Odometry

• 又稱: Wheel Odometry, Dead Reckoning
• 類別: State estimation & navigation › Localisation
• 標籤: navigation, localization, sensors, fundamentals

利用車輪編碼器或攝影機等感測器資料，估計機器人隨時間的位置變化。

定義

里程計是利用感測器資料，估計機器人相對於起點隨時間變化的位置改變量。它回答一個基本問題：「我離出發的地方移動了多遠？」

最常見的里程計形式： - 輪式里程計：使用車輪編碼器計算轉數並算出行進距離。簡單又快速，但會因車輪打滑、表面不平與機械誤差而累積誤差。這是最基本的機器人定位形式。 - 視覺里程計（VO）：透過追蹤攝影機影格之間的視覺特徵來估計運動。比較不受車輪打滑影響，但運算成本高，也會受光線以及缺乏紋理的環境影響。 - 慣性里程計：使用 IMU（加速度計 + 陀螺儀）資料估計運動。更新頻率非常快，但因為對帶雜訊的加速度資料做兩次積分，漂移得很快。 - 雷射里程計：比對連續的光達（LiDAR）掃描來估計運動。在結構化環境中很精確。

所有里程計方法的一項重大限制是漂移：微小的誤差會隨時間累積，使估計的位置逐漸偏離實際位置。只依賴輪式里程計的機器人，可能以為自己走的是直線，實際上卻已經偏離了路線。

為了對抗漂移，里程計通常會與下列方法結合： - SLAM：利用迴環偵測修正累積的漂移。 - 感測器融合：使用擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 或因子圖最佳化，結合多種里程計來源（輪式 + 視覺 + 慣性）。 - 外部參考：GPS（戶外）或基準標記（室內）提供絕對位置校正。

里程計是機器人導航的基礎：沒有它，機器人就無法感知自己在世界中的運動。

為何重要

里程計是機器人對自己移動了多遠的估計，由累加自身的運動量測值計算而來。它是成本最低的位置資訊，也是其他一切據以修正的基礎：導航堆疊預期有連續的里程計資料流，SLAM 則把它當作要精煉的先驗。它的決定性特性是會漂移：誤差會不斷積分、永遠不會被抵銷，這就是為什麼里程計總是要搭配某種量測絕對位置的方法。

主要應用

• 在兩次絕對位置更新之間進行航位推算
• 提供 SLAM 與粒子濾波器所精煉的運動先驗
• 閉迴路驅動控制的速度回饋
• 對接等短距離操控，平順度比全域精度更重要
• 打滑偵測，比較輪式里程計與 IMU 或視覺的估計值
• 記錄行進距離，用於維護與工作週期追蹤

實際應用

差速驅動機器人會計算車輪編碼器的刻數，並把它們積分成位姿，這個方法運作得很好，直到車輪在光滑地面上打滑，或機器人被人用手推了一下。在 ROS 2 中，這表現為 odom 與 map 座標系的區別：odom 平順且連續但會漂移，map 經過修正且為絕對值，但在定位器更新時會跳動。理解這個區分，就能明白為什麼控制器被設定為使用 odom 來求短期平順，而導航目標則以 map 表示。

常見誤解

• 里程計告訴你機器人在哪裡：它告訴你的是機器人從起點以來移動了多遠，而且帶有累積誤差
• 更好的編碼器能消除漂移：車輪打滑、輪胎壓縮與地面不平造成的誤差，是任何編碼器都偵測不到的
• 里程計與定位是同一件事：前者對運動做積分，後者則根據地圖或外部參考進行修正
• 漂移只是長期才有的問題：單一車輪打滑就可能在幾秒內造成很大的航向誤差

誰需要了解

• 任何第一次啟用移動底盤的人
• 設定使用里程計之導航堆疊的開發者
• 診斷機器人地圖慢慢旋轉或歪斜問題的工程師
• 想了解為何單靠航位推算永遠不夠的學生
• 任何比較輪式、視覺與慣性里程計來源的人

相關技術

• 車輪編碼器（增量式與絕對式）
• 慣性量測單元 (IMU)
• 視覺里程計（VO）與視覺慣性里程計（VIO）
• 擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 與無跡卡爾曼濾波器（UKF）
• 光達（LiDAR）里程計（例如 LOAM、LIO-SAM）
• 用於漂移修正的 GPS/GNSS
• 機器人定位（AMCL、粒子濾波器）
• 航位推算

相關術語

• Visual Odometry
• SLAM
• IMU
• Encoder
• Sensor Fusion
• ROS

相關專案

• Cartographer: Google's real-time 2D and 3D SLAM system for multi-platform robotics
• Nav2: ROS 2 navigation stack with path planning and obstacle avoidance for mobile robots
• DimOS: Python robotics runtime with agents, SLAM and teleop, no ROS required
• ROS Motion Planning: One repo implementing 40+ classic and learning-based robot path planners as ROS plugins
• AprilTag: The standard visual fiducial marker system for robot localization and pose estimation
• MRPT: Comprehensive C++ toolkit for mobile robotics, SLAM, and sensor-based navigation

影片

• What is Odometry? An Introduction to the Essence of Robot Odometry: Rex Liu