基于无线传感器网络的机器人定位跟踪研究

摘要：

针对基于无线传感器网络的机器人定位提出了一种分段极大似然质心算法.将质心法引入极大似然估计算法中,通过计算已预测结果的质心提高目标位置的预测精度.考虑到WSN系统的超声定位实时性较差,采用扩展卡尔曼滤波算法将WSN系统改进定位算法与机器人航位推算进行融合以跟踪机器人位姿,从而提高了定位精度和系统动态性能.仿真结果表明:在不同锚节点个数和不同测距误差条件下,分段极大似然质心算法均能取得良好的定位效果;采用扩展卡尔曼滤波算法的数据融合,进一步提高了机器人轨迹跟踪的精度.

关键词：无线传感器网络、机器人、定位跟踪、扩展卡尔曼滤波、数据融合

所属期刊栏目：47

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：94-96,100