基于无线传感网络的群机器人精确定位与编队控制

发布时间：2017-04-15 08:26

  本文关键词：基于无线传感网络的群机器人精确定位与编队控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：精确的定位与编队是实现群机器人协调控制的关键技术之一,也是目前群机器人系统在实际使用中所遭遇的瓶颈。为了克服单个机器人有限的感知能力,实现精确定位和编队控制,本文提出一种兼具效率与实用性的综合定位方法,结合了迭代多维尺度分析算法(Multidimensional Scaling, MDS)和两种无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)技术,即基于ZigBee无线传感网络的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)和由电子标签地板组成的射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)系统。首先,航位推测法(Dead Reckoning, DR)与RSSI的定位信息经过卡尔曼滤波器(Kalman Filte r)进行数据融合,得到较为精确的全局定位结果。迭代MDS算法用来获取机器人群的拓扑结构,即所有机器人的相对位置。在对彼此位置更明确的情况下,机器人在运动过程中可以更准确而有效的保持队形。RFID为群内个别机器人提供其精确位置信息,作为坐标转换过程中的参考点,辅助队形校正并减小积累误差。最终可以实现精确的全局定位,群机器人定位系统和编队控制的整体精度得到显著提高。这种方法的优势在于迭代过程的初始点预先做了优化处理,参考点的获取有效且可靠。实验结果验证了本方法的成功。
【关键词】：群机器人 定位 无线传感网络 多维尺度分析
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景与意义9
• 1.2 研究现状9-11
• 1.3 本文的研究内容11-12
• 1.4 本文的章节安排12-13
• 第二章 群机器人定位与编队控制算法13-19
• 2.1 机器人模型13-14
• 2.2 群机器人定位算法14-17
• 2.2.1 航位推测法14-15
• 2.2.2 基于WSN的定位算法15-16
• 2.2.3 MDS算法16-17
• 2.3 编队控制算法17-18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 基于DR与WSN的定位与编队控制方法19-38
• 3.1 问题陈述19
• 3.2 控制结构19-22
• 3.2.1 编队控制策略20-22
• 3.3 定位算法22-27
• 3.3.1 卡尔曼滤波器23-24
• 3.3.2 卡尔曼滤波进行数据融合24-25
• 3.3.3 RFID校正25-27
• 3.4 实验结果27-37
• 3.4.1 仿真实验27-32
• 3.4.2 实物实验32-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 基于MDS与WSN的精确定位方法38-61
• 4.1 问题陈述38-39
• 4.2 MDS算法原理39-44
• 4.2.1 经典MDS39-40
• 4.2.2 迭代MDS40-42
• 4.2.3 算法性能分析42-44
• 4.3 基于WSN与IMDS的群机器人精确定位与编队控制44-50
• 4.3.1 坐标转换45-47
• 4.3.2 相对定位与绝对定位相结合47-50
• 4.4 实验结果50-60
• 4.4.1 仿真实验50-55
• 4.4.2 实物实验55-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 总结61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-71
• 致谢71-72
• 攻读硕士学位发表的论文72-73

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