基于无线传感器网络的月球车定位方法及其滤波算法分析-信息与通信工程专业论文.docxVIP

1绪论近年来人类又掀起了探索月球的熟潮，许多国家都制定了登月行动计划．我 1绪论 近年来人类又掀起了探索月球的熟潮，许多国家都制定了登月行动计划．我 国也制定了相应的“嫦娥工程”【l】登月计划．该计划的一个研究重点为月球车． 月球车能够在月表行走，并在合适的位置安放仪器和传感器，获取第一手数据． 研制月球车具有积极的战略意义和重要的理论价值． 月球车【23】本质上是～种特殊机器人，可以分为实时人工控制和自主控制 两种．前一种月球车由地面控制机构的工作人员完全控制；应用后者的月球车具 有一定程度的自我控制能力【4】，可以在无人干预的情况下，完成一些任务．考 虑到月球和地球之间信号传输的时延和技术的可重用性，我们需要的月球车应当 具有一定的自主控制能力．使用自主式月球车可以降低运营成本、提高安全性能， 并且便于今后将技术应用到信号时延更大的其他星球的探索中． 机器人的精确定位是导航的基础，多种已知的机器入定位技术可以应用到月 球车上。现在获得普遍应用的地表无人驾驶车辆一般是由6PS／惯导组合系统和 视觉导航系统共同完成定位和导航任务。然而。一方面，技术的限制使得月球车 不能利用地球的GPS系统进行定位：另一方面，由于经济上原因，近期不可能 在月球上空部署多颗卫星定位系统。所以，月球车的导航和定位多采用机器视觉 导航。美国“雅典娜”火星车就是依靠机器视觉导航的一个成功范例，实现了在 火星上的漫游．我国也正在开展类似的研究． 对于精度要求不是很严格定位和导航，机器视觉定位完全可满足月球车在月 球上漫游的要求。但从更深层次上考虑，漫游不是终极目的。月球表面的许多科 学考察工作常常需要月球车的精确导航和定位能力，甚至通信能力，如指定仪器 数据的周期获取，多月球车之间协同工作等。因此，对于更进一步、更复杂、更 严格的月球科学考察任务而言，仅仅依靠机器视觉导航显得力不从心． 无线传感器具有体积小、便于安装和布置、能量消耗低等优点，非常适合于 外太空环境中车辆的导航和定位。然而单独使用传感器的原始数据，同样精确度 不高． 本文针对高精度的定位要求，引入了一种基于无线传感器的分布式月球车定 位网络系统。它由多个不同的节点组成，节点可以分为两类：固定的节点(即中 心计算机和无线传感器)，以及移动的节点(即月球车)．各节点均装有无线信 号收发器。系统工作流程如下：首先对网络各节点自定位，之后计算出各无线信 号收发器。系统工作流程如下：首先对网络各节点自定位，之后计算出各无线信 号中携带的距离信息，最后结合里程计、陀螺仪等设备测量值，经过滤波(算法) 运算得到网络中月球车的精确位置．该系统能够估计月球车的绝对位置，可以提 供充足的能量进行精度高但比较复杂的滤波运算，并且可以全天候工作． 本文的组织结构如下： 第二章简要介绍机器人和月球车定位的相关工作。我们在第三章提出了一个 基于无线传感器网络的分布式月球车定位系统框架，详细说明了系统的各个组成 部分，并且针对网络中各个部件的互联问题提出了一些建议。第四章在说明了无 线传感器测距原理之后，分析了这种定位系统中无线传感器节点的自定位问题， 并且给出了一种可行的解决方案。第五章讨论；已知定位系统中各无线传感器节 点位置的情况下，怎样结合车载和无线传感器测量数据定位月球车的问题。本章 首先说明了机器人定位中常用的扩展卡尔曼和粒子滤波定位，然后综合扩展卡尔 曼滤波和粒子滤波提出了一种新的月球车定位滤波算法。第六部分中的计算机仿 真实验和结果证明了第五章末尾提出的新算法的优越性．最后，我们给出全文的 总结和未来工作的方向． 本文的主要贡献包括： 提出了一种分布式的月球车定位系统框架。这种定位系统比当前系 统来说，不但更加稳定、便于安置、能够提供全天候的定位服务， 而且兼顾了能源问题、能够被重用。 深入研究了无线传感器网络定位的滤波算法，并对各种算法进行了 仿真实验和性能分析． 提出了一种无线传感器网络定位滤波算法．算法结合了粒子滤波和 卡尔曼滤波算法的优点，能够以较小的计算复杂度，得到收敛速度 快、精度高、稳定性高的定位结果。 4 2机器人的定位和及其滤波算法原理2．1移动机器人的定位方式 2机器人的定位和及其滤波算法原理 2．1移动机器人的定位方式 月球车本质上是一种特殊的机器人，应用在地表普通机器人上的多种定位方 式【5-7】均对月球车定位有较大借鉴意义。下面简要介绍这些获取机器人定位所需 信息的手段，并分析这些手段被用于月球车的可能性。 机器人定位信息需要通过位置测量来获取。位置测量分为相对位置测量和绝 对位置测量两类。相对位置测量也被称为航位推算(Dead Reckoning)，由机器 人的车载里程计、陀螺仪和加速器等设备提供的测量信息。绝对位置测量分为立 体视觉、激光雷达、无线传感器等多种测量方法。常