基于WSN的移動(dòng)機(jī)器人SLAM算法研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人具有與環(huán)境主動(dòng)交互的功能，在許多場合能夠替代人類自動(dòng)執(zhí)行某些危險(xiǎn)性任務(wù)，因此被廣泛應(yīng)用到災(zāi)難救援環(huán)境中。但由于災(zāi)難現(xiàn)場信息采集的缺失，移動(dòng)機(jī)器人的精確定位及環(huán)境地圖構(gòu)建成為制約其應(yīng)用與發(fā)展的難題。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)作為一種新的信息獲取與處理技術(shù)，可以作為移動(dòng)機(jī)器人定位與地圖構(gòu)建的良好技術(shù)載體。因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)機(jī)器人結(jié)合的領(lǐng)域，已成為當(dāng)前國際上備受關(guān)注的研究熱點(diǎn)。本

2、文結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位和SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)技術(shù)進(jìn)行研究。
　　針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人采用航跡推算定位算法存在誤差累積，導(dǎo)致機(jī)器人定位精度下降的問題，本文提出基于信息融合的移動(dòng)機(jī)器人定位算法，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法融合機(jī)器人航跡推算信息和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的距離測量信息，通過WSN節(jié)點(diǎn)的距離測量信息對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的航跡推算累積誤差做出相應(yīng)修正。通過仿真實(shí)

3、驗(yàn)證明，本文提出的EKF信息融合定位算法可有效削弱累積誤差對(duì)定位結(jié)果的影響，定位精度明顯高于航跡推算定位。
　　針對(duì)笛卡爾坐標(biāo)系下(Extended Kalman Filter,EKF)融合定位算法存在的限制和缺陷，本文建立混合坐標(biāo)系下移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)與觀測模型，提出基于混合坐標(biāo)系的EKF融合定位改進(jìn)算法，利用動(dòng)態(tài)加權(quán)平均算法對(duì)測量方差進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，最終調(diào)節(jié)系統(tǒng)定位誤差。通過移動(dòng)機(jī)器人位置跟蹤與全局定位兩個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于混合坐

4、標(biāo)系的EKF信息融合改進(jìn)定位算法，能夠克服傳統(tǒng)EKF信息融合定位算法的缺陷和和限制。并且具有定位精度高、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)。
　　針對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)位置未知時(shí)，本文基于Range-Only SLAM技術(shù)解決WSN中移動(dòng)機(jī)器人的SALM問題，在傳統(tǒng)EKFSLAM算法的基礎(chǔ)上，提出基于混合坐標(biāo)系下EKFSLAM算法，可以更準(zhǔn)確的估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的不確定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的基于混合坐標(biāo)的EKFSLAM算法，對(duì)同時(shí)定位移動(dòng)機(jī)器人和WSN