本文是关于“用于核环境作业多机器人可见光定位技术的研究”的总结，主要探讨了基于可见光通信（VLC）的多传感器融合定位算法在核环境多机器人协同定位中的应用。以下是文件的核心内容总结：

研究背景与意义：

背景：随着全球能源需求的增长，核能作为一种高效且低碳的能源形式受到重视。然而，核电站运行环境恶劣，存在高辐射、高温、高湿等极端条件，对人员安全与健康构成威胁。传统人力作业方式效率低且易因人为失误影响安全性。

意义：机器人技术被视为解决核电站作业难题的有效手段，能够在高危环境中执行复杂操作，降低人员风险并提升效率。但现有机器人在核环境中的定位与导航技术尚未达到理想水平，亟需优化。

可见光通信（VLC）定位技术概述：

VLC定位技术早期基于光电二极管（PD），但存在光强波动与测角误差影响精度的问题。

相比PD系统，基于图像传感器的VLC定位系统通过捕捉可见光信号的二维图像推算三维位置信息，定位精度较高，且对外界干扰与系统误差的敏感度较低。

基于VLC的多传感器融合定位算法：

算法框架：通过调制LED灯光频率并分配唯一ID编码，结合工业相机图像处理与里程计数据，实现高精度LED位置检测。

具体步骤：

LED灯光频率调制与ID编码分配。

工业相机捕捉调制后的LED灯光，提取ID信息及中心像素坐标。

通过里程计获取机器人偏航角信息。

利用深度相机采集RGB-D图像，通过ORB-SLAM2算法计算位姿序列。

通过TF坐标变换将深度相机位姿转换为工业相机位姿。

构建VLP特征地图，并利用高斯-牛顿法优化定位结果。

实验设置与结果分析：

实验设置：基于TurtleBot3移动机器人平台，采用MindVision UB-300工业相机，在办公室环境进行模拟核电站复杂光照条件下的测试。

定位误差结果：系统平均定位误差为3.62 cm，90%测点误差小于5 cm，最大误差仅9.04 cm。在墙角边缘区域误差显著增大，主要由于信号反射、物理遮挡和信噪比波动。

RViz可视化结果：验证了系统在多场景下的鲁棒性，包括角落区域、狭窄通道及存在障碍物的复杂环境。

研究创新点与优势：

创新性地实现了无需LED-ID精确解码的LED位置检测方法。

通过融合RGB-D相机、工业相机和轮式里程计的多源数据，提高了定位精度和鲁棒性。

系统具备抗电磁干扰的固有优势，特别适用于核电站等复杂工业环境。

结论与展望：

研究证实了所提方法在核环境多机器人协同定位应用中的技术可行性。

未来工作可进一步优化算法性能，拓展应用场景，推动技术在实际核电站作业中的落地应用。