文 献 综 述
作为计算机技术与现代IT综合技术的必然延伸，服务机器人技术正以前所未有的速度向前发展并实现突破，其相关产业发展及服务领域的推广，不仅产生着良好的社会和经济效益，而且正不断改变着人们的日常生活方式[1]。特别是随着人口老龄化问题的日益严重，越来越多的独居老人需要照顾，老龄化的家庭结构导致更多的年青家庭压力倍增。生活节奏的加快和工作压力的增大，酝酿产生了家庭服务机器人的广大市场。大力发展以护老、助老为主要任务的家庭服务机器人已深受国内外学者的重视，充分发挥它们在健康护理、日常陪伴、家庭助手等方面不可替代的作用，已成为当今社会发展的必然要求，这对于提高特需人群的生活质量，保证社会的稳定具有重要作用。
而室内导航算法的好坏对于家庭服务机器人的工作效率是否高效有着重大的影响。下面，我将从几个方面对目前家庭服务机器人导航算法的研究做阐述。
（1）家庭服务机器人定位导航技术所处的地位及研究意义
为移动机器人的基本智能，其移动能力主要体现在三个问题的解决上（1）“我现在在哪”，（2）“我要去哪”，（3）“如何到达那里”，分别对应着移动机器人的定位、路径规划和运动控制问题。在这三个问题中，自主定位问题是移动机器人完成服务任务的前提和基础，且始终包含在自主导航之中，若此问题不能很好地被解决，就无法实现正确的路径规划和自主导航，因此它是机器人智能化首要解决的问题，在很大程度上反映了移动机器人的智能水平[2]。一般来说，机器人的定位方法随着作业环境、感知系统的构成以及待完成的任务的不同而有所不同，但主旨思想大同小异，都是基于感知系统与环境信息交互的数据处理与决策。其中，作业环境的特点及环境模型的表示方式决定了感知系统的数据处理和信息决策方式，也决定了整个定位系统的准确性。而机器人路径规划大体可以分为两个阶段：基于地图模型的全局路径规划阶段和基于传感器实时感知的局部路径规划阶段。前一阶段路径规划通常会涉及一些基于进化理论的算法或基于广义预测控制的在线规划与寻优策略等方法；而后一阶段的路径规划主要依赖传感器的感知和局部探索可行性路径。对于机器人的运动控制来说，其主要包括基于路径规划的路径跟踪控制和基于传感器－执行器的直接映射运动控制。
然而，对于家庭服务机器人而言，长期工作在与人共存的复杂环境中，仅仅要求机器人能够实现动态环境下的自主运动还是远远不够的，还需要实时掌握服务空间中服务对象的生活状态，即实时了解“服务对象在哪里”，并最终达到引导服务机器人为人服务的目的。此类导航的应用主要包括两类实例：（1）人－机相互独立运动，完成各自的阶段性既定运动[3]；（2）与人交互的运动，实现直面服务对象的服务[10]，例如与人结伴而行、跟随人运动、端茶送水等。
（2）家庭服务机器人定位方法
定位问题是移动机器人需要解决的首要问题，实现自主导航的基础。参考以往所采用的方法，根据环境模型是否已知，可以分为基于环境模型的定位方法[4,5]和同时定位和创建地图（Simultanneous Localization and Mapping,SLAM）[6,7]的方式。基于环境模型的定位方法依赖感知信息与环境模型的匹配程度来确定机器人的位姿，其中感知信息可以是自然的环境特征或人工标识。根据机器人的初始位姿是否已知，基于环境模型的定位方法又可分为位姿跟踪和全局定位[8]。未知环境下，移动机器人的同时定位和地图创建能力曾被视为机器人是否具备智能的一大重要体现，为此吸引了大量的研究人员，虽取得了一系列阶段性的成果，但SLAM问题通常涉及未知的动态目标描述及传感器噪声，其计算量大、数据关联较为复杂，迄今为止，还没有出现任何一种有效的定位方法能够解决任意环境下的服务机器人定位问题。
针对家庭环境下服务机器人的室内定位问题，国内外研究者提出了多种解决方案，并取得了相应的阶段性成果，它们大体可分为几类：
（1）基于无线网络技术的定位方式
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