王殿君、魏洪兴、任福君所著的《移动机器人自主定位技术》主要研究基于多信息融合的定位技术。在对机器人驱动模式深入讨论的基础上，采用轮式驱动模式，选择PC104板卡标准，选用英特尔公司XScale架构的PXA270ARM微处理器，设计机器人硬件控制系统，开发相关驱动程序。在机器人定位过程中，WLAN定位确定机器人在实验环境中的大致范围，利用无线路由器及无线网卡构建了移动机器人定位网络。通过实验对三边定位法和概率法进行比较，采用概率法作为WLAN的定位方法，进行大量测试实验，确定概率法合适的定位参数，并消除无线网络定位时存在的误差跃变点。针对有源RFID技术在室内定位的特点，使用有源射频模块，基于Visual C++6．0平台开发出一种室内移动机器人定位系统。

王殿君、魏洪兴、任福君所著的《移动机器人自主定位技术》主要介绍基于多信息融合的移动机器人自主定位系统的相关理论基础与前沿技术，是根据作者所带领的研究团队近年来依托国家863专项课题所取得的学术研究和技术实践成果整理、撰写而成的。

书中对移动机器人自主定位的相关理论、方法以及关键技术问题作了较为深入而系统的论述，不仅包含对视觉定位、无线网络、射频识别定位等基础理论的阐述，同时提出一种新的基于无线局域网、射频识别、视觉定位信息融合的机器人定位技术，以及移动机器人轨迹规划等内容作了详细介绍，力求设计理念符合国内外先进技术的发展要求，设计内容与国内外最新研究成果同步。

《移动机器人自主定位技术》可供机械设计及理论、控制理论与控制工程、机械电子工程等相关专业的研究生阅读，也可作为机器人研究及自动化方向的科研人员及工程技术人员的参考用书。

前言

第1章 绪论1

 1.1 无线网络定位技术现状1

 1.2 射频识别定位技术现状2

 1.3 视觉定位技术研究现状3

 1.4 信息融合技术研究现状4

第2章 移动机器人系统结构5

 2.1 移动机器人本体结构5

2.1.1 机械系统5

2.1.2 控制系统8

 2.2 移动机器人定位系统10

第3章 机器人控制系统设计12

 3.1 基于功能构件的机器人模块化体系结构12

3.1.1 体系结构简介12

3.1.2 功能构件的特点12

3.1.3 控制器功能构件的特点13

 3.2 系统需求分析14

 3.3 方案设计14

3.3.1 平台的选择14

3.3.2 结构框架15

3.3.3 板级硬件设计原则16

3.3.4 板级功能划分16

3.3.5 具体技术路线17

 3.4 系统硬件设计19

3.4.1 CPU板的设计19

3.4.2 接插件板的设计31

3.4.3 协处理器板的设计33

3.4.4 按键板的设计39

 3.5 各部分电路的调试40

3.5.1 总体调试流程40

3.5.2 CPU板调试步骤40

3.5.3 单片机系统调试步骤41

3.5.4 CPLD系统调试步骤41

 3.6 协处理器功能实现42

3.6.1 CPLD及其开发流程42

3.6.2 CPLD系统各功能实现44

3.6.3 单片机及其开发流程49

3.6.4 单片机系统程序设计50

 3.7 基于嵌入式Linux的软件设计54

3.7.1 嵌入式Linux操作系统及其开发流程54

3.7.2 设备驱动程序设计54

3.7.3 应用程序设计57

第4章 无线网络定位技术62

 4.1 无线网络定位技术概述62

 4.2 无线信号强度63

4.2.1 无线信道探测63

4.2.2 网络驱动程序NDIS63

 4.3 室内环境定位因素64

 4.4 无线信号64

4.4.1 无线信号RSSI值的获取64

4.4.2 无线信号强度的分布66

 4.5 无线定位算法67

4.5.1 信号传播模型公式68

4.5.2 三边定位法68

4.5.3 概率法69

 4.6 无线网络定位实验系统70

4.6.1 实验平台构建71

4.6.2 实验环境73

4.6.3 定位实验73

第5章 射频识别室内定位技术77

 5.1 射频识别技术概况77

5.1.1 射频识别的基本组成77

5.1.2 射频识别的基本工作原理78

5.1.3 射频识别的分类及应用78

 5.2 基于射频识别的室内机器人定位系统79

5.2.1 射频识别系统技术参数79

5.2.2 射频识别硬件资源平台80

 5.3 射频识别阅读器与上位机的串口通信80

 5.4 信号强度与几何距离的映射关系82

5.4.1 无线信号强度测距原理82

5.4.2 信号传播损耗模型参数的确定83

5.4.3 测距精度分析84

 5.5 定位估计理论85

5.5.1 极大似然估计法85

5.5.2 定位中的极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation)86

5.5.3 最小二乘估计法86

 5.6 定位算法87

5.6.1 读取四个标签定位87

5.6.2 读取三个标签定位88

5.6.3 读取三个以下标签定位89

5.6.4 定位实验89

5.6.5 定位精度分析90

5.6.6 实时定位误差91

 5.7 基于射频识别的机器人系统设计与实验分析93

5.7.1 基于射频识别的机器人参数标定系统设计93

5.7.2 基于射频识别的机器人定位识别系统设计93

5.7.3 机器人定位系统定位实验分析94

第6章 视觉定位技术97

 6.1 SIFT算法概述97

6.1.1 经典SIFT算法简介97

6.1.2 改进的SIFT算法99

 6.2 特征点匹配101

6.2.1 匹配算法101

6.2.2 kd-tree和BBF算法102

 6.3 改进SIFT算法实验102

6.3.1 特征点维数对图像匹配效率影响的实验102

6.3.2 维数对图像匹配效率影响的实验103

 6.4 匹配图像像素大小对图像匹配效率影响的实验108

6.4.1 仅背景图变化的影响108

6.4.2 仅目标图变化的影响109

 6.5 SIFT特征匹配实验110

6.5.1 实验平台构建110

6.5.2 SIFT特征匹配110

第7章 机器人的网络遥操作112

 7.1 基于互联网的机器人遥操作技术简介112

 7.2 机器人的网络遥操作体系结构114

7.2.1 遥操作系统结构114

7.2.2 遥操作应用模式115

7.2.3 Helix软件流媒体视频服务直播介绍116

 7.3 机器人遥操作的实施119

7.3.1 遥操作网络通信119

7.3.2 遥操作本地控制程序的建立121

7.3.3 建立远端控制程序122

7.3.4 机器人导航网页设计123

 7.4 机器人遥操作实验分析124

第8章 机器人路径规划125

 8.1 路径规划简介125

 8.2 A*算法125

8.2.1 A*算法原理简介125

8.2.2 A*算法的实现步骤126

 8.3 基于A*算法的改进算法及实验129

8.3.1 基于A*算法的改进算法129

8.3.2 基于A*算法的改进算法实验132

第9章 系统定位实验138

 9.1 多信息融合定位系统138

 9.2 定位信息的卡尔曼滤波139

9.2.1 卡尔曼滤波简介139

9.2.2 卡尔曼滤波算法140

9.2.3 中值滤波与卡尔曼滤波的比较141

 9.3 系统定位实验142

9.3.1 实验平台构建142

9.3.2 机器人定位环境144

9.3.3 机器人定位实验145

9.3.4 定位误差分析及误差补偿155

参考文献157