线性空间下基于WSN信息采集系统的设计

线性空间下基于IEEE 802.15.4的无线通信具有广泛的应用价值.设计了一套基于无线传感器网络的温湿度及光照信息采集系统,并具体设计了单个节点.实际搭建线性网络平台,利用该平台收集每个节点采集的数据并分析.同时,进一步研究了无线信号在线性空间下的传播性能,测试了节点间接收信号强度指示(RSSI)与数据传输丢包率.试验证明,该系统性能优良,具有很好的现实应用价值.     

线性空间下WSN信息采集系统的设计及实现

线性空间下基于IEEE802.15.4的无线通信具有广泛的应用价值。本文设计了一套基于无线传感器网络的温湿度及光照信息采集系统,并具体设计了单个节点。实际搭建线性网络平台,利用该平台收集每个节点采集的数据并分析。同时,进一步研究了无线信号在线性空间下的传播性能,测试了节点间接收信号强度指示(RSSI)与数据传输丢包率。试验证明,该系统性能优良。具有很好的现实应用价值。     

基于神经网络的多传感器信息融合及其在机器人中的应用

多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息,可以获得系统所需的更准确和更精确的信息。通过神经网络融合方法,探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器人避障实验验证了所提方法的有效性。     

基于无线传感器网络的移动机器人导航方法

为移动机器人在无定位信息的无线传感器网络(WSN)中选择路程短、代价低的导航路径,提出了一种基于无线传感器网络的移动机器人导航方法,包括全网络导航路径规划和局部节点趋近算法。该方法通过结合各节点传感器数据,构造代价函数,在网络中建立伪梯度势场,为移动机器人规划最优路径;移动机器人通过探测接收信号强度指示(RSSI),逐一趋近该路径上的传感器节点到达目标节点。仿真结果表明,该方法能够根据移动机器人的导航要求,引导移动机器人迅速沿最优路径到达目标节点。     

多导航源信息融合技术研究

本文着重对多种导航源（塔康，卫星导航系统，着陆系统，CNI和惯导）信息融合相关技术进行了研究，并提出了一种实现方案。     

中继神经元径向自动控制算法及在WSN节点定位中的应用

提出一种改进的中继神经元径向自动控制算法,提高对被控对象的不确定性和外部扰动的抑制能力,实现WSN节点的自组织定位.设计中继神经元径向控制律,把系统的初始化状态固定到中继神经元上,最后采用扩展卡尔曼滤波器监控WSN节点MIMO行为,实现对WSN节点的定位和数据监测.仿真实验表明,改进的自动控制算法能有效提高自动控制增益,保证在低信噪比条件下对WSN节点的准确定位,提高WSN网络稳定性.     

无线传感器网络中基于区域通信覆盖的节点定位投放算法

针对无线传感器网络中传感器节点投放分布对投放区域有效通信信号覆盖的影响,该文提出了一种基于通信覆盖的分布式投放概率覆盖(DDCP)算法。在保证投放精度的前提下,该算法根据传感器节点在投放区域中位置的不确定性以及信号衰减特性,建立信号覆盖模型,并通过概率优化获取传感器节点的最佳投放位置和投放数目。这样改善了区域通信覆盖,同时提高了投放效率和节省网络资源。通过仿真比较了在不同定位投放方法下的各相关性数据,验证了该算法实现高效投放的优越性和正确性。     

模糊强化学习在机器人导航中的应用

提出了一种基于自适应模糊RBF神经网络的Q学习算法。在模糊神经网络中引入Q学习,赋予模糊神经系统自学习和自适应能力。详细研究了模糊RBF神经网络的五层结构以及Q学习算法,给出了算法设计的流程图,所提算法对移动机器人在未知环境的自主导航,在未知环境中的自学习和自适应具有重要的应用价值。     

多导航源信息融合技术研究

简单描述了多导航信息源的发展历史和特点，以及在军事领域的发展优势．对信息源的种类和模型进行了简单的归类，并对信息融合的算法进行了探讨。     

基于计算机视觉的移动机器人导航

针对跟随路径导引的移动机器人导航方式的灵活性较差、维护成本较高、功能单一的缺点,将计算机视觉用于移动机器人路径识别。首先对视觉传感器获得的视频图像进行处理,获得有用的特征目标,实现机器人对当前路径信息的理解。然后调用直行或转弯功能模块对机器人进行导航控制。实验结果表明,该导航方式具有较好的实时性和鲁棒性。     

一种无线传感器网路由算法的设计与实现

讨论了无线传感器网络的特殊性,分析了其路由算法的需求。借鉴Ad Hoc网中比较成熟的AODV(Ad Hoc按需平面距离矢量)协议和DSR(动态源路由)协议,采用了按需驱动的路由策略,优化了路由建立和维护算法,提出了RODR(简化的按需路由)协议。采用该路由算法的网络协议已在由ATmega128L微处理器和CC2420构成的节点机上实现,通过组网实验,初步验证了其可行性。     

图像传感器OV7620在自主足球机器人中的应用

在简单介绍了全自主足球机器人比赛系统的基础上，分析了传统视觉系统的缺点，给出了用CMOS图像传感器OV7620、SRAM帧存储器IS61LV25616、CPLD／FPGA控制器EPF10K10LC84—3以及DSP器件TMS320VC5416设计的新型嵌入式图像采样处理系统的设计方案。提出了RGB空间到HIS空间的变换方法，从而明显提高了足球机器人视觉系统的速度和可靠性。     

多传感器信息融合技术在移动机器人障碍探测中的应用

在移动机器人障碍探测中,需要实时准确的感知环境信息,而单一传感器仅能提供部分环境信息,对环境进行描述时存在局限性。提出采用红外传感器和超声波传感器相结合来感知环境信息,完成障碍物信息的采集,并利用自适应加权融合算法实现数据融合的方案。实验仿真结果表明,多传感器数据融合后比单一传感器所采集的数据更接近于真实值,波动性小,并不易受外界环境的影响。该方案较好地满足了移动机器人障碍探测的需要,具有一定的有效性和实用性。     

基于蓝牙的机器人传感网络设计

文章针对机器人传感网络的通信特点,以蓝牙技术为基础,提出了一种基于蓝牙技术的机器人传感网络的设计和实现方案.通过采用32位单片机ARM7,设计了基于蓝牙串口多点内嵌模块的机器人传感网络演示系统.该系统实时性好,具有较大的灵活性和可扩展性,其运行情况表明基于蓝牙技术的通信方式能够为机器人传感网络提供可靠的通信.     

一种基于无线传感器网络的火险信息采集系统

提出了把无线传感器应用于火险信息检测防治的思路,研究设计了基于无线传感器网络的火险信息采集系统。节点设计基于MSP430单片机和CC2420 ZigBee射频IC。采用ARM7系列S3C44BOX、GPRS模块SIM100的网关设计,搭建了平面型无线信息传输网络拓扑结构,仿真结果表明,网络伸缩性好,当发生火灾导致某些传感器节点被烧毁时,网络的其他部分还能持续正常工作,具有自组织重新恢复网络的功能。该系统能够实时地显示出各节点的温度、湿度和风速参数,实现楼宇范围火险信息的实时采集。     

基于 RSSI 的无线传感器网络节点定位算法研究

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。基于RSSI（Receive Signal Strength Indicator）的测距技术因其低成本和低复杂度的优点而被广泛用于无线传感器网络的定位技术中。介绍了RSSI信号传输模型,在介绍无线传感器网络定位基本原理的基础上,分析了影响定位精度的因素。综述了近几年提出的无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法及其改进算法,现有基于RSSI定位算法的改进算法主要从测距精度改进、定位精度改进或误差修正改进等方面进行。最后,指出了基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法的不足,并进行展望。     

多传感器信息融合技术在移动机器人障碍探测中的应用

在移动机器人障碍探测中,需要实时准确的感知环境信息,而单一传感器仅能提供部分环境信息,对环境进行描述时存在局限性。文中提出采用红外传感器和超声波传感器相结合来感知环境信息,完成障碍物信息的采集,并利用自适应加权融合算法实现数据融合的方案。实验仿真结果表明,多传感器数据融合后比单一传感器所采集的数据更接近于真实值,波动性小,并且不易受外界环境的影响。该方案较好地满足了移动机器人障碍探测的需要,具有一定的有效性和实用性。     

一种基于WSN的机器人三维精确定位算法

对无线传感器定位方法进行了研究,针对机器人在恶劣环境下定位问题,提出了一种利用无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术对机器人精确定位的方法,构建了一种新的机器人定位模型来求取机器人的坐标和姿态。利用到达时间差(TDOA)技术测量锚节点到盲节点的距离,利用最大似然方法对机器人体内安装的固定传感器未知节点精确定位,进而对机器人的工作区域以及移动方向进行精确定位。根据实验数据进行的仿真计算证明了算法的有效性。