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基于無線傳感網(wǎng)的智能小車室內(nèi)定位方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-08 05:56
  近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,誕生了一系列的創(chuàng)新技術(shù),無線傳感網(wǎng)和智能機(jī)器人就是典型代表,并已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代的研究熱點(diǎn)。無線傳感網(wǎng)下的智能機(jī)器人研究,也成為了眾多研究學(xué)者的研究對(duì)象,二者的結(jié)合更彰顯廣泛的應(yīng)用前景。無線傳感網(wǎng)絡(luò)中存在著大量的傳感器節(jié)點(diǎn),如果把機(jī)器人作為傳感網(wǎng)一個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn),機(jī)器人會(huì)獲得更多的環(huán)境信息,從而為機(jī)器人決策提供數(shù)據(jù)支持;而傳感網(wǎng)也可上傳機(jī)器人采集的動(dòng)態(tài)信息,進(jìn)而豐富客戶檢測(cè)區(qū)域的環(huán)境信息,讓客戶有針對(duì)性的做出決策。定位問題作為這兩項(xiàng)技術(shù)的難點(diǎn)問題,也是目前亟待解決的關(guān)鍵問題之一,沒有位置信息的機(jī)器人不能稱為真正的智能機(jī)器人,無線傳感網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)位置信息同樣具有重要作用。本文著重研究了無線傳感網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)定位方法,結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)過程,搭建了簡(jiǎn)易的定位系統(tǒng)。在進(jìn)行了相關(guān)定位算法的分析比較后,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用情況,本論文選擇了基于RSSI測(cè)距的定位算法。在系統(tǒng)地分析了基于RSSI測(cè)距模型基礎(chǔ)上,結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)過程,提出了一種基于RSSI和卡爾曼濾波的定位策略。本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)如下:(1)對(duì)無線傳感網(wǎng)常用的定位方法進(jìn)行分析比較,結(jié)合移動(dòng)機(jī)器...

【文章頁數(shù)】:73 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-2智能掃地機(jī)器人[13]

圖1-2智能掃地機(jī)器人[13]

圖1-2智能掃地機(jī)器人人發(fā)展的核心技術(shù)包括定位導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化最根本的問題,有了機(jī)器人自己所處位置進(jìn)行路徑規(guī)劃,從而確定控制算法到的任務(wù),所以機(jī)器人的定位一貫都是研究的熱點(diǎn)。人定位技術(shù)簡(jiǎn)介定位技術(shù)指的是通過安裝在機(jī)器人上的聲、光、電境信息,然后將這些信....


圖3-2CC2530實(shí)物圖

圖3-2CC2530實(shí)物圖

圖3-2CC2530實(shí)物圖兩個(gè)無線節(jié)點(diǎn),分別為路由節(jié)點(diǎn)和終端節(jié)點(diǎn)。路作為發(fā)射裝置,當(dāng)終端節(jié)點(diǎn)在一個(gè)測(cè)距點(diǎn)就位后RSSI值就被存儲(chǔ)在在這個(gè)數(shù)據(jù)包中,經(jīng)過拆包的afIncomingMSGPacket_t結(jié)構(gòu)體中,通過pkt過串口連接到PC機(jī),通過串口調(diào)試助手獲得測(cè)....


圖3-3串口助手RSSI值圖

圖3-3串口助手RSSI值圖

圖3-2CC2530實(shí)物圖驗(yàn)時(shí),采用兩個(gè)無線節(jié)點(diǎn),分別為路由節(jié)點(diǎn)和終端節(jié)點(diǎn)。路由節(jié)點(diǎn)作為,終端節(jié)點(diǎn)作為發(fā)射裝置,當(dāng)終端節(jié)點(diǎn)在一個(gè)測(cè)距點(diǎn)就位后,向路由節(jié)個(gè)數(shù)據(jù)包,RSSI值就被存儲(chǔ)在在這個(gè)數(shù)據(jù)包中,經(jīng)過拆包分析,RSS在路由節(jié)點(diǎn)的afIncomingMSGPacket_t....


圖3-12輸入隸屬函數(shù)分布圖

圖3-12輸入隸屬函數(shù)分布圖

(b)input2隸屬函數(shù)圖3-12輸入隸屬函數(shù)分布圖練獲得了初始的FIS,接下來就是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初始得更好的FIS參數(shù)。前面已經(jīng)簡(jiǎn)單介紹過,在ANFIS為前件參數(shù)集合,{pi,qi,ri}則為結(jié)論參數(shù)集合,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中使用的是混合學(xué)習(xí)法,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)如圖3-ut....



本文編號(hào):3922111

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