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基于Wi-Fi指纹定位的智能车仿生声纳SLAM算法研究

作者:胡文超,闫肖梅,陈信强,闫伟,崔坤利(奇瑞新能源汽车股份有限公司,安徽 芜湖 241000)时间:2021-04-08来源:电子产品世界收藏
编者按:针对基于SLAM技术智能车在室内构建二维经验图优化问题,在RatSLAM的基础上,采用仿生声纳系统代替视觉传感器的BatSLAM模型和Wi-Fi指纹定位,实现室内的二维经验图优化。本文在BatSLAM的基础上,使用Wi-Fi指纹定位技术,离线阶段构建指纹数据库,在线阶段使用K加权近邻算法实现在线指纹匹配,提高定位的准确性和精度,从而改善经验图的失真问题。

2 实验与分析

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202104/424273.htm

2.1 在对音频信号采集

本文通过3个超声波换能器作为蝙蝠的耳朵和嘴,3个超声波换能器按照“一字型”进行排列。“二耳”分别将采集的信息通过信号接收电路,经过AD芯片转换为数字信号传递给的STM32主控芯片;STM32主控芯片发出信号,经三极管放大和变压器升压,达到足够功率后使用“嘴”发出声波。采集音频信号并传输给上位机获得左右耳蜗图,采集与传输的过程,如图4所示。

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图4 仿生声纳系统采集与传输

2.2改进算法与原算法的经验图对比试验

选择室内长度为14米宽度为8米的空间作为实验场地,使用GPS获取位置信息作为基准。让智能汽车在一段相同路径上循环行驶2次,记录智能汽车在不同算法条件下的经历图情况。如图5(a)所示,BatSLAM算法下,在最初时,经历图与实际的运动轨迹几乎重合,当运动到(1.8, 1.8)后,经历图与实际运动轨迹出现较大的偏差,并且偏差越来越大;如图5(b)所示,的经历图与实际的运动轨迹的偏差出现先扩大后缩小的情况,当运动到(9, 6.3)时,经历图和实际轨迹出现重合,以上情况说明由于外界干扰等原因,BatSLAM算法由于定位的不准确,会造成经历图的失真。

如图5所示,基于的BatSLAM算法下,图6(a)中智能车的经历图几乎与实际的运动轨迹相重合,虽然图6(b)中的经历图和实际运动轨迹存在一定的偏差,但是基本上优化了经历图的失真问题,提高了定位的准确性。

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图5(a) BatSLAM经历图

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图5(b) BatSLAM经历图

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图6(a) 基于的BatSLAM经历图

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图6(b) 基于的BatSLAM经历图

2.3 改进算法与原算法定位准确度对比试验

在特定的误差条件下,可以进行成功定位的概率作为定位的准确度。定位误差的累积概率指的是位置误差小于或等于某个值的概率。如图6所示,当误差距离不断扩大时,累积误差概率也不断上升。相同的误差距离时,相对于BatSLAM算法,基于Wi-Fi指纹定位的BatSLAM算法下定位误差的累积概率都相对较高,定位误差的累积概率上升速率越快,在误差距离达到0.12时,定位误差的累积概率已经达到了100%,充分的体现了基于Wi-Fi指纹定位的BatSLAM算法准确度高,有效的提高了定位精度。

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图7 改进算法与原算法精度对比

2.4 改进算法与原算法定位精度对比

本文使用平均误差,最大误差这二项指标来衡量2种算法的定位精度,如表1所示。改进算法的最大误差和平均误差相对较小,定位精度更高。

表1 算法精度指数对比表

定位方法

最大误差/m

平均误差/m

基于Wi-Fi指纹定位的BatSLAM算法

0.13

0.09

BatSLAM

0.20

0.14

3 结论

本文提出的基于Wi-Fi指纹定位的BatSLAM模型,不仅实现了不仅实现了智能车室内二维经验图的构建,而且提高了定位的准确性和精度,改善经验图的失真问题,实现经验图的优化效果。

参考文献:

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(本文来源于《电子产品世界》杂志2020年8月期)


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