基于RSSI的机器人室内卡尔曼滤波定位算法研究.pdf

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1、2302012，48(8)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于RSSI的机器人室内卡尔曼滤波定位算法研究安雷，张国良，汤文俊ANLei，ZHANGGuoliang，TANGWenjun第二炮兵工程学院301教研室，西安710025TeachingandResearchOffice301，TheSecondArtilleryEngineeringCollege，Xi’an710025，ChinaANLei，ZHANGGuoliang，TANGWenjnn．Studyofrobotind

2、oorKalmanfilterpositioningalgorithmbasedonRSSI．Comput-erEngineeringandApplications，2012，48(8)：230—232．Abstract：Forthedifficultproblemofmobilerobotpositioninginindoorenvironment，thisPaperputsforwardtheKalmanfilterposi-tioningalgorithmbasedonRSSI．Thepositioningalgorithmba

3、sedonRSSIisutilizedtoforecastthelocationofuser,whichtheKalmanfilterisusedtooptimize，inordertoenhancetheperfore'lanceandstabilityofindoorpositioningsystem．ExperimentalresultsshowthattheKalmanfilterpositioningalgorithm，whichhastherobustness，caneffectivelyimprovethelocatio

4、nalprecisionofindoorpositioningsystem，andthattheprospectiveobjectiveisreached．Keywords：robotpositioning；indoorenvironment；leastsquaresmethod；Kalmanfilter摘要：针对移动机器人在室内环境中定位难的问题，提出了一种基于RSSI(ReceiveSignalStrengthIndicator)的卡尔曼滤波定位算法。利用基于RSSI的定位方法估算用户的位置坐标，利用卡尔曼滤波算法对用户的估算位置

5、坐标进行优化处理，以提高室内定位系统的性能和稳定性。实验结果表明，卡尔曼滤波算法是鲁棒的，可以有效改善系统的定位精度，达到了预期的目的。关键词：机器人定位；室内环境；最小二乘法；卡尔曼滤波DOI：10．3778／j．issn．1002．8331．2012．08．065文章编号：1002．8331(2012)08．0230．03文献标识码：A中图分类号：TP2421引言在移动机器人的研究中，机器人的精确定位一直是研究的热点问题，同时室内定位技术又是室内活动机器人研究的难题。虽然GPS自建立以来就得到了广泛的推广和应用，成为军事、交通、资

6、源环境、农牧渔业等领域不可或缺的定位系统，但是目前GPS仍无法在室内环境中获取较高的定位精度，难以满足在室内环境下进行精确定位的要求。因此，针对室内的环境，必须研究专门的定位方法来进行室内定位。目前，常见的室内定位技术主要可以划分为两类：基于移动设备的方法和基于网络的方法。基于网络的室内定位技术主要包括基于RSSI的定位技术、基于信号到达时间(TOA)和信号到达角度(AOA)的定位技术。ZigBee作为一种新兴的无线网络技术，与无线网卡、蓝牙、红外等通信技术相比，它的主要优点是成本低、时延短、自组网、网络容量大等，它基于RSSI的定位

7、技术降低了网路流量和通信延迟n，。本文主要研究基于ZigBee网络的RSSI的定位算法，以及应用卡尔曼滤波(Kalmanfilter)对估算出的定位信息进行优化的问题。首先，利用zigBee网络读取定位节点和各个参考节点之间的RSSI值，通过经验模型求取定位节点和各个参考节点之间的距离，从而估算出定位节点的位置。然后，以估算出的定位信息为观测值，考虑室内存在的各种干扰噪声，建立卡尔曼滤波模型，进一步提高机器人室内定位的精度，从而得到系统的最优估计。实验结果表明，该室内定位算法的有效性，且卡尔曼滤波后定位精度有了明显提高。2系统架构本文

8、以家庭服务机器人为平台，选取机器人实验室作为室内定位实验的场地。该实验室设置了家庭服务机器人工作所需的基本环境，能够更好地验证定位的效果。实验场地的长度为17米，宽度为13米，在坐标系下的布局如图1所示。该定位系统是由8