在三维环境下有三个声纳源,运动中的机器人持续接受带有高斯噪声的声纳源信号并使用声纳源信号解算获得自身10s内的位置,噪声使用randn实现,对比这个解算轨迹与实际轨迹,给出matlab程序
时间: 2024-03-22 19:42:24 浏览: 56
matlab-对一幅灰度图像进行运动模糊并叠加高斯噪声,并采用维纳滤波进行复原-源码
下面是一个简单的MATLAB程序,用于模拟机器人在三维环境下接收三个声纳源的信号,并使用声纳源信号解算获得自身位置。程序使用randn函数模拟高斯噪声,并将解算轨迹和实际轨迹绘制在三维图形中进行对比。
```matlab
% 三个声纳源的位置
source1 = [10, 20, 30];
source2 = [20, 30, 40];
source3 = [30, 40, 50];
% 机器人的实际运动轨迹,每秒移动1个单位
robot_path = [0, 0, 0;
1, 1, 1;
2, 2, 2;
3, 3, 3;
4, 4, 4;
5, 5, 5;
6, 6, 6;
7, 7, 7;
8, 8, 8;
9, 9, 9;
10, 10, 10];
% 计算机器人在每个时间点接收到的三个声纳源的信号
noise_std = 0.1; % 噪声标准差
measurement = zeros(size(robot_path, 1), 3);
for i = 1:size(robot_path, 1)
% 计算到三个声纳源的距离
d1 = norm(robot_path(i,:) - source1);
d2 = norm(robot_path(i,:) - source2);
d3 = norm(robot_path(i,:) - source3);
% 加入高斯噪声
measurement(i,1) = d1 + randn() * noise_std;
measurement(i,2) = d2 + randn() * noise_std;
measurement(i,3) = d3 + randn() * noise_std;
end
% 使用声纳源信号解算机器人位置
estimated_path = zeros(size(robot_path));
for i = 1:size(robot_path, 1)
% 计算到三个声纳源的距离
d1 = measurement(i,1);
d2 = measurement(i,2);
d3 = measurement(i,3);
% 计算机器人位置
[x, y, z] = trilateration(source1, source2, source3, d1, d2, d3);
estimated_path(i,:) = [x, y, z];
end
% 绘制解算轨迹和实际轨迹
figure;
plot3(robot_path(:,1), robot_path(:,2), robot_path(:,3), 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot3(estimated_path(:,1), estimated_path(:,2), estimated_path(:,3), 'r-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
legend('实际轨迹', '解算轨迹');
% 三点定位函数
function [x,y,z] = trilateration(p1,p2,p3,r1,r2,r3)
A = 2*[p3-p1;p2-p1];
b = [r1^2-r3^2+p3*p3(1)-p1*p1(1)+p3*p3(2)-p1*p1(2)+p3*p3(3)-p1*p1(3);...
r1^2-r2^2+p2*p2(1)-p1*p1(1)+p2*p2(2)-p1*p1(2)+p2*p2(3)-p1*p1(3)];
x = A\b;
d1 = norm(x-p1);
d2 = norm(x-p2);
d3 = norm(x-p3);
if abs(d1-r1)>1e-6 || abs(d2-r2)>1e-6 || abs(d3-r3)>1e-6
error('无解');
end
end
```
上述代码中,trilateration函数用于根据三个声纳源的位置和到机器人的距离,计算机器人的位置。程序中使用了三点定位算法来计算机器人的位置,这个算法基于三个不共线的点可以唯一确定一个点的原理。
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