基于有源射频识别信号强度的室内移动机器人测距方法

为采用几何法进行室内移动机器人定位,提出了基于有源射频识别(RFID)信号强度测距方法.分析了无线信号传播的特点和无线信号强度指示(RSSI)测距的原理,建立对数-常态分布传播损耗模型.采用有源RFID的HR-6020C读写器和WS-HT06电子标签构建实验系统,其中读写器作为基站固定于一点,电子标签作为移动节点时刻发送信号.通过实验得到距离与RSSI值关系曲线,利用有源RFID系统对理论模型中的参考点信号强度和比例因子进行标定,并分析了测距精度.影响测距精度的因素主要包括标签的位置、数量和实验环境等.根据确定的传播损耗理论模型进行了测距实验.结果表明,在3 m范围内测距最大偏差为41.68 cm.这为基于RFID的室内场馆移动机器人定位提供了依据,可以满足机器人的定位精度要求.     

汽车防盗系统读写器的设计

读写器是RFID系统中重要的组成部分,是读取或写入电子标签信息的设备,具有读取、显示和数据处理等功能。读写器可以单独存在,也可以部件的形式嵌入到其他系统中。读写器与计算机网络一起,完成对电子标签的操作。本文提出了基于U2270B射频芯片与MCU控制模块组成的读写器,可以以非接触,无视觉,高可靠的方式传递特定的识别信息,有效试用于汽车防盗装置。     

基于RFID和DR技术的室内组合定位技术

无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术应用于室内定位时,易受周围环境影响,出现电子标签信号强度弱、无法读取、定位精度降低甚至无法进行定位计算等情况.提出使用RFID/航位推算(dead reckoning,DR)组合定位系统对室内运动物体进行定位.利用RFID系统校正DR系统的累积误差,并在RFID信号丢失时,利用DR系统辅助RFID系统进行有效定位.实验结果证明,RFID/DR组合定位技术能有效提高室内运动物体定位效果和精度.     

差动驱动机器人的一种航迹推算定位方法

文章针对当前差动驱动轮式服务机器人的航迹推算定位精度不足问题,提出一种新的推算方法。该方法通过测量同轴上的2个驱动轮的角速度,利用差动驱动系统的运动规律推算出2个驱动轮的下一个采样时刻的位置。在机器人起始位置已知情况下,该算法可以跟踪和定位机器人一段距离,能有效地辅助和矫正定位有盲区或定位精度不稳定的其它室内定位方法。仿真实验结果表明,该方法定位的误差比当前基于微分方程模型推算定位的误差小。     

基于RFID阵列的无轨AGV系统的研究与设计

为改进有轨自动导航小车(AGV)的不足,研究一种基于RFID阵列的无轨AGV系统。该系统包括RFID阵列地板、无线通信网络、上位机、运行场地地图、小车运行控制系统;AGV安装若干RFID读卡器,运行在RFID阵列地板上,运行时通过读取地板下RFID电子标签的ID号,并通过无线通信网络发送到上位机;上位机构建和存储RFID阵列地板地图,上机位将接收到的ID号与存储的地图进行对照,计算出小车当前的位置的运行姿态,依据预设的运行路径生成AGV当前的控制指令并通过无线网络发送小车,控制小车的运行。系统通过利用RFID与地图实现定位,上位机生成控制指令的方式,实现AGV无轨运行。验证测试结果表明,AGV在预设运行路径上行驶,平均定位精度5cm,实用性好,稳定性高。     

基于MSP430的手持式RFID读写器的设计

根据识别目标位置不固定不宜采用固定式系统的应用要求,设计了一种基于MSP430单片机的手持式RFID读写器.在介绍RFID读写器组成结构的基础上,重点介绍MSP430F149单片机采用SPI接口方式与RF收发芯片FM1702SL的硬件接口及相应软件的设计方法.应用表明,该手持式RFID读写器的设计达到相应的技术指标要求,具有良好的市场应用前景.     

基于路标的机器人自定位方法

介绍了一种基于路标的移动机器人自定位方法。为了解决仅仅利用视觉系统得到的路标信息使用蒙特卡洛自定位(MCL)算法进行机器人自定位时存在较大误差的问题,提出了一种将MCL算法与unscented卡尔曼滤波器相结合进行自定位的方法,将从机器人视觉系统获取的路标信息,从驱动轮码盘获取的位置信息,以及从电子罗盘获取的机器人方位信息进行有效融合,从而提高了机器人的自定位精度。实验结果表明,该方法不但可以提高机器人的自定位精度,而且具有较好的鲁棒性。     

基于多种群共生进化的RFID网络优化

在RFID(radio frequency identification)网络实际大规模部署与应用方面,如何有效地进行RFID网络规划,使网络资源得到优化分配,在保证高读取率和网络负载平衡的前提下,减少读写器冲突,提高标签读取率是决定RFID系统服务质量的关键问题.分析了RFID网络规划和RFID网络环境下的读写器防冲突问题,对两类问题分别建立了相应的数学优化模型.基于生态系统中的不同物种间的互利共生现象,提出了一种多种群共生进化优化算法SMSO(symbiotic multi-species optimization).试验结果表明,将该算法应用于RFID网络规划与防冲突问题,体现了进化的多样性和多层次性,在寻优能力、收敛速度以及克服早熟收敛等方面均具有很好的性能.     

基于WRV的室内移动机器人定位系统

针对W(WLAN,Wireless Local Area Network)、R(RFID,Radio Frequency Identification)、V(Video)技术在室内定位的特点,提出了基于WRV信息融合的机器人定位方法。以概率法为基础,进行了基于Kalman滤波的WLAN机器人定位实验;以增加移动误差补偿的极大似然估计定位算法为基础,进行了基于Kalman滤波的RFID机器人定位实验;以SIFT算法为基础,进行了机器人定位实验;最后研究了机器人多信息融合定位算法并进行了实验。移动机器人定位实验表明:机器人多信息融合定位平均定位偏差为0.381m,减少了WLAN、RFID及视觉系统单独定位时的偏差,定位精度上有了明显的提高,可以较好地满足室内移动机器人的定位要求。     

RFID技术在移动机器人同步定位中的应用

提出了一种用于室内移动机器人的同步定位算法.该算法利用射频识别(RFID)系统,将RFID标签实现的无线传感器网络与SLAM算法结合,依据RFID阅读器获得的标签数据对机器人定位.实验证明:基于RFID系统的定位算法在2维环境中能有效地对机器人进行定位和跟踪.