室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法的研究.pdf

1、隨著智能家居系統(tǒng)的不斷發(fā)展，對室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法的研究逐漸成為熱點(diǎn)，對移動機(jī)器人自定位精度的要求也不斷提高。GPS定位技術(shù)在室外環(huán)境中能夠很好的完成定位。但是面對室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性以及建筑物的遮擋等因素，GPS在室內(nèi)環(huán)境中的應(yīng)用受到了很大的限制。為此，國內(nèi)外很多學(xué)者將焦點(diǎn)集中于室內(nèi)環(huán)境下移動機(jī)器人自定位方法的研究。針對現(xiàn)有室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法中存在的定位精度不高，隨時間積累定位誤差增大，信號受多徑效應(yīng)和非視距效應(yīng)影響等問題，本文

2、主要進(jìn)行了以下幾個個方面的研究。
　　1)提出了一種基于遺傳算法的室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法，該方法將RTFL(RFID tag floor based localization)定位算法和極大似然法定位算法相結(jié)合。該定位算法由RTFL定位算法給定機(jī)器人位置估算初值和邊界值，有效的縮短了遺傳算法的搜索范圍，降低了算法的計算時間。提出利用遺傳算法求解極大似然方程組，在很大程度上提高了機(jī)器人的自定位精度。仿真結(jié)果表明：該算法受環(huán)境影響小

3、，能夠在有效的時間內(nèi)完成定位，定位精度在218.6mm以下，可以很好的滿足室內(nèi)環(huán)境下移動機(jī)器人自定位精度的需求。
　　2)考慮到算法的時間復(fù)雜度，機(jī)器人在移動過程中可能會存在數(shù)據(jù)采集和計算的延時，提出了一種基于粒子濾波的移動機(jī)器人自定位方法。該方法通過分析基于RTFL的移動機(jī)器人自定位系統(tǒng)，建立機(jī)器人運(yùn)動模型；通過分析基于RSSI的移動機(jī)器人自定位系統(tǒng)，建立機(jī)器人移動過程的觀測模型。并且提出了粒子剔除策略和依據(jù)粒子方位賦予粒子權(quán)值

4、策略，從機(jī)器人移動過程中方位角的變化進(jìn)行改進(jìn)，大大提高了移動機(jī)器人的自定位精度和執(zhí)行效率。仿真結(jié)果表明，提出的定位算法明顯提高了室內(nèi)環(huán)境下移動機(jī)器人的自定位精度：提出的算法在x軸和y軸方向上的定位誤差接近3cm，比傳統(tǒng)定位算法6cm左右的定位誤差降低了近1倍，并且提出的算法具有比較好的魯棒性。
　　3)提出的兩種方法都能夠提高機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下的自定位精度，基于遺傳算法的室內(nèi)移動機(jī)器人自定位方法，在機(jī)器人處于低速運(yùn)動狀態(tài)時具有較高