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为了实现移动机器人的高精度定位,研究了一种新型的可将光混合定位算法,并对该算法进行了理论分析和实验验证。首先,针对传统信号接收强度(RSS)定位算法与到达角度(AOA)定位算法的优缺点,改进了RSS算法,使其不再利用接收到的信号强度和距离的关系而改用接收到的信号强度和探测器旋转角度的关系,并综合以上两种算法分析得到一种混合定位算法模型。同时对混合型算法进行理论分析,主要从角度的测量方面,确定要达到的目标参数,进而可以达到理想的定位精度。然后通过实验验证该算法模型的实现可行性,主要从测量出的角度数据进行计算,并分析通过该实验数据计算出的定位精度是否达到定位精度目标。实验结果表明:定位精度为6.11 cm,高于10 cm定位目标。同时分别相对于其他两种定位算法,该算法定位精度高、成本低、可行性高。 相似文献
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搭建了室内可见光定位系统,实验上探索了接收信号强度比定位算法的可行性.通过控制多个LED光源在不同时隙的亮暗,分别传输直流与正弦信号,使用照度计及光电探测器测试接收信号强度,对接收机位置进行了估计.其中使用直流信号时,在与光源所在平面相距59 cm的接收平面内,得到最大误差为2.05 cm、平均误差为8.64 mm的定位精度;使用正弦信号时,在与光源平面相距30 cm的接收平面内,得到最大误差为1.09 cm、平均误差为5.6mm的定位精度,并且使用交流信号时实验结果不受环境杂散光的干扰. 相似文献
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高精度室内定位在很多场合的实用性和必要性日趋显著,其应用前景广阔,已成为研究前沿.基于微惯导技术的室内定位,是目前最为精确和有效的一项定位技术,但由于微惯导测量组件存在不可避免的漂移现象,使其无法长时间独立用于目标的定位.在此背景下,提出了一种基于微惯导(Micro-Inertial Navigation System,Micro-INS)与可见光通信(VLC)系统相结合的定位方法.在该方法中,首先通过微惯导测量组件进行航位推算,然后利用获取的VLC信号对微惯导系统的位置信息进行校准,补偿微惯导系统的定位累积误差.定位实验结果表明,文章所提出的方法可有效地提高系统定位精度,实现室内的长时间精确定位. 相似文献
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