目前，精密测量定位技术已成为高精尖制造和数字化装配的关键支撑。传统单站测量模式已无法满足智能工装自主定位的多任务并行、高效动态测量需求。近年来新出现的分布式测量网络将多个测量仪器组成空间分布的整体系统，在保证精度的基础上通过并行自动化测量提高了效率，是智能制造的必然趋势。
　　组网定向是统一测量坐标系的重要过程和关键共性技术。以室内空间测量定位系统(workshop MeasuringandPositioningSystem，wMPS)为例，由于缺乏对测量网络和测量环境的客观先验信息，现有的组网方法依赖主观经验和人力参与，导致组网操作困难且效率较低。而且任何测量节点的变动都可能导致重新组网的需要，因此这类方法不能满足复杂分布式测量网络长期自动维护的目标。考虑到自动引导车(AutomaticGuidedVehicle，AGV)在上述工业领域应用广泛，以及基于分布式测量技术的AGV定位引导系统这一研究热点，本文的目标为构建AGV信息感知和自主决策代理，自动获取并分析测量网络的客观先验信息，以此为依据计算合理有效的标定点位分布，综合考虑组网精度和效率，改进组网定向算法。主要内容如下：
　　1、提出融合自主导航信息的自动组网方法，利用后方交会和自适应蒙特卡洛定位改进平差定向算法，设计自动导航框架引导AGV采集wMPS交会信息并构造约束方程，迭代优化求解定向参数。
　　2、结合同步定位建图技术和后方交会获取测量网络的客观先验信息，设计标定点位自动规划算法，根据交会关系和信号盲区，计算评估并最终决定标定点位的有效布置和每个接收器的最优朝向。
　　3、为减少人力参与、实现自主组网，研究并实现了基于信息理论的自主探索和主动构建地图的算法框架，解决了在不确定环境中的定位问题，保证了先验信息和平差迭代初值的准确。