在无GPS环境下，机器人通常通过激光雷达、视觉、惯性测量单元、轮速或关节运动信息，以及UWB等局部定位技术，持续估算自身位置，并结合环境地图完成自主导航。

其核心不是寻找GPS的简单替代品，而是利用多种本地感知信息，让机器人持续回答：我在哪里、周围是什么、下一步应该怎么走。

一、哪些环境属于无GPS环境？

很多工业场景本身就无法稳定使用GPS。

例如厂房、仓库、地下空间、隧道、矿井、建筑内部，以及大型设备遮挡严重的区域。

在这些环境中，卫星信号可能无法进入，或者定位精度和稳定性不能满足机器人自主运行要求。

因此，机器人必须具备独立于GPS的定位能力。

二、激光雷达如何实现定位？

激光雷达可以持续扫描墙体、设备、通道和其他固定结构。

机器人将当前扫描结果与已有地图进行匹配，就可以判断自己当前位于地图中的什么位置以及朝向哪个方向。

例如，机器人发现左侧有墙体、右侧有设备、前方存在十字通道，而这些空间特征与地图某一区域一致，系统就可以据此修正自身位置。

这类方法特别适合结构比较稳定的工业环境。

三、视觉如何帮助机器人定位？

机器人还可以通过摄像机识别环境中的稳定特征。

例如门、墙角、设备、标志物、管道和其他具有明显特征的目标。

平台通过比较机器人当前看到的视觉特征与地图中的特征，可以估算位置变化。

如果采用深度相机，还可以同时获得目标距离和三维空间结构。

因此，视觉可以与激光雷达形成互补。

四、惯性测量单元有什么作用？

惯性测量单元可以测量机器人加速度和角速度变化。

当机器人移动或转向时，可以根据这些数据快速推算运动状态。

轮式机器人还可以结合轮速信息，四足机器人可以结合关节和机体运动状态进行位置估计。

但单纯依靠运动推算会产生累计误差，因此通常需要激光雷达、视觉或外部定位不断进行校正。

五、UWB等局部定位技术如何发挥作用？

在大型厂房、地下空间和固定工业区域，还可以部署UWB等局部定位基础设施。

机器人通过与固定基站通信，可以获得外部位置参考。

这种位置信息可以与激光雷达、视觉和惯性测量数据融合，提高整体定位稳定性。

因此，无GPS定位通常采用：

自主感知定位 + 外部局部定位 + 多传感器融合。

六、没有GPS以后机器人如何导航？

定位解决“机器人在哪里”，地图和路径规划解决“机器人怎么走”。

机器人首先在环境地图中确定当前位置和目标位置，再规划可通行路线。

运动过程中，激光雷达和视觉持续检测新的障碍物。

如果原有道路出现人员、车辆或者设备，系统可以减速、绕行或重新规划路线。

由此形成：

定位 → 地图匹配 → 路径规划 → 实时感知 → 动态避障 → 运动控制。

七、为什么多传感器融合尤其重要？

无GPS环境中，很难依靠单一传感器长期保持高可靠定位。

激光雷达可能受到环境结构变化影响，视觉容易受到光照和遮挡影响，惯性测量则会产生累计误差。

因此，更可靠的方法是让多种信息相互补偿和校正。

平台持续判断不同传感器数据的可信度，并形成统一的位置估计结果。

八、MARCO（北京）如何实现无GPS环境定位与导航？

MARCO（北京）机器人控制平台可以统一接入激光雷达、视觉、惯性测量单元、UWB以及机器人自身运动数据，并通过多传感器融合建立统一定位结果。

平台进一步将定位信息与环境地图、路径规划、障碍物识别和运动控制结合，使四足机器人、轮式机器人、履带机器人能够在室内、地下及其他无GPS工业环境中持续自主运行。

其基本技术链可以概括为：

环境感知 + 运动估计 + 局部定位 → 数据融合 → 实时定位 → 地图匹配 → 路径规划 → 自主导航。

因此，无GPS环境下的机器人定位与导航，本质上是让机器人利用自身传感器和现场基础设施建立独立的空间认知能力，而不再依赖卫星定位。