基于移动机器人和RFID的动态目标定位和跟踪

【摘要】: 随着物流，购物中心，机场等环境中大量服务机器人的出现，人们对服务机器人的定位和跟踪的要求越来越高. 传统的视觉定位不仅需要在视线范围内，而且还需要复杂的分类算法. 传统的激光定位可以准确地定位环境中的所有障碍物，但无法识别需要定位的目标，因此存在奇异之处. 因为RFID具有全球唯一的ID作为标识符，所以它不需要复杂的分类算法或解决环境阻塞和其他问题. 它还可以解决激光定位的奇异性. 因此，本文研究了RFID技术与激光传感器的融合，以定位和跟踪动态目标. 具体来说，首先是建立RFID传感器模型. RFID传感器不能直接提供标签的位置信息，但可以提供诸如信号强度和相位之类的信息. 因此，有必要建立RFID传感器模型以将信号强度信息与标签的位置信息相关联. 通过在环境中发布大量标签，并通过机械手收集大量标签信息并将其存储在中，可以通过中的信息建立RFID传感器模型. 然后，将通过激光聚类估计的径向速度与通过RFID相位信息估计的径向速度匹配. 由于戴在动态目标上的标签与动态目标的径向速度非常接近，因此可以通过速度匹配来融合这两个信息. 本文对原始激光数据进行聚类，并通过处理相邻时刻的聚类信息获得动态目标的径向速度. 同时，处理RFID相位信息以获得标签的径向速度，然后对两个径向速度进行匹配和分类，最后选择K个最佳匹配来定位动态目标. 最后，使用粒子滤波器融合RFID信号强度信息和速度匹配结果，并定位和跟踪动态目标. 通过预先建立的RFID传感器模型，将RFID信号强度信息集成到颗粒过滤器重量更新阶段移动机器人目标，然后通过速度匹配结果进一步限制重量，然后获得所有剩余颗粒的平均位置，从而得出动态目标的精确位置. 最后，根据动态目标相对于机器人的实时位置移动机器人目标，将该位置分解为线速度和角速度，以控制机器人跟踪动态目标. 该算法已在室内环境中得到验证. 实验表明，本文基于移动机器人和RFID的动态目标定位跟踪方法有效地提高了系统的定位精度和跟踪效果.

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