本文關(guān)鍵詞：基于RFID技術(shù)與航跡推測的移動機器人融合定位方法和路徑規(guī)劃

  更多相關(guān)文章： 定位 無線射頻技術(shù) 融合算法 路徑規(guī)劃

【摘要】：自主定位是移動機器人的一個基本任務(wù)。傳統(tǒng)的定位方法多采用單一的傳感器,定位誤差較大。隨著多傳感器的應(yīng)用,相應(yīng)的融合定位算法也大量出現(xiàn)。本文主要研究如何利用RFID技術(shù)和航跡推測法結(jié)合的融合定位方法提高移動機器人的定位精度,完成自主路徑規(guī)劃的任務(wù)。首先本文介紹了RFID和里程計的定位原理及其誤差來源。經(jīng)過對RFID定位系統(tǒng)誤差來源的分析,改進了RFID標簽的排列模式,有效的減少了RFID系統(tǒng)的最大定位誤差。根據(jù)采用的定位方案的特性,提出了帶有閡值的卡爾曼融合定位算法：經(jīng)過對RFID標簽數(shù)據(jù)的篩選,采用具有最值的RFID標簽對移動機器人進行位置估計,根據(jù)RFID和里程計不同的相對誤差,采用不同的處理方式,在相對誤差較小時進行卡爾曼濾波,在相對誤差較大時重置里程計,部分彌補了里程計的累積誤差,從而提高了整個系統(tǒng)的定位精度。然后,在前面的研究基礎(chǔ)上,詳細分析了在未知環(huán)境信息的情況下,移動機器人如何通過提出的路徑規(guī)劃算法實現(xiàn)自主定位與建圖的任務(wù)。對于移動路徑過長、移動路徑重復(fù)等問題進行了詳細的分析并提出了相應(yīng)的解決策略；對于如何高效探索未知區(qū)域提出了一種概率策略,使得移動機器人能夠?qū)ふ业阶疃痰穆窂�。通過保存移動路徑中的重要位置點,建立了一張環(huán)境拓撲地圖,從而可以在建立的地圖上運用A*搜索算法尋找出一條更加高效的路徑,并在以后的移動中對拓撲地圖實現(xiàn)更新。最后,對于以上的分析與提出的算法進行了實驗,并和相關(guān)的參考文獻中已有的算法進行對比分析。仿真實驗的結(jié)果表明,本文提出的融合定位算法可以有效的改善移動機器人的定位精度,完成精確定位；本文提出的路徑規(guī)劃算法可以有效的減少移動機器人的移動總路程,順利完成移動機器人在未知環(huán)境下的路徑規(guī)劃與地圖創(chuàng)建工作。
【關(guān)鍵詞】：定位 無線射頻技術(shù) 融合算法 路徑規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 定位問題13-15
• 1.2.2 地圖創(chuàng)建15-16
• 1.2.3 路徑規(guī)劃16-17
• 1.3 基于RFID技術(shù)的定位17-18
• 1.4 本文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 定位與路徑規(guī)劃概述20-37
• 2.1 引言20
• 2.2 里程計位置估計20-25
• 2.2.1 里程計介紹20-22
• 2.2.2 里程計位置估計的誤差22-23
• 2.2.3 里程計位置估計誤差分析23-25
• 2.3 RFID定位25-28
• 2.3.1 RFID簡介25-27
• 2.3.2 RFID定位原理27-28
• 2.4 路徑規(guī)劃與建圖28-36
• 2.4.1 Voronoi圖介紹29-30
• 2.4.2 A~*算法介紹30-32
• 2.4.3 A~*算法分析32-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第三章 移動機器人融合定位算法37-56
• 3.1 引言37
• 3.2 RFID定位誤差分析37-43
• 3.2.1 誤差來源38-40
• 3.2.2 改進的標簽排列方式40-41
• 3.2.3 角度估計41-43
• 3.3 融合定位算法43-52
• 3.3.1 卡爾曼濾波簡介44-45
• 3.3.2 融合定位算法45-47
• 3.3.3 引入閾值的融合定位算法47-48
• 3.3.4 RFID標簽讀取錯誤分析48-51
• 3.3.5 RFID標簽排列稀疏分析51-52
• 3.4 仿真實驗與分析52-54
• 3.5 本章小結(jié)54-56
• 第四章 移動機器人路徑規(guī)劃算法56-67
• 4.1 引言56
• 4.2 未知環(huán)境下的路徑規(guī)劃56-62
• 4.2.1 路徑規(guī)劃算法詳解56-60
• 4.2.2 路徑規(guī)劃算法總結(jié)60-62
• 4.3 仿真實驗62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-67
• 第五章 總結(jié)與展望67-70
• 5.1 全文總結(jié)67-68
• 5.2 工作展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻71-77

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本文編號：661942