面向智慧工厂的Wi-Fi信号热力图自动构建方法

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随着柔性制造的推进,智能厂房中的无人搬运车(AGV)得到了广泛的应用。AGV通常使用Wi-Fi通信技术实现与后台控制中心的交互。厂区Wi-Fi接入点(AP)的信号覆盖优劣直接影响AGV通信的可靠性。本文针对人工评估信号覆盖性能效率低下的问题,利用AGV上的低成本惯导和Wi-Fi模块,实现了 AGV小车的轨迹定位,进一步实现了厂区Wi-Fi信号热力图的自动构建。论文的主要内容包括:1.提出了基于AGV运动约束的IMU惯导修正方法。利用惯导动态检测AGV的静止、匀速、加减速等运动行为,并结合基于误差状态量的卡尔曼滤波(ESKF)算法,通过对不同的运动区间进行相应的姿态和速度的校正处理,抑制惯导的漂移误差,实现AGV定位误差的修正。仿真实验与三个场景的实测均表明,该方法使得各实验场景的定位均方根误差(RMSE)下降超过99%。2.设计了惯导和Wi-Fi的融合定位框架。利用轨迹姿态点和对应的Wi-Fi信号,以及少量标定点信息,建立全局姿态点间的惯导约束、标定点匹配约束、弯道匹配约束,并进行轨迹姿态点的图优化求解,实现定位精度的提升。仿真实验与三个场景的实测均表明,该方法使得各实验场景的位置均方根误差进一步下降超过86%,定位精度达到了 2m以内。3.利用高斯过程回归(GPR)实现了厂区Wi-Fi信号热力图的构建。结合定位轨迹的坐标点和对应的Wi-Fi信号作为训练样本集,通过高斯过程回归估计信号分布,进而构建厂区无线覆盖的热力图,为厂区无线覆盖性能评估提供了直观的手段,为AP合理架设和故障排查提供了参考。
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