面向四旋翼飞行器的室内定位系统

发布时间：2017-10-19 16:38

  本文关键词：面向四旋翼飞行器的室内定位系统

  更多相关文章： 室内定位 四旋翼飞行器 RSS指纹分布 智能无线路由器 路径修正 四维RSS插值

【摘要】：随着远程遥控和自动控制技术的高速发展,无人飞行器在军用和民用领域均展现出了极大的潜力。同时,其应用范围的迅速拓展也对无人飞行器的定位技术提出了新的要求。在室内定位领域中,因为GPS定位准确率明显下降,如何定位无人飞行器仍然是一个挑战性的问题。先前的工作多是基于图像或超声波定位技术,但是仍存在成本高、能量消耗大等缺点。因此,在本文中,我们致力于在四旋翼无人飞行器上实现基于WiFi-RSS(Received Signal Strength)指纹分布的室内定位方法。该方法的主要特点是除已经广泛安装的无线路由器以外,不需要安装额外的定位设备,因而系统建立成本低,能量消耗小。但是,现存的基于WiFi-RSS指纹的室内定位系统并不能直接被应用于定位四旋翼飞行器,因为实际应用中部分不稳定的无线路由器会造成定位错误,且飞行器的高速飞行也会造成定位误差的显著增大。为此,我们针对四旋翼飞行器的静态、动态两种不同的飞行状态,设计了两种定位方法,即面向静态四旋翼飞行器的定位方法,以及面向动态四旋翼飞行器的定位方法,并分别构建实现了基于这两种方法的子系统。在面向静态四旋翼飞行器的子定位系统中,我们提出使用具有两种天线辐射模式的智能无线路由器进行定位。该无线路由器能够通过切换其天线的工作模式,在室内产生两种不同的RSS分布状态。基于该特点,一台智能无线路由器能够起到传统定位系统中两台无线路由器的作用,从而能够在保证定位精度不变的前提下,有效地减少无线路由器的使用需求量。为了实现本系统,我们设计了1)一套同步定位机制,以管理智能无线路由器的模式转换以及飞行器进行RSS测量间的同步关系。2)同步定位机制中的一种自适应参数调整方法,适应无线网络的不稳定性以及飞行器测量设备的差异性。实验结果表明本子系统能够在保证定位精度不变的同时,将所需的无线路由器的数量减少一半。在面向动态四旋翼飞行器的子定位系统中,我们提出可以利用历史定位数据以修正四旋翼飞行器的飞行路径,从而提高定位精度。同时,四旋翼飞行器在飞行过程中可以使用传感器辅助测量飞行数据,协助定位过程。此外,我们还针对三维定位系统训练阶段工作量大的特点,采用了基于插值的算法,减少了RSS数据采样密度。为了实现本系统,我们1)提出了包括路径修正、路径拟合以及位置预测在内的一系列算法,以减少高速飞行造成的负面影响。2)提出了四维RSS插值算法,减少了RSS训练数据采集的工作量,同时考虑了RSS数据的概率分布特性。实验证明相对于一般定位系统,本子系统能够将平均定位误差减少50%以上,RSS指纹训练数据的采集工作量减少了80%以上。
【关键词】：室内定位 四旋翼飞行器 RSS指纹分布 智能无线路由器 路径修正 四维RSS插值
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN967.2
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-17
• 第一章 绪论17-25
• 1.1 研究背景和意义17-18
• 1.2 需要解决的问题18-20
• 1.2.1 无线路由器的可靠性问题18-19
• 1.2.2 高速运动中的定位精度下降问题19
• 1.2.3 RSS指纹采集工作量问题19-20
• 1.3 本文研究内容20-23
• 1.3.1 面向静态四旋翼飞行器的定位方法20-22
• 1.3.2 面向动态四旋翼飞行器的定位方法22-23
• 1.4 本文章节安排23-25
• 第二章 室内定位概述及相关工作25-33
• 2.1 常见室内定位方法及其原理25-30
• 2.1.1 基本定位原理和算法25-28
• 2.1.2 常见定位手段28-30
• 2.2 相关工作30-32
• 2.3 本章小结32-33
• 第三章 系统概览33-37
• 3.1 系统功能总述33-34
• 3.2 系统结构总述34-35
• 3.2.1 面向静态四旋翼飞行器的子定位系统34-35
• 3.2.2 面向动态四旋翼飞行器的子定位系统35
• 3.3 系统性能总述35
• 3.4 本章小结35-37
• 第四章 面向静态四旋翼飞行器的定位37-59
• 4.1 引言37-38
• 4.2 子系统结构38-40
• 4.2.1 子系统概览38-39
• 4.2.2 定位服务器结构39
• 4.2.3 智能无线路由器结构39-40
• 4.2.4 飞行器客户端结构40
• 4.3 定位过程40-45
• 4.3.1 基本定位过程40
• 4.3.2 同步定位机制40-44
• 4.3.3 Tc的自适应调整44-45
• 4.4 定位算法45-49
• 4.4.1 理论基础46-47
• 4.4.2 离线训练阶段的数据处理47-48
• 4.4.3 在线定位阶段的定位算法48-49
• 4.5 实现细节49-50
• 4.5.1 双工作模式天线49
• 4.5.2 可扩展性49-50
• 4.6 测量与验证50-58
• 4.6.1 单智能无线路由器生成指纹图的差异化比较50-51
• 4.6.2 基于智能路由器和基于普通路由器的定位效果比较51-54
• 4.6.3 普通用户传输稳定性测试54-55
• 4.6.4 Tc自适应调整方法的仿真55-57
• 4.6.5 测量结果评价57-58
• 4.7 本章小结58-59
• 第五章 面向动态四旋翼飞行器的定位59-83
• 5.1 引言59
• 5.2 子系统结构59-61
• 5.2.1 飞行器客户端结构60-61
• 5.2.2 定位服务器结构61
• 5.3 定位过程61-66
• 5.3.1 离线训练阶段61
• 5.3.2 在线定位阶段61-62
• 5.3.3 转弯探知62-65
• 5.3.4 定位算法结构65-66
• 5.4 预定位算法66-69
• 5.4.1 理论基础66-67
• 5.4.2 离线阶段中的四维RSS插值算法67-68
• 5.4.3 在线阶段的预定位方法68-69
• 5.5 路径修正算法69-73
• 5.5.1 基本运动模型和预定位噪声模型69-70
• 5.5.2 路径估计方法70-71
• 5.5.3 转弯过程中的参数重调整71-72
• 5.5.4 路径拟合方法72
• 5.5.5 位置预测方法72-73
• 5.6 测量与验证73-81
• 5.6.1 四维RSS插值算法验证73-75
• 5.6.2 定位算法的验证75-77
• 5.6.3 转弯过程中的参数重调整效果检测77-78
• 5.6.4 不同飞行速度下的系统性能测试78-80
• 5.6.5 电量损耗测试80
• 5.6.6 测量结果评价80-81
• 5.7 本章小结81-83
• 第六章 全文总结83-87
• 6.1 全文工作总结83-85
• 6.1.1 面向静态四旋翼飞行器的子定位系统83-84
• 6.1.2 面向动态四旋翼飞行器的子定位系统84-85
• 6.2 研究展望85-87
• 参考文献87-93
• 致谢93-94
• 攻读学位期间发表的学术论文目录94-96
• 攻读学位期间参与的项目96

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本文编号：1062182