基于Wi-Fi指紋定位的智能車(chē)仿生聲納SLAM算法研究

2 實(shí)驗與分析

2.1 仿生聲納系統在對音頻信號采集

本文通過(guò)3個(gè)超聲波換能器作為蝙蝠的耳朵和嘴，3個(gè)超聲波換能器按照“一字型”進(jìn)行排列?！岸狈謩e將采集的信息通過(guò)信號接收電路，經(jīng)過(guò)AD芯片轉換為數字信號傳遞給智能車(chē)的STM32主控芯片；STM32主控芯片發(fā)出信號，經(jīng)三極管放大和變壓器升壓，達到足夠功率后使用“嘴”發(fā)出聲波。仿生聲納系統采集音頻信號并傳輸給上位機獲得左右耳蝸圖，仿生聲納系統采集與傳輸的過(guò)程，如圖4所示。

圖4 仿生聲納系統采集與傳輸

2.2改進(jìn)算法與原算法的經(jīng)驗圖對比試驗

選擇室內長(cháng)度為14米寬度為8米的空間作為實(shí)驗場(chǎng)地，使用GPS獲取位置信息作為基準。讓智能汽車(chē)在一段相同路徑上循環(huán)行駛2次，記錄智能汽車(chē)在不同算法條件下的經(jīng)歷圖情況。如圖5(a)所示，BatSLAM算法下，在最初時(shí)，經(jīng)歷圖與實(shí)際的運動(dòng)軌跡幾乎重合，當智能車(chē)運動(dòng)到（1.8, 1.8）后，經(jīng)歷圖與實(shí)際運動(dòng)軌跡出現較大的偏差，并且偏差越來(lái)越大；如圖5(b)所示,智能車(chē)的經(jīng)歷圖與實(shí)際的運動(dòng)軌跡的偏差出現先擴大后縮小的情況，當運動(dòng)到（9, 6.3）時(shí)，經(jīng)歷圖和實(shí)際軌跡出現重合，以上情況說(shuō)明由于外界干擾等原因，BatSLAM算法由于定位的不準確，會(huì )造成經(jīng)歷圖的失真。

如圖5所示，基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM算法下，圖6(a)中智能車(chē)的經(jīng)歷圖幾乎與實(shí)際的運動(dòng)軌跡相重合，雖然圖6(b)中的經(jīng)歷圖和實(shí)際運動(dòng)軌跡存在一定的偏差，但是基本上優(yōu)化了經(jīng)歷圖的失真問(wèn)題，提高了定位的準確性。

圖5(a) BatSLAM經(jīng)歷圖

圖5(b) BatSLAM經(jīng)歷圖

圖6(a) 基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM經(jīng)歷圖

圖6(b) 基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM經(jīng)歷圖

2.3 改進(jìn)算法與原算法定位準確度對比試驗

在特定的誤差條件下，可以進(jìn)行成功定位的概率作為定位的準確度。定位誤差的累積概率指的是位置誤差小于或等于某個(gè)值的概率。如圖6所示，當誤差距離不斷擴大時(shí)，累積誤差概率也不斷上升。相同的誤差距離時(shí)，相對于BatSLAM算法，基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM算法下定位誤差的累積概率都相對較高，定位誤差的累積概率上升速率越快，在誤差距離達到0.12時(shí)，定位誤差的累積概率已經(jīng)達到了100%，充分的體現了基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM算法準確度高，有效的提高了定位精度。

圖7 改進(jìn)算法與原算法精度對比

2.4 改進(jìn)算法與原算法定位精度對比

本文使用平均誤差，最大誤差這二項指標來(lái)衡量2種算法的定位精度，如表1所示。改進(jìn)算法的最大誤差和平均誤差相對較小，定位精度更高。

表1 算法精度指數對比表

3 結論

本文提出的基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM模型，不僅實(shí)現了不僅實(shí)現了智能車(chē)室內二維經(jīng)驗圖的構建，而且提高了定位的準確性和精度，改善經(jīng)驗圖的失真問(wèn)題，實(shí)現經(jīng)驗圖的優(yōu)化效果。

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（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2020年8月期）