本文關(guān)鍵詞：基于改進APIT的移動機器人動態(tài)定位　出處：《北京郵電大學(xué)學(xué)報》2016年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)定位 卡爾曼濾波算法 接收信號強度指標(biāo)

【摘要】：針對室內(nèi)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信傳輸不穩(wěn)定和定位精度較差的情況,提出了一種移動機器人自主動態(tài)定位系統(tǒng),通過實時選擇鄰近信標(biāo)節(jié)點,確定節(jié)點坐標(biāo)構(gòu)成的邊界,繪制局部網(wǎng)格空間,實現(xiàn)機器人動態(tài)定位.利用接收信號強度指標(biāo)實現(xiàn)測距,然后采用基于測距的改進近似三角形內(nèi)點測試(APIT)算法完成定位,再使用卡爾曼算法修正定位誤差.該方法適用于室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)傳輸不穩(wěn)定的實際情況,采用卡爾曼濾波器獲得最優(yōu)數(shù)據(jù).實驗結(jié)果表明,該移動機器人自主動態(tài)定位方法比基于網(wǎng)格的極大似然方法具有更好的精度和適應(yīng)性.
[Abstract]:In view of the instability of communication transmission and poor positioning accuracy in indoor wireless sensor networks, a mobile robot autonomous dynamic positioning system is proposed, which selects adjacent beacon nodes in real time. The boundary of the node coordinate is determined, the local grid space is drawn, and the robot dynamic positioning is realized, and the ranging is realized by using the intensity index of the received signal. Then the improved approximate triangular interior point test (APITT) algorithm based on ranging is used to complete the localization and then the Kalman algorithm is used to correct the positioning error. This method is suitable for the actual situation of unstable indoor network transmission. The experimental results show that the proposed autonomous dynamic localization method is more accurate and adaptive than the grid-based maximum likelihood method.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61273078,61471110)
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP242
【正文快照】： 移動機器人動態(tài)定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的重要研究領(lǐng)域.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠在部分節(jié)點損毀的情況下實現(xiàn)動態(tài)自組織[1-2],可以在災(zāi)難救援系統(tǒng)中,為機器人提供不間斷的實時環(huán)境數(shù)據(jù),有效保障機器人的感知和救援能力.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法按照是否需要測量距離信息可以分為

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本文編號：1420910