[发明专利]基于多机器人和高斯信号模型的自适应最优自组网方法有效
| 申请号： | 201710133676.1 | 申请日： | 2017-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN106899991B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 陈浩耀;高亚军;楼云江;李衍杰;刘云辉 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/06;H04W84/18;H04B7/155 |
| 代理公司： | 44248 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多机器人和高斯信号模型的自适应最优自组网方法，包括以下步骤：S1、由主机器人进行整个工作环境的二维地图绘制，采用激光和摄像头绘制环境的二维地图；S2、主机器人在绘制二维地图或者随机游走过程中，采集基站的WiFi信号样本点，然后对WiFi信号进行建模，形成WiFi信号模型；S3、在步骤S2中所建立的WiFi信号模型的基础上，搜寻每个机器人最优的中继位置。本发明的有益效果是：充分考虑了环境对无线信号的影响，能够根据环境中通信网络节点的位置变化，自动实时的调度每个中继机器人的空间位置，使得通信网络快速获得最佳的通信质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 人和 信号 模型 自适应 最优 组网 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多机器人和高斯信号模型的自适应最优自组网方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、由主机器人进行整个工作环境的二维地图绘制，采用激光和摄像头绘制环境的二维地图；/nS2、主机器人在绘制二维地图或者随机游走过程中，采集基站的WiFi信号样本点，然后对WiFi信号进行建模，形成WiFi信号模型；/nS3、在步骤S2中所建立的WiFi信号模型的基础上，搜寻每个机器人最优的中继位置；/nS4、当各个机器人获得了各自的最优中继位置之后，主机器人和从机器人利用蒙特卡洛的方法分别定位其在环境中的位置，然后沿着实时规划好的路径运动到最佳位置；/n其中，/n步骤S1中，整个二维地图的绘制过程分为前端和后端，前端主要由顺序配准和环形闭合检测构成，前端和后端这两部分都是根据传感器的观测信息建立机器人节点间的约束关系，前端处理的是局部数据的关系，后端主要是对全局数据的处理，两者合起来完成图的构建和优化；/n步骤S1中，整个二维地图的绘制过程为：首先通过视觉的方法判断出闭环，当视觉判断出闭环后，系统就给激光SLAM部分的闭环检测部分发出一个闭环信号，当机器人收到这个闭环信号后，就开始进行激光SLAM的闭环检测部分；/n步骤S2中，对于基站，通过先采集环境中基站的WiFi样本点，然后利用高斯过程回归的方法估计出环境中其他位置处的WiFi信号值；对于移动中继，利用WiFi高斯模型来估计环境中其他位置处的信号强度。/n
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