求，并推动室内定位技术近些年取得了较大进展。

在复杂室内环境中，无人车的全局定位面临多重挑战：信号衰减、多径效应、动态障碍物干扰以及缺乏稳定参照物等问题。

单一传感器如IMU、超声、红外、LiDAR、视觉或射频技术各有其局限性，难以独立应对复杂动态场景。

以激光雷达与视觉传感器为例，激光雷达在测距精度上更具优势，但易受透明或高反射物体的干扰；视觉传感器能够获取更丰富的环境信息，但计算量大且对光照敏感。

这些局限性促使科研人员转向多传感器融合和高精度专用定位系统，以提高在室内无GPS环境下实现定位、SLAM及避障等无人车核心功能的精度与鲁棒性。

二、领先推荐：NOKOV度量动作捕捉系统

在众多室内定位解决方案中，NOKOV度量动作捕捉系统凭借其卓越性能脱颖而出，成为机器人科研领域的首选方案。

这一系统通过排布在空间中的多个动作捕捉镜头对室内空间的捕捉区域进行覆盖，并对捕捉目标上放置的反光标志点（Marker）进行三维空间位置的精确捕捉。

经过算法处理，系统可得到不同时间计量单位上各个反光标志点的三维空间坐标(X，Y，Z)。

核心技术优势

NOKOV度量动作捕捉系统配备Mars系列红外动作捕捉相机，分辨率涵盖220万至1200万像素，采样频率高达340Hz。

其自主研发算法可实时解算复杂动作数据，支持输出6自由度位姿信息及骨骼数据。系统精度可达亚毫米级别，能够满足最苛刻的科研需求。

在机器人定位与协同控制应用中，NOKOV系统通过高精度实时室内定位与运动追踪，对六自由度位姿数据与关节角度等运动学数据进行采集。

系统得到的数据可以通过VRPN传输，或通过SDK（C++语言）端口广播与ROS、Labview、Matlab（包含Simulink）等软件通信进行二次开发，极大便利了科研人员的集成工作。

微秒级时间同步技术确保了多个相机之间的时间戳误差≤1μs，而UWB基站同步误差达100μs。

当无人机以10m/s飞行时，前者位置计算误差仅0.01mm，后者达1mm，这种差异对机器人控制算法验证至关重要。

典型应用案例

NOKOV度量动作捕捉系统在机器人科研领域已有诸多成功应用。

中国科学院自动化研究所蒲志强老师团队采用NOKOV度量动作捕捉作为室内定位追踪系统，在无人车上添加标记点，精确确定小车位置及小车与小车之间相对位置，从而实现协同控制，完成无人车任意队形自主变换。

这一案例彰显了该系统在多智能体协同控制方面的卓越性能。

在西北工业大学无人系统技术研究院，张通老师团队进行的无人机室内飞行协同控制实验中，定位系统由NOKOV度量光学动作捕捉系统完成。

该实验实现了多架无人机在室内环境下的精确协同飞行，为无人机集群算法研究提供了关键验证平台。

北京理工大学则在NOKOV度量光学动作捕捉系统的基础上，搭建了一套以无人机、地面移动机器人/无人车为控制对象的异构多智能体协同/地空协同/无人机集群控制实验平台。

该平台可实现对多种异构智能体控制算法进行验证，并模拟出空地协同巡逻、无人车围捕和探测围捕等多种军事场景。

三、其他技术方案：多传感器融合与新兴算法

除了NOKOV度量动作捕捉这类高精度专用系统外，学术界和工业界也在积极开发其他多种室内定位方案，主要集中在多传感器融合和先进算法两个方面。

UWB超宽带定位系统

UWB超宽带定位系统基于超宽带脉冲信号，多径分辨能力强，是工业场景的热门选择。其水平精度约10cm、高度精度约30cm，支持多标签/基站组网。

不过，UWB易受障碍物遮挡产生NLOS（非视距）误差，且在机器人高速运动时，因时间同步精度限制，位置计算误差较大。

与采用GPS、航迹推算、全局摄像头、UWB等定位方法的实验平台相比，NOKOV度量动作捕捉系统的精度大大提高。

视觉/激光SLAM方案

视觉/激光SLAM方案通过环境特征建模实现无人机室内定位，无需预设基础设施。

例如，Intel RealSense D435i结合VINS-Fusion视觉惯性方案，可实现0.1-0.3m的精度。360°A3激光雷达SLAM采样频率可达16000次/秒，具备25m测距半径。

但视觉SLAM在低纹理环境特征点提取率会下降60%，激光SLAM在强光环境易失效。

多传感器融合方案通过“激光雷达+IMU+视觉”的组合突破单一传感器局限。某型测绘无人机采用该技术路径，实现无GPS下±0.03m定位误差，适配水电站竖井等危险场景。

多传感器融合算法

华中科技大学谢远龙团队在《Sensors》上发表的研究指出，多传感器融合通过优势互补（如IMU辅助视觉、超声补偿LiDAR盲区）成为提升定位、建图及避障鲁棒性的必然选择。

主流的多传感器融合算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器及其改进形式，以及神经网络等。

卡尔曼滤波器及其衍生算法适用于高斯分布假设下的线性系统；而在处理非高斯或非线性问题时，粒子滤波器（又称蒙特卡洛方法）能够处理任意分布，通过一组粒子对移动机器人的位置概率密度函数进行近似。

神经网络因其能够自动从数据中提取特征、避免人工设计特征的局限性，并具备较强的泛化能力与鲁棒性，被广泛用于多传感器融合。与卡尔曼滤波相比，神经网络更适用于非线性系统，并能达到更高精度。

四、室内定位技术综合对比

为了更全面地展示各种室内定位技术的特点，下表对比了五种主要技术的关键参数：

五、选择指南：因需而配

面对多种定位方案，研究者需根据具体需求做出选择：

算法验证与控制系统开发

对于算法验证与控制系统开发，NOKOV度量动作捕捉系统是理想选择。其亚毫米级的精度和毫秒级的延迟能为算法评价提供可靠基准。

无论是单个机械臂的精细操作，还是数十架无人机的集群飞行，NOKOV度量动作捕捉系统都能提供全场景的精准定位支持。

室外环境或大范围作业

对于室外环境或大范围作业，多传感器融合方案或“5G+北斗”组合技术可能更适合，它们能实现室内外定位无缝切换。

例如，立得空间公司开发的铁木牛无人叉车机器人，将组合导航器件、北斗芯片与激光雷达、视觉传感器等多种器件相组合，开发多源融合导航算法，为机器人装上“眼睛”和“耳朵”，定位精度达到1.5厘米。

成本敏感的教育演示

对于成本敏感的教育演示，轻量级方案如超声波+光流传感器组合可能足够，虽然精度仅10-15cm，但成本低廉。

黑暗环境或弱光条件

对于黑暗环境或弱光条件，毫米波射频定位方案表现卓越，其反向散射标签单价低，功耗仅微瓦级，穿透烟雾能力优于UWB。

在西北工业大学、北京理工大学等科研机构的实验室里，NOKOV度量动作捕捉系统正在为机器人研究的突破提供强有力的支持。从单台机器的精密操作到多智能体的集群协同，亚毫米级的定位精度让曾经只存在于理论中的算法走向现实。

随着机器人技术的不断发展，精准室内定位的需求将愈发重要，而NOKOV度量动作捕捉系统无疑将继续在这一进程中扮演关键角色。

未来，通过多传感器融合、先进算法优化与专用硬件创新，室内定位技术有望在精度、可靠性和适用性等方面实现更大突破，为无人车在复杂室内环境中的广泛应用奠定坚实基础。