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1.
传统的UWB室内定位技术采用几何算法对标签进行解析定位,但复杂的室内环境和测距误差,可能导致方程组无解从而无法实现定位.针对上述问题,提出一种基于改进BP神经网络的UWB室内定位算法.将输出层输出的标签坐标与真实坐标的差值作为误差信号,利用梯度下降法修正网络的各个权值,使误差达到最小.以BP算法为基础,通过网络训练误差的变化趋势自适应调整学习率,提高收敛速率.通过与传统的定位技术和基于BP神经网络的定位算法进行对比实验,仿真实验结果表明,该算法的迭代次数和定位误差明显较小,输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合,具有较高的定位精度. 相似文献
2.
针对当前轧钢企业智能工厂及智能物流的建设,介绍了“黑灯库房”在山钢日照公司冷轧厂轧后库和成品库的应用情况;主要对无人行车的硬件组成及关键技术,如防碰撞技术、智能扫描定位系统、吊具防摇摆技术、智能吊具系统等,进行了详细阐述,并对库管系统及其功能进行了介绍。实际应用表明,采用“黑灯库房”不仅能够带来良好的经济效益,而且库存周转更快、更高效,在安全上提供了更强有力的保障,使山钢日照公司智能制造水平有了较大提升,为下一步智能梦工厂的实现打下了良好的基础。 相似文献
3.
为进一步提高UWB技术在室内移动机器人定位方面的定位精度与可靠性,设计了一种基于UWB与里程计融合的定位系统.针对UWB测距过程中产生的随机误差问题,采用卡尔曼滤波算法进行抑制.针对UWB非视距误差问题,引入NLOS误差鉴别方法鉴别现场环境,借助里程计航迹推演算法获得机器人定位数据进行补偿.针对里程计定位过程中由于长时间、长距离所产生的累积误差问题,采用UWB高精度的定位数据进行误差矫正.实验结果表明,融合UWB与里程计的定位系统有效地抑制了UWB定位的随机误差与非视距误差,尤其在UWB信号受到障碍物的严重遮挡时,移动机器人仍能获得精确可靠地定位数据. 相似文献
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6.
煤炭开采行业是长期以来的高危行业,在恶劣的地层下开展煤炭开采面临着瓦斯、水灾、爆炸等安全生产事故的威胁.在煤矿恶劣的环境中,对安全生产提出了更高的要求,其中对于作业人员的保护应排在首位,应及时对矿井人员进行精确定位,能够实现及时有效地联系、救援等相关需求.针对目前现有矿井作业人员定位系统的缺陷,分析了目前常用的定位技术方法,总结出井下作业人员定位的特点,设计出了基于SDS-TWR定位技术的矿井井下作业人员的高精度定位系统.实验结果显示,SDS-TWR定位技术能够精确地对井下作业人员进行定位. 相似文献
7.
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9.
本文对山西潞安集团左权阜生煤矿井下人员精确定位系统进行了研究。该系统采用先进的线性调频扩频UWB技术,可以实现井下重要区域无线全覆盖,在保障定位精度的要求下能降低建设成本,可以实现该矿对井下人员的精确定位。 相似文献
10.