[发明专利]基于WiFi网络信号的移动机器人室内定位系统

说明书

本发明公开了一种基于WiFi网络信号的移动机器人室内定位系统，该系统包括移动机器人控制平台和上位机，其中通过移动机器人控制平台可以实现数据采集以及移动机器人实时定位时的数据交互，而上位机安装的定位软件，则可以对采集到的WiFi信号强度的数据使用RPCA‑ELM算法进行处理，实现移动机器人的室内定位，其定位速度、精度和稳定性较高且不需要其它传感器的辅助，大大降低了开发成本，具有很高的可移植性，另外，系统安装简便，维护方便，可长时间运作，还可以通过上位机来控制移动机器人的运动。

技术领域

本发明涉及一种基于WiFi网络信号的移动机器人室内定位系统。

背景技术

目前，全球定位系统(Global Positioning System，GPS)技术在大多数室外环境下已经可以实现精确的定位，同时在交通、测绘、军事等领域得到了广泛的应用。然而，由于GPS卫星信号无法穿透建筑，卫星定位导航技术无法满足人们对室内定位的需求。

为了解决室内特殊环境的定位问题，必须研究相对应的室内定位技术。与已成熟的室外GPS技术相比，室内定位技术还处于起步阶段。然而，室内定位技术具有很大的应用前景，主要应用领域包括室内导航、位置服务、监控以及智能室内空间等。

近年来，国内外大学及科研机构对室内定位技术展开了深入的研究，提出UWB、红外射频、Zigbee、蓝牙等室内定位技术。然而，上述室内定位技术均需要安装额外的基础设施。基于WiFi的室内定位由于只利用室内环境中普遍存在的网络基础设施和移动终端，且能实时地提供较精确的室内位置信息，因此得到了广泛关注。

按照定位原理划分，基于WiFi的室内定位技术可以分成两大类：基于传播模型(model-based)的定位和基于指纹(fingerprint-based)的定位。根据测量方式不同，WiFi室内定位技术可以分成基于测距(range-based)和无需测距(range-free)两大类。

其中，基于传播模型的定位方法虽然实现简单，也无需依靠专业设备就能计算出距离，但是由于传播模型无法全面准确的描述室内环境，导致定位精度不高。

在基于测距的定位技术中，根据获取节点间距离或角度等特征参数的方式不同可分为：基于信号到达时间(Time of Arrival，TOA)的定位，基于信号到达时间差(TimeDifference on Arrival，TDOA)的定位，基于信号到达角度(Angle of Arrival，AOA)的定位和基于接收信号强度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)的定位。

由于TOA、TDOA、AOA这几种方法要求有专门的设备，在实现室内WiFi定位时还需要添加额外设备，投入成本比较大，一般多应用于室外卫星定位系统中。

无需测距的定位技术分为两大类：基于匹配的定位和基于通信跳数的定位。基于匹配的定位首先对监测区域内的参考位置进行采样，建立位置与特征参数数据库，进行节点定位时，将测量到的特征参数与数据库进行对比，获得当前目标节点的信息。基于通信跳数的定位则是通过计算目标节点与信标节点间的最小跳数及跳段距离进行定位估计，DV-Hop算法被公认为其中的最经典算法，目前大多数研究集中在如何改进DV-Hop算法。其改进主要包括三个方面：改进节点拓扑结构、改进跳段间距离计算方法和一些混合改进方法。

移动机器人能减少人对危险环境和危害性任务的直接参与，在军事侦察、反恐、防爆、防核化及污染等领域有着广阔的应用前景。

如果将室内定位系统在移动机器人进行应用的话，就需要一个频率高、移植性好的设备。而且不仅要对无线信号进行采集，还要可以控制机器人的移动。目前，国内外许多研究工作中将同步定位与地图构建(SLAM)运用在机器人的自主导航和定位中。