基于无线传感网的智能小车室内定位方法的研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 一 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 无线传感网背景介绍 | 第9-11页 |
| 1.2.1 无线传感网定义及现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 无线传感网结构与特点 | 第10-11页 |
| 1.3 移动机器人发展介绍 | 第11-13页 |
| 1.3.1 移动机器人研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 移动机器人定位技术简介 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究工作安排 | 第13-15页 |
| 二 无线传感网定位 | 第15-23页 |
| 2.1 基于测距的定位方法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 三边测量法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 三角测量法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 极大似然估计法 | 第18-19页 |
| 2.2 非测距定位方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 质心定位算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Dv-hop定位算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 位置指纹算法 | 第21-22页 |
| 2.3 几种定位方法的比较 | 第22-23页 |
| 三 基于RSSI的测距算法研究 | 第23-40页 |
| 3.1 基于RSSI的测距实验 | 第23-27页 |
| 3.1.1 信号衰减测距模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 测距实验及分析 | 第24-27页 |
| 3.2 模糊推理系统测距 | 第27-32页 |
| 3.2.1 模糊统计实验 | 第28-31页 |
| 3.2.2 Sugeno模糊模型 | 第31页 |
| 3.2.3 FIS测距分析 | 第31-32页 |
| 3.3 模糊推理系统测距优化 | 第32-40页 |
| 3.3.1 初始FIS的建立 | 第33-35页 |
| 3.3.2 网络训练 | 第35-36页 |
| 3.3.3 优化后FIS测距 | 第36-40页 |
| 四 室内小车定位系统软硬件实现 | 第40-52页 |
| 4.1 室内定位系统硬件平台 | 第40-45页 |
| 4.1.1 无线通信部分 | 第40-41页 |
| 4.1.2 智能小车核心控制板 | 第41-42页 |
| 4.1.3 智能小车平台 | 第42-45页 |
| 4.2 室内定位系统软件设计 | 第45-51页 |
| 4.2.1 ZigBee无线网络通信 | 第46-47页 |
| 4.2.2 网络工作流程 | 第47-49页 |
| 4.2.3 上位机人机交互界面 | 第49-51页 |
| 4.3 智能小车的控制 | 第51-52页 |
| 五 小车定位实验及结果分析 | 第52-59页 |
| 5.1 小车航向角校准 | 第52-53页 |
| 5.2 静态定位实验及分析 | 第53-55页 |
| 5.2.1 静态定位实验 | 第54页 |
| 5.2.2 静态定位误差分析 | 第54-55页 |
| 5.3 动态定位实验 | 第55-59页 |
| 5.3.1 卡尔曼滤波器原理 | 第56-57页 |
| 5.3.2 动态对比实验 | 第57-59页 |
| 六 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录1 部分程序 | 第65-71页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-73页 |
