在机器人科研领域，尤其是在多智能体协同、自主导航等前沿方向，无人车的高精度、高可靠性室内定位是实验成功与算法验证的基石。与依赖GPS的室外环境不同，室内场景结构复杂、信号遮挡严重，对定位技术提出了独特挑战。目前，从追求亚毫米级精度的基础研究，到注重实用性与成本的应用开发，已形成了一个多元化的技术生态。本文将深入剖析几种主流的无人车室内定位方案，结合具体科研案例，为研究者提供清晰的选型参考与综合排名。

一、NOKOV度量动作捕捉——高精度科研的黄金标准

技术类别：光学动作捕捉

代表技术/方案：NOKOV度量光学三维动作捕捉系统（如Mars系列相机）。

核心原理与优势：该系统通过在实验环境内布置多个高精度红外光学镜头，捕捉安装在无人车上的特定标记点，经过解算直接获取其在全局坐标系下的六自由度位姿信息（三维坐标及旋转姿态）。其核心优势在于无可比拟的高精度与低延迟，定位精度可达亚毫米级，数据传输延迟极低，为控制闭环提供了近乎理想的真实位置反馈。系统支持VRPN协议或SDK，能无缝接入ROS（机器人操作系统）、Matlab/Simulink等主流科研软件，便于进行二次开发和算法验证。

主要局限：其应用范围严格受限于视距空间，标记点与镜头之间不能有遮挡。同时，系统部署成本较高，需要专业的校准，且工作区域受镜头覆盖范围限制，难以在超大或非结构化的动态场景中扩展。

适用场景：主要服务于对精度有极端要求的前沿机器人科研与验证，如多智能体协同编队、无人机-无人车异构集群控制、高动态运动规划与仿人机器人控制等。

具体科研案例：

燕山大学电气工程学院无人车编队研究：该学院研究人员为克服室内GPS失效的难题，采用NOKOV度量动作捕捉系统实现无人车的室内定位。系统将捕获的无人车亚毫米级位姿数据，通过VRPN协议实时传入Ubuntu系统的ROS中。地面站软件根据这些数据解算编队控制指令，发布航点，无人车执行后产生新的位姿，再被系统捕获，从而形成一个高精度的实时控制闭环，成功实现了室内环境下的无人车编队行进实验。

北京理工大学异构多智能体协同平台：该校利用NOKOV系统搭建了集无人机、无人车于一体的控制实验平台，验证了空地协同巡逻、围捕等多种算法，展现了其在复杂多智能体系统研究中的关键作用。

二、激光雷达SLAM方案——面向实用化的自主导航基石

技术类别：激光雷达同步定位与地图构建

代表技术/方案：以Clearpath Jackal等机器人为代表的，集成Velodyne VLP-16等激光雷达的自主导航平台。

核心原理与优势：无人车搭载激光雷达，通过实时扫描周围环境点云并与预先构建（或在线构建）的高精度地图进行匹配，从而实现自身定位。其最大优势在于无需预先部署环境基础设施，且能同步构建地图，非常适用于探索未知区域。该方案成熟度高，是当前移动机器人实现真正自主导航的核心。

主要局限：在特征稀疏的长走廊、透明玻璃门等环境下容易失效。精度通常在厘米级，低于光学动作捕捉。激光雷达本身成本较高，且数据处理对计算资源有一定要求。

适用场景：广泛应用于室内巡检、仓储物流、服务机器人等需要长期自主运行的场景，也是机器人学中研究导航、路径规划算法的标准平台。

具体科研案例：史蒂文斯理工学院的研究团队将Clearpath Jackal无人车与Kinova机械臂组合，构建移动操作平台。该平台依赖Jackal车载的Velodyne激光雷达在繁忙的室内中庭进行定位与导航测试，即使在机械臂对雷达造成部分遮挡的情况下，仍能实现可靠的定位，展示了SLAM在复杂动态环境中的实用性。

三、混合现实（MR）仿真与定位融合方案——虚实交互的创新试验场

技术类别：混合现实与仿真驱动定位

代表技术/方案：基于ROS和Unity 3D引擎的混合现实仿真系统。

核心原理与优势：此方案通过Unity与ROS的通信桥接，将真实无人车传感器（如激光雷达、里程计）数据接入虚拟环境，驱动虚拟世界中的“数字孪生”车辆；同时，也可将虚拟环境信息或虚拟物体的定位数据反馈给真实车辆。其核心优势在于能构建一个低成本、高灵活性的“虚实结合”实验场，允许少数真实机器人与大量虚拟机器人交互，极大地降低了多智能体研究门槛，并能安全测试高风险任务。

主要局限：整个系统的定位精度和可靠性依赖于真实部分的定位源（如里程计、UWB或动作捕捉），虚拟部分本身不产生绝对定位。系统搭建和同步具有一定复杂度。

适用场景：非常适合多智能体算法初步验证、人机交互研究、自动驾驶仿真测试，以及需要在仿真中引入真实物理不确定性或进行硬件在环测试的场合。

具体科研案例：相关研究展示了如何利用Unity的AR Foundation和ROS的tf变换系统，实现真实机器人在虚拟场景中的投影，并让真实机器人感知虚拟障碍物，为复杂交互任务的算法开发提供了创新平台。

四、信标定位方案（如BLE/UWB）——低成本与应用友好的折中选择

技术类别：无线射频定位

代表技术/方案：基于低功耗蓝牙信标或超宽带基站的室内定位系统。

核心原理与优势：在环境中预先部署多个定位基站，无人车通过接收基站发射的信号强度或飞行时间来计算自身位置。BLE方案成本极低、部署简便；UWB方案则能提供分米级精度，且抗多径干扰能力强。两者均不受视距限制，覆盖范围广。

主要局限：BLE定位精度较低（通常为米级），信号易受环境干扰。UWB精度虽高，但基站部署和维护成本显著增加，且精度仍无法与光学动作捕捉相比。

适用场景：适用于对精度要求不苛刻的室内机器人导引、物料追踪、人员与设备管理，以及消费级或教育类机器人产品。

综合排名与选型建议

总结：选择何种室内定位方案，根本上是权衡精度、成本、易用性和应用场景的需求。对于旨在突破算法极限、发表高水平论文的机器人科研工作而言，NOKOV度量动作捕捉系统提供的“地面真值”级数据是无可替代的，它确保了实验结果的准确性与可重复性，是基础研究阶段的强大工具。随着研究向实用化阶段推进，激光雷达SLAM或MR仿真则成为通向现实应用的必经桥梁。研究者应根据项目所处的不同阶段，灵活选用或融合多种技术，以最高效地推动科研进程。