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基于BLE室内定位导航的两轮自平衡机器人设计

更新时间：2020-12-17 18:16:30 大小：9M 上传用户：xuzhen1查看TA发布的资源 标签：ble室内定位导航机器人 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

移动通信技术的发展和人们生活习惯的改变使得人们对室内定位的需求越来越强烈，但由于环境复杂、定位精度低、覆盖面积小等因素，移动通信工程师仍将室内定位技术作为重点研究目标之一。本文使用具有功耗低、体积小、覆盖面广、精度高等优点的低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy，简称BLE）作为室内定位主要研究工具，使用体积小、转向直径小、成本低、灵活性好的两轮自平衡机器人作为实验平台，将室内定位技术和自平衡机器人技术相结合，实现了基于BLE的室内定位导航的两轮自平衡机器人研究
本文首先运用卡尔曼滤波算法解析陀螺仪和加速度计的最优姿态信号，通过PID控制算法实现两轮自平衡机器人的平衡控制，其中PD控制作为位置闭环系统实现两轮自平衡机器人的直立功能，P控制作为速度闭环系统实现两轮自平衡机器人的前进后退：使用 Altium Designer画图软件设计了两轮自平衡机器人以及BLE信标节点的硬件电路系统，为室内定位提供了稳定的工作平台。然后根据实验环境和多次实验结果合理高效地部署BLE信标节点、选择实验采样节点，在提高定位精度的基础上降低实验成本：逐一在每个采样节点采集信标节点的RSSI数据包，并根据RSSI和NAME组建离线指纹数据库：在实时定位阶段采用同样的数据采集方法采集周围信标节点的RSSI数据包，并对比指纹数据库通过室内定位算法K最近邻算法 NearestNeighb.简称KN确定两轮自平衡机器人的实时位置，最后通过陀螺仪读取的角度数据进行路径规划，实现自平衡机器人的室内定位导航控制。
本文通过大量的实验测试以及 Matlab仿真，表明自平衡机器人能够稳定的维持系统平衡，并实现自身的前进后退以及左右转向功能。在室内定位算法方面，本文对比传统的WKNN算法提出了自适应K值的wKNN定位算法，即根据实际定位环境以及待测点采集到的信标节点的RSSI数据包自适应的改变K值以取得精度最高的定位结果，为进一步实验设计提供了基础。

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