[发明专利]基于RFID的机器人室内定位方法有效

专利信息
申请号: 201710739683.6 申请日: 2017-08-25
公开(公告)号: CN107560618B 公开(公告)日: 2019-10-29
发明(设计)人: 史进;董瑶;董永峰;刘洪普;张亚娟;李炜;于晟;许鹏 申请(专利权)人: 河北工业大学
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20;G06K7/00
代理公司: 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 代理人: 付长杰;张国荣
地址: 300130 天津市红桥区*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明涉及基于RFID的机器人室内定位方法,该方法对原RFID读写器的信号采集系统进行二次开发,使其能读到电子标签对应的位置坐标和RSSI平均值,克服了现有读写器只能读到电子标签基本信息和信号即时强度指示值的技术缺陷。本发明在设定电子标签铺于地面的方式时,采用电子标签交叉分布的策略,即在实验环境中每隔相同距离放置一个纵向电子标签,再在每四个纵向标签中间放置一个横向电子标签,解决了电子标签对于读写器的接收信号具有方向性的问题。将现有的烟花算法利用在本发明关于机器人位置计算上,通过实验结果分析,这样的改进使得应用极大似然估计定位法进行定位的精度大大提高。
搜索关键词: 电子标签 读写器 室内定位 机器人 标签 极大似然估计 信号采集系统 机器人位置 二次开发 横向电子 基本信息 技术缺陷 交叉分布 强度指示 实验环境 位置坐标 定位法 算法 烟花 应用 改进 分析
【主权项】:
1.一种基于RFID的机器人室内定位方法,该方法的步骤如下:第一步,安装并初始化RFID系统:在待定位室内的地面上铺设若干数量的电子标签,在机器人身上安装读写器及天线,读写器和上位机连接;以待定位室内为定位区域,建立逻辑坐标系,将逻辑坐标系下的每个电子标签的位置坐标存储于电子标签的内存中;第二步,读取电子标签的RSSI平均值及对应的位置坐标:在上位机的控制读写器的界面上,点击查询标签按钮,读写器进入查询状态,将读写器每次读到同一个电子标签的RSSI值RSSIi′求和再除以读到的次数n,利用式(2.1)计算获得读写器扫描范围内的每个电子标签的RSSI平均值,记为RSSI均值,其中i′=1,2,…n;同时读写器读取到每个电子标签所对应的位置坐标;第三步,选取参考标签:在第二步求得的每个电子标签的RSSI平均值中利用快速排序算法选取出RSSI平均值位于前五的电子标签作为参考标签,并记录五个参考标签的位置坐标k*=1,2,…5;第四步,计算参考标签与机器人的距离:根据式(4.1)计算出第三步所选取的五个参考标签与机器人当前位置的距离式中,RSSI0为由实验测量获得的电子标签距离读写器1m时的RSSI值;α′为实际环境参数,式(4.2)表示实验中从所有铺设的电子标签中随机选取两个电子标签的RSSI值之差与相应的两个电子标签到机器人当前距离之间满足的关系式,按照式(4.2)求得的α为随机环境参数,将多次求取随机环境参数取平均值为实验环境下的实际环境参数α′;式中代表实验中随机选取的两个电子标签的RSSI值,经测量其距读写器的距离分别为第五步,利用烟花算法进行定位计算:5‑1、确定烟花算法目标函数:根据极大似然定位法,将第三步中记录的参考标签的位置坐标(x1,y1),(x2,y2)…(x5,y5)和第四步得到的每个参考标签与机器人当前位置的距离d1,d2…d5与机器人的定位坐标(x,y)之间满足式(5.1),则烟花算法的目标函数f(x,y)用式(5.2)表示,5‑2、初始化烟花:以定位区域坐标范围设定解空间的范围,设定烟花算法的最大迭代次数为Imax,以参考标签的位置坐标及相应参考标签到机器人当前位置的距离作为样本,随机初始化获得N个烟花θi,i=1,2,…N,设E(θi)为定位误差,计算每个烟花的适应度值f(θi)=E(θi);5‑3、每个烟花通过烟花算子来生成火花:分别利用式(5.3)、式(5.4)计算得出每个烟花θi(i=1,2,…N)生成火花的爆炸个数Si和爆炸半径Ai其中Ymin、Ymax分别为当前迭代烟花中适应度值的最小值和最大值,M和均为常数,ε为最小常数值;每个烟花θi通过爆炸生成k个火花θik,其中火花个数k与爆炸个数Si相等,再利用式(5.5)进行位移操作;其中,rand(0,Ai)表示在爆炸半径Ai内生成的均匀随机数;5‑4、经过位移操作后获得的火花通过式(5.6)进行高斯变异再次生成火花:其中e是服从均值为1,方差为1的高斯分布的随机数;5‑5、当高斯变异产生的火花超出解空间的范围,需要通过式(5.7)的计算映射到一个新的位置;其中,分别表示解空间范围的上下界;%代表模运算;5‑6、计算经步骤5‑5处理后每个烟花对应的所有火花的适应度值,当迭代次数达到最大迭代次数或者所有火花的适应度值均小于0.1%时终止寻优,选出所有火花中适应度值最小的火花作为全局最优火花输出结果,即为机器人的定位坐标值;若迭代次数没有达到最大迭代次数或者某个火花的适应度值不小于0.1%,则选择每个烟花中适应度值最小的火花作为下一代烟花,返回步骤5‑3。
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