基于无线传感器网络的移动机器人分布式导航技术研究

本项目研究基于无线传感器网络（WSN）的移动机器人分布式导航技术，当WSN感知到某些区域发生异常时能够引导机器人到达相关区域，采取相应的动作继而影响或控制环境参数的变化。本课题的主要工作包括：建立机器人相对于WSN信标节点的导航空间模型；设计一种基于适应度函数的最优链路束搜索算法，将机器人的导航目标分为若干个局部目标节点区域，使机器人在宽约束条件下快速到达目的地；采用多元回归分析多节点间的相关信息得出了统计意义下的RSSI信号单步预测结果，建立了机器人在RSSI量化坐标空间中的导航运动模型；设计一种基于多目标群体决策协调技术的导航控制量融合方法，将每个信标节点作为独立的导航决策单元，给定其独立的导航期望RSSI值，融合每个节点的决策信息，根据多目标最优化理论寻求最大程度满足决策节点控制诉求的全局次优导航策略。

本课题旨在研究工作在未知环境下基于传感器网络的机器人自主导航算法。建立了机器人相对于WSN信标节点的导航空间模型，采用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态和导航目标，在很大程度上减少了信道传输模型误差对导航定位精度的影响；设计了一种基于匹配系数的最优链路束搜索算法，利用减法聚类算法获得分段导航目标节点，将机器人的导航目标分为若干个局部目标节点区域，使机器人在宽约束条件下快速到达目的地。设计了一种高效的硬件分组粒子滤波算法对节点间RSSI信号进行滤波处理，将粒子迭代更新计算分配到各个信标节点中并行执行，使RSSI值和节点间距离呈单调函数关系，从而便于单信标节点导航决策，仿真和实验均优于卡尔曼滤波。设计了一种基于多目标群体决策协调技术的导航控制量融合方法，将每个信标节点作为独立的导航决策单元，给定其独立的导航期望RSSI值，融合每个节点的决策信息，根据多目标最优化理论寻求最大程度满足决策节点控制诉求的全局次优导航策略，实验表明系统可以到达1m以内的导航精度。. 基于本项目，共发表（含收录）论文12篇，其中SCI收录2篇，SCI源期刊接受1篇，Ei收录8篇，国际会议3篇。申请专利1项，培养学生7人。