基于UWB的AGV高精度室内定位系统研究

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时间:2018-09-07

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1、国内图书分类号:TP242密级:公开国际图书分类号:621西南交通大学研究生学位论文基于UWB的AGV高精度室内定位系统研究年级2015级姓名蔡博申请学位级别硕士专业机械工程指导老师黄海凤讲师二〇一八年五月ClassifiedIndex:TP242U.D.C:621SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisResearchonAGVofHighAccuracyIndoorPositioningSystemBasedonUWBGrade:2015Candidate:CaiBo

2、AcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeSpecialty:MechanicalEngineeringSupervisor:Lecturer.HuangHaifengMay.2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要近年来,随着生产过程中的物流自动化、物流智能化程度的提高及AGV(AutomatedGuidedVehicle,AGV)在柔性制造中表现出来的独特优势,AGV市场需求持续高速增长,拥有巨大的应用与发展前景。定位是AGV完成导航任务必须首要解决的问题,是提高AGV智能化水

3、平的关键。而UWB具有发射功率低、抗多晶效果好、穿透力强、精度高等特点,成为当前无线定位技术研究的热点,有着重大的研究价值与广阔的应用前景。本文在此背景下,对基于UWB(UltraWideBand,UWB)的AGV室内定位系统进行了深入研究,论文主要工作如下:1.对当前AGV的发展现状、无线定位技术的实现方式进行了整理与综述,选择了基于UWB技术的定位方式,叙述了UWB的技术原理、特点;简单介绍了在定位技术中常用的TOA、TDOA、AOA及RSSI等方式的原理及特点。针对基于UWB的定位技术,详细描述了其基于TOA的测距

4、原理,对测距误差因素进行了分析,并归纳了无线定位性能评价指标。2.针对UWB测距定位过程中的NLOS(None-LineofSight,NLOS)误差、多径干扰及欠观测条件下由未知环境、测量设备等因素引起的量测系统误差带来较大误差的问题,提出运用增量卡尔曼滤波算法对所获得的距离值进行滤波;对比经典Chan与Taylor定位解算法,采用更合适的Chan算法对包含距离值的非线性方程解算获得标签位置坐标,与小波去噪、卡尔曼滤波等算法相比较,本文算法有良好的定位仿真效果。3.基于DWM1000模块支持USB虚拟串口,采用串口通信

5、,分析了基于MATLAB串口通信的基本原理,利用serial类及相关函数设计并编写了基于MATLAB串口通信的上位机程序,设计并实现了上位机所需要的串口距离数据解析、数学计算及可视化显示等功能模块。4.在室内定位现场测试试验之前,对试验环境中存在的测距误差进行了拟合修正,然后基于AGV对象分别进行了静态、动态定位测试,分析了其中的误差来源,测试结果表明了良好的定位效果。关键词:AGV;UWB室内定位;增量卡尔曼滤波;Chan算法;串口通信西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractInrecentyears,w

6、iththeautomationoflogisticsinmanufacturingprocess,theimprovementofintelligentlogisticsandtheuniqueadvantagesofAGVshowedinflexiblemanufacturing,themarketdemandofAGVhascontinuedtogrowatahighspeed,whichleadstoagreatprospectofitsapplicationanddevelopment.Themostimpor

7、tantproblemforAGVtocompletethenavigationtaskwhichmustbesolvedfirstlyispositioning,itisalsothekeytoimprovetheintelligentlevelofAGV.However,UWBhasgraduallybeeninaresearchhotspotinwirelesspositioningtechnology,asaresultofitslowtransmittingpower,goodanti-multipatheff

8、ect,strongpenetration,highprecisionandsoon,whichisofgreatresearchvalueandbroadapplicationprospect.Underthebackground,indoorpositioningsystembasedonUWBisdeeplys

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