随着四足机器人逐步从实验室走向工业巡检、应急救援、安防巡逻等实际场景，其在复杂环境下的连续定位能力成为制约应用落地的关键瓶颈。近日，全球领先的物联网无线通信解决方案提供商广和通（股票代码：300638）宣布与智能机器人企业璇玑动力达成战略合作，双方将整合广和通在融合定位模组领域的技术积累与璇玑动力在四足机器人运动控制算法方面的优势，共同提升四足机器人在复杂环境下的连续定位能力与自主导航精度，为特种场景无人化作业提供更可靠的技术底座。

复杂场景下的定位痛点

四足机器人凭借优异的越障能力，在废墟搜救、地下管廊巡检、山地物资运输等场景中展现出巨大潜力。然而，这些场景往往存在GPS信号遮挡严重、动态障碍物干扰、地面纹理缺失、光照剧烈变化等挑战。传统单一传感器（如纯GNSS或视觉SLAM）在遭遇隧道、密林、强眩光或光照剧烈变化时，极易出现定位丢失、数据跳变甚至系统宕机，严重影响机器人的作业连续性和安全性。

“目前的四足机器人大多依赖视觉惯性里程计（VIO）或激光SLAM，但在地下矿洞、大面积水域边缘或电磁干扰区域，传统方案往往力不从心。”璇玑动力首席科学家徐明博士表示，“我们需要一种能够在任何环境下无缝切换定位源，且保证厘米级精度的融合方案。”

双模融合 + 端边协同

此次合作中，广和通将为其旗下多频段高精度定位模组L610-G3与新一代5G+RTK组合导航模组，与璇玑动力自研的“天璇”运动规划系统进行深度集成。具体技术上，双方打造了一套“GNSS+IMU+视觉+轮速融合”的复合定位架构。

在开阔地带，系统优先采用广和通模组的RTK载波相位差分技术，实现实时厘米级绝对定位；当进入GPS信号遮挡区（如桥底、密林或室内外过渡区域），系统自动切换至由广和通IMU模组与璇玑动力学模型耦合的“惯性导航+足端里程计”模式，通过足底力传感器与关节编码器反推机体位移，能够在长达10分钟的无GPS环境下保持定位精度低于0.5米。对于完全封闭的室内或地下空间，则启用基于视觉词汇树与激光点云匹配的局部SLAM，并通过广和通5G模组将关键帧上传至边缘服务器进行全局地图闭环修正。

“这种多源异构传感器深度融合，本质上是让机器人拥有‘多项选择’的感知能力。”广和通智能感知产品线总监陈旭东指出，“我们的模组提供了高精度的原始观测值输出的接口，璇玑动力则利用其运动学模型实现了传感器故障诊断与权值自适应分配，从而保证任何单一传感器失效时，系统仍能保持稳定输出。”

应用落地：从矿道到废墟

在合作成果验证阶段，双方已在某大型矿区地下巷道、城市地下综合管廊以及野外植被密集区开展了超过2000小时的实测。测试数据显示，搭载该系统的璇玑动力“赤兔X3”四足机器人在环境动态变化率超过70%的混合场景中，连续定位成功率从传统方案的82%提升至96.8%，且定位跳变幅度缩小了4倍，在长达2公里的地下巷道中未出现定位丢失现象。

璇玑动力CEO张志勇表示：“连续定位能力是机器人从‘能走’到‘能干活’的分水岭。与广和通的合作，使我们能够获得稳定且高精度的传感数据流，从而把更多算力集中在路径重规划和避障上。我们计划在2025年将这套方案商用落地，率先应用于化工罐区巡检与地震灾后搜救场景。”

行业视角：模组化赋能机器人生态

对于广和通而言，此次合作是其从通信模组向“通信+感知+计算”一体化解决方案延伸的重要一步。通过将高精度定位、5G高速回传与机器人运动控制进行预集成，广和通正在构建面向具身智能的底层硬件基础。

业内人士认为，随着特种机器人对全时全域作业能力的需求日益迫切，具备“软硬一体”融合能力的定位模组将成为行业新赛道。广和通与璇玑动力的联合方案，有望推动四足机器人在极端环境下的作业可靠性进入新阶段。