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基于UWB的AGV高精度室内定位系统研究

发布时间:2023-01-15 09:20
  近年来,随着生产过程中的物流自动化、物流智能化程度的提高及AGV(Automated Guided Vehicle,AGV)在柔性制造中表现出来的独特优势,AGV市场需求持续高速增长,拥有巨大的应用与发展前景。定位是AGV完成导航任务必须首要解决的问题,是提高AGV智能化水平的关键。而UWB具有发射功率低、抗多晶效果好、穿透力强、精度高等特点,成为当前无线定位技术研究的热点,有着重大的研究价值与广阔的应用前景。本文在此背景下,对基于UWB(Ultra Wide Band,UWB)的AGV室内定位系统进行了深入研究,论文主要工作如下:1.对当前AGV的发展现状、无线定位技术的实现方式进行了整理与综述,选择了基于UWB技术的定位方式,叙述了UWB的技术原理、特点;简单介绍了在定位技术中常用的TOA、TDOA、AOA及RSSI等方式的原理及特点。针对基于UWB的定位技术,详细描述了其基于TOA的测距原理,对测距误差因素进行了分析,并归纳了无线定位性能评价指标。2.针对UWB测距定位过程中的NLOS(None-Line of Sight,NLOS)误差、多径干扰及欠观测条件下由未知环境、测量设... 

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 AGV国内外研究现状
        1.2.2 室内定位技术介绍
        1.2.3 室内定位技术发展趋势
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 本章小结
第2章 UWB测距定位原理概述
    2.1 UWB技术详细介绍
    2.2 无线传感器网络定位方式
        2.2.1 基于TOA的定位原理
        2.2.2 基于TDOA的定位原理
        2.2.3 基于AOA的定位原理
        2.2.4 基于RSSI的定位原理
    2.3 基于TOA的UWB测距定位原理及误差分析
        2.3.1 克拉美罗下界
        2.3.2 基于TOA的UWB测距原理
        2.3.3 UWB测距误差因素分析
    2.4 无线定位性能评价指标
    2.5 本章小结
第3章 改进增量卡尔曼滤波的UWB室内定位研究
    3.1 问题的提出与分析
    3.2 基于改进增量卡尔曼滤波算法原理
        3.2.1 卡尔曼滤波算法基本原理
        3.2.2 基于改进增量卡尔曼滤波算法基本原理
    3.3 常用无线定位解算法分析
        3.3.1 经典Chan定位解算法原理
        3.3.2 基于Taylor的定位解算法原理
        3.3.3 经典定位解算法性能仿真
    3.4 试验和仿真
    3.5 本章小结
第4章 定位系统的软件设计与实现
    4.1 UWB室内定位系统软件方案设计
        4.1.1 系统软件需求分析及方案设计
        4.1.2 测距软件框架分析
    4.2 基于MATLAB环境的UWB数据采集软件
        4.2.1 基于MATLAB的串口通信原理
        4.2.2 基于MATLAB的上位机数据采集软件
    4.3 基于优化的三边测量定位算法
    4.4 本章小结
第5章 试验测试与结果分析
    5.1 测距定位试验与分析
        5.1.1 试验场景介绍及测距数据拟合
        5.1.2 静态定位试验与分析
        5.1.3 动态定位试验与分析
    5.2 本章小结
结论与展望
    总结
    展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于智能手机的室内定位技术的发展现状和挑战[J]. 陈锐志,陈亮.  测绘学报. 2017(10)
[2]基于RFID的改进室内三边定位算法研究[J]. 高国伟,白国振,杨勇明.  信息技术. 2017(05)
[3]基于内三角形质心算法的超宽带室内定位[J]. 魏培,姜平,贺晶晶,张会猛.  计算机应用. 2017(01)
[4]TDOA中的修正牛顿及泰勒级数方法[J]. 房嘉奇,冯大政,李进.  西安电子科技大学学报. 2016(06)
[5]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济.  中国机械工程. 2015(17)
[6]基于Taylor展开的UWB井下定位算法研究与实现[J]. 谢芝玉,刘雄飞,胡志坤.  计算机工程与应用. 2017(02)
[7]室内定位技术应用、研究现状及展望[J]. 余扬,赵凯飞,沈嘉.  电信网技术. 2014(05)
[8]基于小波分析除噪的全质心UWB室内定位研究[J]. 林传分,覃锡忠,贾振红.  计算机仿真. 2014(02)
[9]一种抑制非视距传播误差的混合定位算法[J]. 徐英凯,曹洁,陈晓群.  计算机工程. 2013(07)
[10]自动导引车(AGV)关键技术现状及其发展趋势[J]. 武启平,金亚萍,任平,查振元.  制造业自动化. 2013(10)

博士论文
[1]基于室内位置与多维情境的人类活动识别方法研究[D]. 刘克强.中国矿业大学 2017
[2]基于激光雷达的室内AGV地图创建与定位方法研究[D]. 满增光.南京航空航天大学 2014

硕士论文
[1]基于IR-UWB的AGV定位与路径规划技术研究[D]. 孙小文.中国农业机械化科学研究院 2017
[2]基于UWB的AGV定位系统研究与设计[D]. 郭耀阳.山东大学 2017
[3]无线定位算法研究与仿真[D]. 秦朝亮.北方工业大学 2016
[4]基于WiFi的室内定位系统的设计与实现[D]. 彭建业.广西大学 2016
[5]基于WLAN的室内定位技术研究[D]. 谭仕昌.华南农业大学 2016
[6]基于TOA方案的超宽带室内定位技术研究[D]. 许佩佩.东南大学 2016
[7]室内AGV组合定位系统研究[D]. 张鑫婵.中国民航大学 2016
[8]基于UWB的室内SDS-TWR测距算法优化和定位算法融合的研究[D]. 陶偲.华中师范大学 2016
[9]数字化工厂中多AGV路径规划研究及应用[D]. 李玉勤.宁夏大学 2016
[10]激光导引AGV样机研制[D]. 路程.合肥工业大学 2016



本文编号:3730890

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