基于UWB的智能巡检机器人定位系统研究

因城市地下管线综合管廊内环境恶劣,巡检距离长,固定式监测设备无法实现全覆盖监控,需要用智能巡检机器人代替传统管廊巡检方式,但是智能巡检机器人能够稳定、有序地运行,关键问题是实现智能巡检机器人的精准定位,即获得巡检机器人在管廊内的精确坐标。目前智能巡检机器人所采用的射频、WiFi、惯性里程计等定位技术易受管廊内环境干扰、累计误差干扰等,定位精度为5~50 m,难以满足管廊智能巡检机器人定位系统1 m以内的定位精度要求。为此,提出一种基于UWB的智能巡检机器人定位系统。采用分析UWB信号在管廊内的传输特性、构建巡检机器人在管廊内的运动模型、通过MATLAB建立巡检机器人定位跟踪仿真实验的手段,设计一种基于UWB管廊修正S-V信道模型的巡检机器人LS-PSO定位算法、一种基于巡检机器人运动模型的EKF跟踪算法,建立了巡检机器人LS-PSO/EKF融合定位跟踪模型。通过与KF算法进行MATLAB定位跟踪仿真对比验证,提出的巡检机器人LS-PSO/EKF融合定位跟踪模型在管廊复杂环境下能够有效去除管廊噪声干扰,定位精度相比KF算法明显提升。

基于贪心算法的无人机纯方位无源定位

以全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)赛题为背景,采用纯方位无源定位模型,确定无人机的位置。利用实时定位跟踪模型,结合贪心算法思想,对被动接收信号的无人机进行实时定位、追踪及位置的调整;同时通过MATLAB软件进行仿真实验,验证算法的有效性。