基于Cricket无线定位的移动机器人控制系统

移动机器人系统的定位问题是移动机器人导航控制的前提.将Cricket无线定位技术与移动机器人控制系统相结合,建立一套基于无线传感器网络定位的机器人控制系统,完成了Cricket无线传感器网络定位系统与移动机器人系统的信息传输与集成,实现对移动物体的定位、导航与控制.在静止情况下,Cricket系统的定位精度较好,定位采样数据误差在3cm内波动.当移动物体以较快速度变换位置时,系统的延时时间约为60ms左右.     

应用无线传感器网络实现移动机器人的节点定位

介绍了一种基于无线传感器网络的移动机器人节点定位实现方案,阐述了节点定位的基本原理,给出了节点硬件电路设计和相关的软件工作流程,并通过应用试验,验证该方案具有较好的定位效果。     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

一种异步无线传感器网络目标定位方法

提出一种应用于异步无线传感器网络的分段式定位方法,该方法根据目标移动速度将定位过程自动分段,在每个时间段初期用同步定位方法获得目标准确初始位置,然后在此基础上采用异步定位.分段式定位方法解决了普通异步定位方法无法准确定位慢速目标的问题,大大降低定位系统对目标节点移动速度的要求.模拟仿真结果表明,该方法可以得到良好的效果.     

一种三维无线传感器网络节点定位算法

节点定位作为无线传感器网络应用支撑技术之一,一直倍受学术界和工业界的关注。现有的定位算法大多针对平面应用而设计,无法满足三维空间应用。针对目前三维空间定位算法的不足,在三边测距定位基础上,本文以三维空间四边测量法为基础,提出了三维空间二次定位法,并对其性能进行了分析,给出了算法的定位误差。     

无线传感器网络定位浅析

本文主要对无线传感器网络定位技术中的节点定位进行了讨论。比较了多种定位算法的优缺点,提出了定位算法的发展方向。     

一种网络生长的无线传感器网络定位算法

提出了一种利用完全图进行无线传感器网络定位的分布式定位算法.仿真表明,该算法在噪声功率较小或者网络连通程度较高时,节点的定位精度更高,并且在网络的连通程度较低或者传感器节点分布不均匀时,仍然保持较好的定位精度.     

一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

本文分析了基于误差的最小二乘估计定位原理,提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。建立所有节点的定位误差之和最小的数学模型,利用遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优的估计位置。实验仿真结果表明该算法对未知节点的定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感网络节点的定位。     

无线传感器网络中的定位算法研究

无线传感器网络由若干个随机分布的设备组成,用以对某些特定的环境数据进行观察。因此,最终观测效果很大程度上依赖于信息采集节点的位置信息的准确性。本文介绍了一种有别于以往定位方式新型定位算法,并结合仿真结果对算法的效果做出了评估。     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点的采集数据的有效性.在基于RSSI的定位算法中,Euclidean算法由于通信开销小,但是定位精确性较低,对Euclidean算法进行了改进,改进算法无需增加额外开销,提高了定位精确性.     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

一种用于室内定位的线性规划算法

针对基于ToA定位中存在的信标节点较少和发送时间不能提前预知的问题,提出了一种新的应用于无线传感网络室内定位的线性规划算法.通过考虑测量值的最小平均绝对值误差,利用线性逼近方法,将一个复杂的、非凸的室内定位问题转换为一个简单的线性规划问题,并用迭代求精的方法求出最优解.仿真结果表明,提出算法计算复杂度低,收敛速度快,可以快速地求出未知节点的坐标;通过和已有的定位算法相比,提出算法在信标节点较少的情况下,仍能保持很好的定位精度,利用较少的节点资源达到比已有算法更好的定位性能.     

基于概率法的移动机器人无线网络定位系统

 作为一种全新的室内定位技术,将无线路由器的无线信号强度（Receive Signal Strength Indicator,RSSI）值应用在室内移动机器人定位领域。为实现室内移动机器人的定位,提出利用无线信号强度值定位的概率法,根据无线信号强度值在室内环境中的分布特点,分析概率法定位原理,开发一种基于VC++6.0平台室内移动机器人定位系统,该定位系统包括硬件平台和软件平台,并进行移动机器人定位实验,得到较好的定位实验结果。同时,分析机器人定位精度,确定影响定位精度的因素主要包括障碍物、人体、温度和湿度等。定位实验结果表明,在结构化环境下机器人定位的最大偏差为1.2758m,最小定位偏差为0.3007m,可以较好地满足室内移动机器人的定位要求。     

一种鲁棒的室外移动机器人路标定位系统

针对移动机器人室外作业需要,提出了一种对光照度的大范围变化具有良好鲁棒性的路标识别与定位系统.通过近红外光主动照明来降低可见光照度变化和阴影等因素对视觉的影响;利用全景视觉系统获取大范围的路标信息,采用动态大津法实现二值化,突出了光照度不均情况下的路标特征,以提高路标的识别率.室外环境下移动机器人定位实验结果表明,该方法对于大范围变化的光照度具有良好的鲁棒性.     

一种基于核方法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的分布式网络技术,被认为是21世纪改变世界的十大革新技术之一。定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,实现传感器节点自定位是提供监测目标位置信息的必要条件。而实现高效、可靠、准确的节点定位对目标跟踪具有重要意义。不幸的是,环境噪声使得节点的定位精度降低。基于此,该文提出一种基于核方法的无线传感器网络定位算法。实验表明,在WSN中通过采用卡尔曼滤波的核方法定位算法,一定程度上减少了随机噪声对节点定位精度的影响,有效的降低了系统定位误差,实现一定程度的抗干扰。     

无线传感器网络质心定位算法研究

质心算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距定位算法。针对不同节点个数、锚节点个数、锚节点单位时间内发送信息的个数以及阈值对定位性能具有较大影响的问题,系统仿真了在固定监测区域内上述参数与定位误差、定位率以及定位时间的关系。通过仿真结果分析得出未知节点的邻锚节点个数是影响定位率及定位精度的主要因素,另外在确保较高定位率的基础上,在固定监测区域内存在较优的参数设置。仿真结果表明,参数优化后的质心算法有效的提高了定位精度及定位率。     

动态传感器网络中距离相关的蒙特卡洛定位算法

动态无线传感器网络的许多应用中定位技术具有至关重要的作用,在这种网络中部署区域内的全部节点不断运动.针对动态传感器网络中的定位问题,在蒙特卡洛方法的基础上提出了一种新的定位算法-距离相关蒙特卡洛(DRMCL).该算法通过利用节点的RSSI测距性能减小预测时未知节点可能存在的交叠区域,提高定位精度.仿真结果表明,对比蒙特卡洛和凸规划等现有的移动传感器网络定位算法,提出的DRMCL可以明显提高定位精度,在运动的过程中,定位精度能够达到20%以下.     

移动机器人视觉导航系统的设计与实现

实时、准确的提取道路信息和控制机器人的运动状态是机器人视觉导航系统的关键,针对这两点提出了一套基于ARM处理器的解决方案和控制算法,并着重研究了坐标几何校正算法和最小曲率半径算法。实践结果表明,该套算法简便有效、实时性好、可靠性高,适用于简易机器人的视觉导航。