徐 驰， 付丽霞， 毛剑琳， 张 勇， 杨晓东

(1.昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500;2.昆明理工大学 津桥学院,云南 昆明 650106)

0 引 言

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)作为新兴的研究领域，由于其具有可快速部署、结构简单、能耗较低等一般无线网络所不具备的优点和特点，已广泛应用于国防军事，抢险救灾、环境监测、交通管理等领域。

自主移动机器人采用非固定路径移动的智能小车，由于具有更大的使用灵活性，目前已成为机器人技术研究的一个热点。定位技术是自主导航移动机器人必须具备的一个基本功能，是移动机器人能否实现自由导航的基础[1]。

1 SPF算法

PF算法也称为序贯MC(sequential MC,SMC)方法，是一种基于递推贝叶斯估计和MC方法的统计滤波方法，它根据大数定理采用MC方法来求解递推贝叶斯估计中的积分问题[3]。

设动态空间模型如下

(1)

若已知状态的初始概率密度函数为p(x0|z0)=p(x0)，则状态预测方程为

(2)

状态更新方程为

(3)

SPF算法可总结如下[4](Ns为粒子个数)：

2)更新:在k时刻，更新粒子权值

(4)

归一化

(5)

则可得k时刻未知参数x的最小均方估计为

(6)

5)时刻k=k+1，转到第2步。

2 机器人的运动模型

本文考虑两轮驱动移动机器人的状态模型和观测模型。

移动机器人通过控制左右2轮正向和反向旋转能在原地做任意角度转动。当一个包含前向速度和角速度的控制量uk(v,γ(k))施加于机器人时，预测机器人运动的状态模型为[5～7]

(7)

式中 (x(k),y(k))和φ(k)分别为k时刻机器人的位置与方位角，v为机器人的运动速度，γ为角速度，wxyφ∈N(0,σxyφ)为噪声项，用于描述轮子打滑等位置特征的影响。……