在计算机技术和人工智能技术大发展的背景下,智能机器人作为计算机与人工智能交叉学科的产物,取得了长足的发展,从实验室走向了实际应用中。其中监所机器人是智能机器人走向实际应用的典型案例,监所机器人可以代替民警不间断地在夜间完成高强度且重复性高的巡检工作,并且可以避免由于民警疲劳、违规巡视等因素造成的安全事故。机器人完全代替民警完成巡逻检测等工作,也对机器人本身提出了较高的要求。首先,机器人运行的环境为监所走廊,监所的走廊大多为长直走廊,定位形状缺乏且纵向长度较长;其次,机器人需要停留在每个监室门口进行一定时长的检测;最后,机器人需要在夜间不间断巡视,即机器人需要在不重启的状态下连续运行。以上这些要求都需要机器人具有良好的定位能力,同时机器人还需要具有良好的误差消除能力,否则机器人会随着运行时间增长,累计误差不断增加而无法在后期完成定位任务。针对此问题,本文将对机器人在监所环境的精确定位算法展开研究,以期得到良好的方案来有效改善机器人定位精度。本文主要从以下几个方面进行:1.首先从监所机器人的硬件和软件两个方面来介绍,硬件方面,主要介绍机器人底盘的结构以及定位所需要的传感器;软件方面,主要介绍软件整体框架以及各个模块的功能。2.对机器人定位算法中经典的贝叶斯理论进行分析,并且对以贝叶斯滤波算法为基础发展出来的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及粒子滤波进行深入分析。3.定位算法的提出。通过对定位算法的研究,针对监所机器人的定位方法进行分析,提出一种针对监所机器人具体定位需求的高精度定位算法。该算法通过激光雷达、轮式里程计和单目相机的传感器组合,首先基于激光雷达与轮式里程计做粗定位,单目相机通过识别环境中的人工标识来校正定位并且去除累积误差。4.最后,针对提出的方法搭建试验平台进行试验,验证本文提出的定位方法的效果。实验证明,该方法可以保证机器人在单个监室的定位时具有良好的定位精度,同时在长时间运行的情况下,机器人具有良好的误差消除能力,并且定位精度仍能满足精确定位的需求。