[发明专利]一种机器人搜寻目标的方法、机器人、终端及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种机器人搜寻目标的方法、机器人、终端及存储介质，本方案在二维空间平面上的RSSI值；对RSSI值进行进行均值滤波；建立多种数学回归模型；基于校正决定系数公式，分别确定多种数学回归模型的校正决定系数；基于修正后的校正决定系数公式，根据校正决定系数分别确定多个数学回归模型的修正后的校正决定系数；根据修正后的校正决定系数从多种数学回归模型中确定目标回归模型；基于目标回归模型，对滤波后的RSSI值进行二元回归分析，得到分析结果；将分析结果中信号强度上升最大的方向确定为目标方向；根据目标方向搜寻目标。本方案利用二维信号强度来搜寻目标，就可以提高搜寻的精度。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种机器人搜寻目标的方法、机器人、终端及存储介质。

背景技术

目前，机器人已经在工业、国防军事、医疗、抢险救援等等领域得到了广泛的应用，尤其是在一些较为危险的地方，比如有危险品的大楼、充满核辐射的核电站内部场地等等。机器人在这些地方搜寻目标的时候，其定位导航与路径规划是尤为重要的，如何快速准确地寻找到目标的位置是当前各界科研人员的研究热点。

室内有源目标搜寻是机器人搜寻目标的一个重要分支，传统的一维搜寻有着很大的局限性，一维搜寻只能得到信号源一个维度上的信息，如：信号强度、方位角等等。而室内环境非常的复杂，存在着各种各样的障碍和干扰，会对电磁波的传播造成很大的影响，容易导致多径传播效应。而且室内设备可能会对信号造成干扰，有线或无线网络的干扰和噪声都会对定位搜索产生很大影响。所以一维搜索在机器人搜寻中有着一定的局限性，其搜寻精度比较低。

发明内容

本发明实施例提供一种机器人搜寻目标的方法、机器人、终端及存储介质，可以提高搜寻精度。

第一方面，本发明实施例提供了一种机器人搜寻目标的方法，包括：

通过机器人上搭载天线阵列测得信号在二维空间平面上的RSSI值；

对所述RSSI值进行进行均值滤波，得到滤波后的RSSI值；

建立多种数学回归模型；

基于校正决定系数公式，分别确定所述多种数学回归模型的校正决定系数；

基于修正后的校正决定系数公式，根据所述校正决定系数分别确定所述所述多个数学回归模型的修正后的校正决定系数；

根据修正后的校正决定系数从所述多种数学回归模型中确定目标回归模型；

基于所述目标回归模型，对所述滤波后的RSSI值进行二元回归分析，得到分析结果；

将所述分析结果中信号强度上升最大的方向确定为所述目标方向；

根据所述目标方向搜寻目标。

在一些实施例中，所述通过机器人上搭载天线阵列测得信号在二维空间平面上的RSSI值之前，所述方法还包括：

针对所述目标建立信号二维空间衰减模型，所述信号二维空间衰减模型为：

其中，P_t为发射天线的信号功率，P_r为接收天线的信号功率，λ为波长，d是收发天线之间的距离；

根据所述信号二维空间衰减模型确定信号强度与目标方向的对应关系。

在一些实施例中，所述将所述分析结果中信号强度上升最大的方向确定为所述目标方向，包括：

基于信号强度与目标方向的对应关系，将所述分析结果中信号强度上升最大的方向确定为所述目标方向。

在一些实施例中，所述多种数学回归模型包括以下四种模型：