2 實驗與分析

2.1 仿生聲納系統在對音頻信號采集

本文通過3個超聲波換能器作為蝙蝠的耳朵和嘴，3個超聲波換能器按照“一字型”進行排列。“二耳”分別將采集的信息通過信號接收電路，經過AD芯片轉換為數字信號傳遞給智能車的STM32主控芯片；STM32主控芯片發出信號，經三極管放大和變壓器升壓，達到足夠功率后使用“嘴”發出聲波。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程，如圖4所示。

圖4 仿生聲納系統采集與傳輸

2.2改進算法與原算法的經驗圖對比試驗

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

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

圖5(a) BatSLAM經歷圖

圖5(b) BatSLAM經歷圖

圖6(a) 基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM經歷圖

圖6(b) 基于Wi-Fi指紋定位的BatSLAM經歷圖

2.3 改進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值的概率。如圖6所示，當誤差距離不斷擴大時，累積誤差概率也不斷上升。相同的誤差距離時，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，定位誤差的累積概率已經達到了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 改進算法與原算法精度對比

2.4 改進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衡量2種算法的定位精度，如表1所示。改進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，不僅實現了不僅實現了智能車室內二維經驗圖的構建，而且提高了定位的準確性和精度，改善經驗圖的失真問題，實現經驗圖的優化效果。

參考文獻：

[1]   遲健男,徐心和.移動機器人即時定位與地圖創建問題研究[J].機器人,2004,26(1):92-96．

[2]   張鳳,黃陸君,袁帥,等. NLOS環境下基于EKF的移動機器位研究[J]. 控制工程,2015,22(1):14-19.

[3]   李曉晨,姚素英,黃碧珍,等.一種應用于高動態范圍CMOS圖像傳感器的曝光控制技術[J].傳感技術學報,2013(3):328-332.

[4]     李琳,林炳強,鄒焱飚.基于條紋式激光傳感器的機器人焊縫跟蹤系統研究[J].中國激光, 2015,(5):34-41.

[5]     MILFORD M J,PRASSER D P,WYETH G F. Effect of representation size and visual ambiguity on RatSLAM system performance [C].Australasian Conference on Robotics and Automation. Australian Robotics and Automation Society (ARAA), 2006: 1-8.

[6]   SCHILLEBEECKX F, MEY F D, VANDERELST D, et al. Biomimetic Sonar: Binaural 3D Localization using Artificial Bat Pinnae[J]. International Journal of Robotics Research, 2011, 30(8):975-987.

[7]   蘇松, 胡引翠, 盧光耀, 等. 低功耗藍牙手機終端室內定位方法[J]. 測繪通報, 2015(12): 81–84, 97.

[8]   王雪莉, 盧才武, 顧清華, 等. 無線定位技術及其在地下礦山中的應用[J]. 金屬礦山, 2009(4): 121–125.

（本文來源于《電子產品世界》雜志2020年8月期）