在没有全球定位系统(GPS)或外部定位设备(如激光反射器)的情况下，为了使无人驾驶飞行器(uav)能够有效运作，研究人员必须开发自动估计机器人姿态的技术。如果无人机运行的环境不经常变化，并且能够构建该环境的3D地图，基于地图的机器人定位技术可以相当有效。
理想情况下，基于地图的姿态估计方法应该是高效、鲁棒和可靠的，因为它们应该迅速地向机器人发送它需要的信息，以计划其未来的行动和运动。3D光探测和测距(LIDAR)系统是特别有前途的基于地图的定位系统，因为它们收集了丰富的3D信息，无人机可以利用这些信息进行定位。
西班牙Pablo de Olavide大学的研究人员最近开发了一种新的基于地图的定位框架，称为直接激光雷达定位(DLL)。这种方法在arXiv上预发表的一篇论文中提出，可以克服过去引入的其他激光雷达定位技术的一些限制。
开展这项研究的研究人员之一Fernando Caballero告诉TechXplore:“我们提出的方法的主要目标是建立一个基于3D环境地图的3D定位系统。”该方法是专门设计用于空中机器人的，尽管它也可以应用于其他系统。基于地图的定位对于很多机器人应用来说都是必不可少的，比如在仓库、城市峡谷和室内环境等没有gps的区域进行监控、物流或检查工作。”
大多数现有的最先进的激光雷达技术利用物体的几何特征，将传感器收集的数据与周围环境的地图对齐。虽然这些三维激光雷达配准方法有其优点，但它们往往不能在所有场景中都表现良好。
DLL是Caballero和他的同事Luis Merino开发的方法，基于单个点和地图之间的距离的非线性优化，实现了一个点云来进行地图配准。这意味着它不依赖于特定的特征或点对应。给定一个初始姿态，该框架可以跟踪机器人的姿态，只需根据运动传感器收集的数据改进其预测姿态。
“假设机器人携带一个3D激光雷达，能够感知机器人附近障碍物的距离，DLL的目标是在3D地图中估计机器人的位置，”Caballero说。“基于这些信息，DLL找到3D LIDAR信息的最佳对齐到3D地图。”
Caballero和Merino在一系列试验中评估了DLL，并将其与其他姿态估计技术进行了比较。他们发现，尽管其精度与其他最先进的姿态估计方法相似，但DLL比其他方法快大约10倍，因此可以用于实时估计机器人的姿态。
卡瓦列罗说:“DLL对于噪声测程(这在空中机器人中非常常见)也很强大，我们证明了它能够处理机器人测程中的重大误差，对其总体精度影响很小。”
DLL已经可以在GitHub上公开使用，全世界的开发者都可以访问它。在未来，它可以用于快速、准确、可靠地定位空中机器人，特别是在GPS技术无法工作的环境中。
Caballero说:“我们相信，DLL可以帮助在没有GPS信号的地区实现自主导航。”“在我们未来的工作中，我们将考虑提高我们的方法的空间效率。它的一个主要缺点是3D地图所需的内存，所以我们将考虑更高效的结构。”
