基于四轴飞行器平台的WiFi室内定位研究

发布时间：2023-08-26 00:54

　　随着科技的发展,无人机技术越来越成熟,应用也越来越广泛。其中旋翼无人机(主流的有:三旋翼,四旋翼和六旋翼)由于其自身的灵活性而受到广泛的关注。其主要应用于航拍,快递和农业植保。而无人机在应用过程中会遇到定位问题,目前无人机一般都是使用GPS来进行定位,然而在室内情况下由于受建筑物的影响无法使用GPS。因此,需要另外一种定位技术-室内定位。目前主流的室内定位技术有:红外定位,超声波定位,射频识别(RFID)定位,WiFi定位,蓝牙定位,超宽带(UWB)定位等。其中,由于WiFi热点在生活中越来越普及,Wi Fi信号的获取更加容易,从而使得WiFi室内定位技术受到人们的广泛关注。本文根据这一思路将WiFi定位技术应用于四轴飞行器中,以解决其在室内环境中的定位问题。本文主要设计了一种在四轴飞行器平台上基于位置指纹算法的WiFi室内定位系统。该系统主要包含两个部分:上位机和下位机。上位机是在PC端用来建立指纹库和实时定位,然后将定位结果发送给下位机,将大部分计算工作交给上位机来做可以极大的减少下位机的工作量,以提高其稳定性。下位机是指四轴飞行器平台主要工作是采集WiFi的信号强度和对采集到的数...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文结构
2 系统整体设计方案
    2.1 系统设计分析
    2.2 系统设计
    2.3 上位机设计
        2.3.1 LabVIEW简介
        2.3.2 上位机结构
        2.3.3 上位机程序框图
        2.3.4 上位机前面板
    2.4 下位机设计
        2.4.1 四轴飞行器
        2.4.2 STM32最小系统板
        2.4.3 WiFi模块
        2.4.4 下位机结构
    2.5 本章小结
3 系统实现
    3.1 上位机实现
        3.1.1 数据接收
        3.1.2 建立样本库
        3.1.3 位置估算
    3.2 下位机实现
        3.2.1 数据采集
        3.2.2 数据处理
    3.3 本章小结
4 定位算法选择
    4.1 WiFi定位
    4.2 位置指纹介绍
        4.2.1 什么是位置指纹
        4.2.2 位置指纹基本概念
    4.3 位置指纹定位流程
        4.3.1 离线阶段
        4.3.2 在线阶段
    4.4 位置指纹定位算法
        4.4.1 确定性定位算法
        4.4.2 概率性定位算法
    4.5 KNN匹配算法
        4.5.1 KNN简介
        4.5.2 KNN算法流程
        4.5.3 优缺点
        4.5.4 基于加权的KNN匹配算法
    4.6 算法改进
        4.6.1 Kalman滤波简介
        4.6.2 Kalman滤波器主要参数与参数确定
        4.6.3 方案改进流程
    4.7 本章小结
5 系统测试与实验结果分析
    5.1 指纹库的建立与实时定位
        5.1.1 建立指纹库
        5.1.2 实时定位
    5.2 结果与分析
    5.3 本章小结
6 结论
参考文献
附录
    附录Ⅰ本人在攻读学位期间所发表的论文及获奖
致谢



本文编号：3843632