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基于内三角形质心算法的超宽带室内定位
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP212.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]南通大学电气工程学院,江苏南通226019, [2]南通大学电子信息学院,江苏南通226019
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(61371111).
中文摘要:

针对工业现场自动导引运输车(AGV)定位方式灵活性差的问题,应用DW1000射频(RF)芯片,设计实现了一种超宽带(UWB)室内定位系统。首先,提出了高效的多基站测距和多标签调度机制,解决标签冲突和组网问题。其次,针对三角形质心算法实际应用中测距极大误差引起的定位精度低、稳定差的问题,引入可信度概念,提出了内三角形质心算法,通过可信度算子削弱测距极大误差的影响,提高算法性能。最后,将该系统应用于工业车间,当系统容纳20个标签时,单个标签的坐标平均更新频率达到24 Hz,标准差为3 Hz;静态平均定位误差为11.7 cm,标准差为2.5 cm;动态最大误差小于30 cm。实验结果表明,该系统具有高实时性、高精度和高稳定性的特点。

英文摘要:

Aiming at the poor flexibility of Automated Guided Vehicle (AGV) localization method in industrial working field, an Ultra WideBand (UWB) indoor localization system by using DW1000 Radio Frequency (RF) chip was designed and implemented. Firstly, to solve the problem of conflicts and networking of tags, the efficient mechanisms for multi-station ranging and multi-tag scheduling were proposed. Secondly, concerning the low accuracy and poor stability of the triangle centroid localization algorithm caused by maximal ranging errors, a concept of credibility was introduced and the inner triangle centroid algorithm was proposed, which could weaken the influence of maximal ranging errors through credibility coefficient to improve the algorithm performance. Finally, the proposed system was applied to the industrial workshop with 20 tags. For a single tag, the average frequency of coordinate updating reached 24 Hz and its standard deviation was 3 Hz; the static average localization error was 11.7 cm and its standard deviation was 2.5 cm; the dynamic maximum error was within 30 cm. The experimental results show that the proposed localization system has the characteristics of high real-time performance, high precision and high stability.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679