基于RFID技术与航迹推测的移动机器人融合定位方法和路径规划

发布时间：2017-08-12 14:03

  本文关键词：基于RFID技术与航迹推测的移动机器人融合定位方法和路径规划

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【摘要】：自主定位是移动机器人的一个基本任务。传统的定位方法多采用单一的传感器,定位误差较大。随着多传感器的应用,相应的融合定位算法也大量出现。本文主要研究如何利用RFID技术和航迹推测法结合的融合定位方法提高移动机器人的定位精度,完成自主路径规划的任务。首先本文介绍了RFID和里程计的定位原理及其误差来源。经过对RFID定位系统误差来源的分析,改进了RFID标签的排列模式,有效的减少了RFID系统的最大定位误差。根据采用的定位方案的特性,提出了带有阂值的卡尔曼融合定位算法：经过对RFID标签数据的筛选,采用具有最值的RFID标签对移动机器人进行位置估计,根据RFID和里程计不同的相对误差,采用不同的处理方式,在相对误差较小时进行卡尔曼滤波,在相对误差较大时重置里程计,部分弥补了里程计的累积误差,从而提高了整个系统的定位精度。然后,在前面的研究基础上,详细分析了在未知环境信息的情况下,移动机器人如何通过提出的路径规划算法实现自主定位与建图的任务。对于移动路径过长、移动路径重复等问题进行了详细的分析并提出了相应的解决策略；对于如何高效探索未知区域提出了一种概率策略,使得移动机器人能够寻找到最短的路径。通过保存移动路径中的重要位置点,建立了一张环境拓扑地图,从而可以在建立的地图上运用A*搜索算法寻找出一条更加高效的路径,并在以后的移动中对拓扑地图实现更新。最后,对于以上的分析与提出的算法进行了实验,并和相关的参考文献中已有的算法进行对比分析。仿真实验的结果表明,本文提出的融合定位算法可以有效的改善移动机器人的定位精度,完成精确定位；本文提出的路径规划算法可以有效的减少移动机器人的移动总路程,顺利完成移动机器人在未知环境下的路径规划与地图创建工作。
【关键词】：定位 无线射频技术 融合算法 路径规划
【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5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 研究现状12-17
• 1.2.1 定位问题13-15
• 1.2.2 地图创建15-16
• 1.2.3 路径规划16-17
• 1.3 基于RFID技术的定位17-18
• 1.4 本文主要内容与结构18-20
• 第二章 定位与路径规划概述20-37
• 2.1 引言20
• 2.2 里程计位置估计20-25
• 2.2.1 里程计介绍20-22
• 2.2.2 里程计位置估计的误差22-23
• 2.2.3 里程计位置估计误差分析23-25
• 2.3 RFID定位25-28
• 2.3.1 RFID简介25-27
• 2.3.2 RFID定位原理27-28
• 2.4 路径规划与建图28-36
• 2.4.1 Voronoi图介绍29-30
• 2.4.2 A~*算法介绍30-32
• 2.4.3 A~*算法分析32-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 移动机器人融合定位算法37-56
• 3.1 引言37
• 3.2 RFID定位误差分析37-43
• 3.2.1 误差来源38-40
• 3.2.2 改进的标签排列方式40-41
• 3.2.3 角度估计41-43
• 3.3 融合定位算法43-52
• 3.3.1 卡尔曼滤波简介44-45
• 3.3.2 融合定位算法45-47
• 3.3.3 引入阈值的融合定位算法47-48
• 3.3.4 RFID标签读取错误分析48-51
• 3.3.5 RFID标签排列稀疏分析51-52
• 3.4 仿真实验与分析52-54
• 3.5 本章小结54-56
• 第四章 移动机器人路径规划算法56-67
• 4.1 引言56
• 4.2 未知环境下的路径规划56-62
• 4.2.1 路径规划算法详解56-60
• 4.2.2 路径规划算法总结60-62
• 4.3 仿真实验62-65
• 4.4 本章小结65-67
• 第五章 总结与展望67-70
• 5.1 全文总结67-68
• 5.2 工作展望68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-77

【参考文献】

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本文编号：661942