近几年基于图像处理技术的视觉导航成为移动机器人导航的主要发展方向。这种方式具有信号探测范围宽、获取信息完整等优点。D.L.Boley等利用车载摄像机和较少的传感器通过识别陆标进行导航 。采用这种导航方式，所有图像采集、识别、路径规划等高层决策都由车载计算机完成，计算机的工作量较大，延迟问题较为明显，导航精度不高，实时性差。
2.3 移动机器人相对定位
2.3.1航迹推算法
2.3.1.1航迹推算基本工作原理
DR航迹推算是一种常见的自主式导航定位技术，利用安装在载体上的传感器测量得到载体速度(或者加速度)和航向信息，在已知初始位置的条件下，推算出载体在二文平面上的位置。图2.1为航位推算算法的原理图。
图中， 为初始时刻位置，随后的 各点在平面上的坐标可以通过式（2.1）推算得到：
                                         （2.1）
上式中， ， ， 分别表示载体在 时刻的东向位置、北向位置、航向角； ， 分别为载体从 时刻到 时刻期间行驶的距离和转过的角度。
 
图2.1航位推算原理图
根据以上的递推算法，在已知初值位置 和初始航向 的条件下，可以获得 时刻的位置和航向，表示为：
                
                                  （2.2）
当DR系统的采样周期T恒定并且较小时，可以认为载体速度在采样周期内的变化趋近于零，则(2.2)式可表示为：
                             （2.3）
式中 和 分别表示 到 采样周期内载体的速度和航向角的变化率。由式(2.2)和式(2.3)可以看出：
（1） DR系统工作需要通过其他定位手段首先获得初始时刻的位置 和航向角 ；
（2） DR系统工作需要实时得到前后时刻载体行驶的距离和航向角的变化量 和 ；
（3）DR航位推算是一个累加的过程，前一时刻的测量误差都会被带入到后一时刻中，所以随着时间的推移，航位推算系统的误差是一个发散的过程。如果不进行补偿或者补偿方法不当，则对载体的定位精度会越来越差。因此，DR航位推算不能用来进行长时间的独立定位。
2.3.1.2航迹推算法的误差分类
传统的航迹推算法的误差来源有多个，可以把这些误差分为两大类：
（1）系统误差
这是每一个运动周期都会发生的误差，导致系统误差的主要原因有编码器的分辨率（空间或者时间），轮子直径的误差，测量基准的不准确性，外部参考工具的不准确等。系统误差相对来说较为容易建模和纠正。
（2）非系统误差
这是在移动过程中随机发生的误差。导致非系统误差的原因包括主动轮的打滑和反冲，由于负重变化而导致的轮子直径变化，路况等。消除非系统误差需要更为复杂的模型。
2.3.2测距法
2.3.2.1测距法基本原理
测距法的基础是位移方程                       （2.4）
式中 S——第n个采样周期时车轮移动的总路程；
 ——第i个采样周期内车轮移动的路程。
在相对定位法中，测距法由于其具有简单，实用的特点而被广泛地使用。提高测距法的定位精度可以极大地简化机器人定位问题，减少安装，调试的成本。 基于MIMU的相对定位技术研究+MATLAB仿真(4):http://www.youerw.com/jixie/lunwen_2481.html