【摘 要】
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恶劣复杂工业场景中,智能巡检机器人代替人到危险区域巡检,可有效预警危险源,降低安全事故发生率,提高企业安全管理服务水平,为企业生产保驾护航。由于机器人作业过程中检测到异常情况或巡检路线受环境影响存在偏差时,需进一步确定具体位置,本文针对某重型机械厂的真实环境,开展了机器人巡检定位方法及其应用研究。主要工作如下:（1）提出了基于K-means最优估计的Wi-Fi指纹定位算法。该算法将聚类和位置估计过
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恶劣复杂工业场景中,智能巡检机器人代替人到危险区域巡检,可有效预警危险源,降低安全事故发生率,提高企业安全管理服务水平,为企业生产保驾护航。由于机器人作业过程中检测到异常情况或巡检路线受环境影响存在偏差时,需进一步确定具体位置,本文针对某重型机械厂的真实环境,开展了机器人巡检定位方法及其应用研究。主要工作如下:（1）提出了基于K-means最优估计的Wi-Fi指纹定位算法。该算法将聚类和位置估计过程相结合,统一进行优化;在聚类过程当中,采用待测样本的K近邻估计位置信息,代替传统的类中心估值方法;同时通过增加迭代次数,得到最优的估计位置。与传统的单元素定位算法相比,该算法在4米误差范围内定位精度达到了98.56%,与K-means++方法相比,定位精度在数值上提高了33.09%;且最大误差合理控制在6m内,定位精度及鲁棒性都得到了明显提高,满足定位场景的应用需求。（2）针对工厂实际需求研发了一套基于Wi-Fi指纹的智能巡检机器人定位系统。从系统硬件设计和软件开发两个方面设计了智能巡检机器人定位平台的系统架构,完成了基于Wi-Fi指纹的智能巡检机器人定位系统的搭建。通过特定应用需求场景对定位系统验证分析,该文所研发系统能够在实际测试区域内按照预设路线进行实时定位,且在客户端生成的运行轨迹与实际行走的轨迹偏差很小,定位精度较高,能够在真实场景中准确对智能巡检机器人进行定位,满足实际场景的定位需求。
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