基于不同相似性度量的RFID指纹定位

针对室内移动机器人定位精度低、可靠性差的问题,研究了不同相似性度量的粒子滤波指纹定位法。根据向量空间相似性度量和K-近邻权值算法(WKNN)提出一种新的无源RFID指纹自定位的方法。在训练阶段,移动机器人在定位区域受控移动,采集参考指纹数据;定位阶段,引入递推贝叶斯滤波的粒子滤波定位算法,通过分析不同相似性度量算法对定位精度的影响,提出了一种新的相似性度量算法HSim建立观测模型;最后,采用重采样方法准确估计机器人的真实位姿。通过不同的实验角度分析,证明了该算法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高。