在移动机器人技术中使用超宽带的ad hoc网格网络本地化

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 局部化系统 局部化系统
• 无线传感器网络 无线传感器网络

背景情况:

• 准确的定位对于自主系统至关重要,特别是在GPS被拒绝的环境中.
• 现有的关于移动和固定节点的特设超宽带 (UWB) 定位的研究是有限的.
• 具有动态行为者的非静态环境对本地化准确性构成重大挑战.

研究的目的:

• 为自行车模型机器人展示高精度GPS拒绝的临时定位系统.
• 为了使机器人能够在移动和固定UWB节点的网格网络中定位自己.
• 在动态,非静态环境中解决局部化的复杂性.

主要方法:

• 最初的本地化使用简化的代多次代临时本地化系统 (AHLos).
• 通过不香的卡尔曼过器 (UKF) 进行位置精细化,具有恒定转速和速度大小 (CTRV) 模型.
• 来自Decawave接收器的机器人测距和UWB测距的融合.
• 基于网络的协作本地化,节点共享位置估计.

主要成果:

• 在非静态环境中成功演示无人地面车辆 (UGV) 的临时定位.
• 通过测距和UWB测距数据的融合,提高了定位准确性.
• 网络节点之间有效的自我定位和相互定位.

结论:

• 拟议的系统可以在GPS被拒绝的动态环境中实现强大而准确的临时定位.
• 通过网状网络的协作本地化显著提高了单个节点的性能.
• 该系统有效地应对动态环境和节点可见性变化的挑战.