室内移动机器人：粒子群优化最小残差算法提升定位精度

本文是一篇研究论文，主要探讨了如何利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）改进室内环境下的移动机器人定位系统。随着无线传感器网络在室内机器人导航中的广泛应用，接收信号强度指示器（Received Signal Strength Indicator, RSSI）常被用作距离测量手段。然而，由于无线信号容易受到环境因素的影响，RSSI的值通常具有较大的波动，这会显著影响距离测量的准确性，从而降低机器人定位的性能。 为了解决这一问题，作者提出了一种基于粒子群优化的最小残差算法。首先，通过使用加权递归滤波器对测量数据进行处理，有效地抑制了噪声的影响。这种方法能够减小因噪声导致的位置估计偏差，提高定位精度。传统的线性化方法，如最小二乘法，对固定参照点（锚节点）的依赖较大，这可能导致额外的误差。而粒子群优化算法则不同，它是一种全局搜索策略，能够适应动态变化的环境，不断优化和更新粒子群体的位置，寻找最优解。 粒子群优化算法的核心在于模仿鸟群或鱼群的行为，每个粒子代表一个可能的解决方案，它们在搜索空间中通过协作和竞争来找到最佳位置。在室内环境中，该算法能够实时调整粒子的位置和速度，使其逐渐接近最优定位结果，即使面对复杂的无线信号传播环境也能保持较高的定位精度。 这篇文章的主要贡献是提出了一种新颖的室内移动机器人定位策略，它结合了权重滤波和粒子群优化，旨在提高在无线信号易受干扰的室内环境中的定位准确性和鲁棒性。通过这种方法，机器人定位的稳定性得到了显著提升，对于实际的机器人导航应用具有重要的理论价值和实践意义。