NLOS环境下基于EKF的移动机器人定位研究

针对室内移动机器人基于接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication)测距定位存在非视距(NLOS,Not-line-of-sight)传播问题,提出一种利用运动模型预测RSSI并修正NLOS测量的定位算法。首先结合移动机器人运动模型预测位置和信号强度RSSI,进而实现NLOS误差判定和测量修正;然后结合步长将移动机器人限制到圆域内,采用改进三边定位算法定位;最后使用扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman Filter)进行定位结果优化,得到位置的优化估计。仿真实验表明,该方法能有效地提高定位精度,能有效抑制具有较大量值的NLOS误差,是NLOS环境下一种有效的定位方法。     

面向自动装车的来车检测和规划系统

为解决自动装车车辆检测和码垛规划问题,设计基于三维激光成像的车辆特征识别和码垛规划系统.设计实现了激光三维扫描系统,提出点云检校方法,获取高精度三维点云;设计基于点云的开放式货车车厢全特征识别算法,经点云分割、特征识别和参数化,获取车辆完整的特征参数检测;基于检测结果设计了码垛规划器,可直接用于装车机使用;基于Linu...