摘要：考慮到ROSSLAM構(gòu)建的地圖只能描述環(huán)境的二維信息,三維點云圖像只能描述物體獨立的三維信息等特點,本文融合了ROSSLAM的Gmapping算法構(gòu)建的室內(nèi)二維地圖與物體的三維點云圖像信息,提出了一種復(fù)合坐標(biāo)定位系統(tǒng)。首先對不同室內(nèi)進行分類,進行一維坐標(biāo)的標(biāo)定,其次通過對Gmapping算法構(gòu)建好的地圖等進行二三維坐標(biāo)標(biāo)定,再結(jié)合空間信息構(gòu)成外部坐標(biāo)系φ,最后通過對采集到的物體三維點云坐標(biāo)進行仿射運算獲得物體基于外部坐標(biāo)三維坐標(biāo),結(jié)合一維坐標(biāo),對物體進行復(fù)合四維坐標(biāo)定位。整個定位實驗數(shù)據(jù)表明,物體室內(nèi)的位置平均測量誤差只有4.2cm,其定位精度比起常見的超聲波與紅外線定位系統(tǒng)提高6.7%,比基于藍(lán)牙角度測量的定位系統(tǒng)定位精度提高20%,比超寬帶定位系統(tǒng)提高72%。物體定位誤差小,定位精準(zhǔn)。