第7卷第3期 智能系统学报 Vol.7 No.3 2012年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun.2012 D0I:10.3969/i.i8sn.1673-4785.201108002 网络出版t地址：htp://www.cnki.net/kcma/detail/23.1538.TP.20120508.1716.001.html 一种无线传感器信号衰减自适应测距模型 孙凤池，宋萌，刘光 (南开大学软件学院，天津300071)》 摘要：使用无线传感器作为路标实现机器人定位具有许多优势，但无线传感器与机器人之间的距离测量存在易受 环境干扰的缺点.为了解决这一难题，在对无线传感器射频信号衰减原理分析的基础上，基于在线学习的方法为无 线传感器路标建立自适应的信号衰减测距模型.由于模型学习过程是在线进行的，环境因素对无线信号传播衰减的 影响被包含在模型中，故此测距模型提高了对无线信号传播环境的适应能力.此外，把路标的身份作为测距模型的 输人，从而区分了传感器个体的差异，实验结果证明了这种建模方法在提高无线传感器测距精度方面的有效性， 关键词：机器人；无线传感器；信号衰减；自适应测距模型 中图分类号：TP24文献标志码：A文章编号：16734785(2012)03021406 An adaptive ranging model based on energy distance loss of wireless sensors SUN Fengchi,SONG Meng,LIU Guang College of Software,Nankai University,Tianjin 300071,China) Abstract:Using wireless sensors as landmarks for mobile robot localization has many advantages,but the process of measuring the distance between the robot and wireless sensor is susceptible to environmental disturbance.To solve this difficult problem,the radio frequency signal decay theory was analyzed,and an adaptive signal decay range model was established for wireless landmarks based on the online learning method.The model learning was comple- ted online,so the effect of the environmental factors on the decay of wireless signal transmission was included in the online modeling process;correspondingly,the adaptive ability of the model was improved.In addition,the identity numbers of different wireless landmarks were also input into the artificial neural network model so that differences a- mong certain sensors were considered.Experiments show that the proposed modeling method is effective for impro- ving wireless sensor ranging precision. Keywords:robot;wireless sensors;energy distance loss;adaptive ranging model 移动机器人具有可移动性，能够代替人到各种复FD)技术被引入到机器人定位研究中，如文献[6] 杂或危险的环境中执行侦查、勘探、救援、搜索等任 使用装备了RFD天线阅读器的移动机器人，建立了 务，从而在星球探测、海洋开发、军事反恐、灾难救助、 描述RD信号强度特性的概率模型，从而可以确定 危险品处理等领域逐渐显示出重要作用.为了完成各 环境中某些物体上的标签的位置，然后通过融合 种作业任务，机器人必须能够在所处环境中自主导 RFD信息和激光信息实现全局定位.文献[7]综合射 航，而可靠的定位是移动机器人导航的基础1.机器 频通信和超声波测距技术实现了一个用于室内环境 人依靠各种传感器从环境中提取路标特征实现定位 的移动机器人定位系统，通过事先在地面或者天花板 和导航，超声、激光、红外等测距传感器以及视觉传感 上安放多个测距节点，实现对机器人的跟踪.文献[8] 器被普遍应用于移动机器人定位和导航2]， 针对在某些未知环境中难以可靠提取自然路标的情 近年来，射频识别(radio frequency identification, 况，基于D通信和超声测距提出了一种可以根据 定位需要进行动态配置的路标系统 收稿日期：20110808.网络出版日期：20120508， 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61175083,61175085)：天津 室内环境中机器人的精确定位是以精确的测距 市自然科学基金资助项目(10 JCYBJ007600). 通信作者：孙凤池.E-mail:fengchisun(@nankai..ed.cn. 为基础的，对于RFD定位传感器，可以采用基于信号
第3期 孙凤池，等：一种无线传感器信号衰减自适应测距模型 ·215 接收强度(received signal strength,RSS)的测距，也就 的适用范围和角度受限于超声波器件的物理特性 是通过测量信号在传播过程中的衰减实现距离的测 因此在本文中，超声测距仅用来为在线学习射频衰 定.与基于信号到达时间和信号到达角度的测距相 减测距模型自适应参数修正，在机器人进行正常定 比，该方法不需要额外的硬件设备来进行精确的时间 位时，依据的是射频衰减测距模型输出的测距结果。 同步和角度测量，成本较低，且可以兼用于室外和室 在设计过程中，路标微控制器内部的Flash存储器 内.这方面已有的方法主要是依据射频信号能量衰减 内存放了表示路标身份的编号信息 的物理原理，在大量人工测量数据的基础上，采用最 1.2射频传播能量衰减模型 小二乘法之类的方法拟合物理衰减模型的参数.但这 无线电波传播有许多不同的机理，传播方式主 种建模方法没有考虑RFID传感器的个体差异，而且 要有视距传播和非视距传播。视距传播就是自由空 所建立的模型不能适应环境变化，因此一旦定位装置 间传播，而非视距传播主要包括反射传播、绕射传播 进入新环境，就必须重新测量采集数据并拟合模型以 和散射传播等方式.在环境中还存在障碍物及电磁 适应环境变化对射频传播造成的影响.为了克服上述 波传播多径效应的影响，在大多数情况下，电磁波的 缺点，本文提出了基于在线自学习方式，获得对应无 能量衰减和距离的n次方幂成反比，假设发射功率 线传感器射频信号能量衰减的自适应测距模型，这种 为P,对于传播距离为d山处的功率为P,则有如式 模型可以自动适应外部环境的变化，兼顾无线传感器 (1)所示的经验模型关系式： 个体之间的差异，并可以在线自我调整，以适用于规 P,=P。·d. (1) 模较大、组成介质多变的环境 式中：P。表示在参考距离处接收到的功率，与P,的 1 问题描述 关系恒定；n为无线信号传播的衰减因子，取值通常 为[0,6]，其中在自由空间中n的取值为2，在室内 1.1RFD定位路标传感器 环境中距离和功率的关系取决于建筑物的材料、密 图1是采用的RFD无线传感器的电路结构与 度和高度，在走廊或室内开阔空间的值小于2，而 原理框图，在设计上集成了射频通信和超声测距的功 在金属建筑物中n值可以达到6o] 能，原理类似于文献[9]中的系统；但是在串口通信、 对式(1)2边同时做101og分贝运算，可得 超声发射与接收等方面因应用模式的差异而有较大 10log(P,)=10log(Po)-10nlog(d).(2) 的区别，并且射频的发射和接收是可以控制切换 式(2)只有2个参数P。和n,在测定一些数据之 的8 后，P。和n的取值可以通过最大似然估计等方法拟 数据 复位(2)品振(3) 合曲线来确定.这种基于测量数据拟合无线信号衰 编码 同步 单元 串行 异步 RS232 减模型参数的方法，具有简单、方便的优点；但是在 调制 (7) 接口 申彳 申平 解调 实际应用中与激光、超声及红外相比，它的测距误差 (4) 微控制器(1) 转换 0 单元 通信部 射频 接口 单元18 大，易受环境、自身工作条件干扰.基于以上模型存 9) 控制 6 (15) 单元 用 在的问题，本文通过在线学习获得自适应射频衰减 (8) 入输出接口(5 测距模型，在线学习的结果是一个从接收到的能量 超声接收控制 基准电压 值和无线传感器的身份编号映射到接收距离的神经 单元13) 单元(14) 超声发射 超声发射 网络模型，这种模型具有以下优点. 1驱动单元 控制单元 超声接效处理17 1)具有在线学习能力，即可根据实际应用的需 11) (10 单元12) 要在线完成模型的学习，而以往的模型无论是经验 图1无线传感器路标电路结构与原理 模型、多项式拟合模型还是概率模型，基本上都是离 Fig.1 The circuit schematic diagram of wireless sensors 线模型)，即模型的参数确定都是离线完成的，然 RID定位路标被安放好以后，以射频信号的形 后才将此模型付诸于应用. 式周期性地发射自己的身份信息，同时发送超声波 2)具有自适应的能力，在实际应用过程中，此 脉冲.机器人车载路标观测节点能够接听路标发出 模型可以根据无线信号传播环境的变化，进行参数 的组合信息，并利用射频信号和超声波信号的到达 调整，本文称这种能力为自适应能力；以往的模型一 时间差测量出自己和路标之间的距离，然后根据这 旦模型学习结束，在整个定位应用过程中，模型的参 些测距数据及多个节点之间的相对位置实现机器人 数都不会发生变化. 定位]，但这种基于超声波到达时间差的测距方法 3)能够消除无线传感器个体差异引起的误差，已
216 智能系统学报 第7卷 有的方法在建模过程中，很少考虑无线传感器之间的 10 ×10i 差异，本文在建立模型的过程中，将无线传感器的差 异作为模型的一个输入参数进行学习，这样可以从根 本上消除无线传感器个体差异对建模的影响。 信号衰减自适应测距模型在线学习流程如图2 10T 10 2.2 2.6 3.0 2.02.42.83.23.64.0 所示，其中能量和距离数据的读入阶段主要负责无线 能量值 能量值 传感信号功率数据和超声测距数据的读入；能量和距 图3接收能量数据直方图 离数据的处理阶段，主要负责将读入的功率数据和距 Fig.3 The histogram of energy receiving 离数据根据实际物理原理进行相应的筛选操作：模型 在线学习阶段通过前馈神经网路进行模型学习；判断 2.2能量和距离数据处理 模型是否要自适应调整时，在实际应用过程中模型参 从图3可以看出，当距离一定时接收信号的能量 数可以随着无线信号传播环境的变化而更新。 基本上满足正态分布.因此可以引入如下数据处理方 开始 法，当能量测取无线传感器在某一固定位置时，读取某 一未知发射无线传感器的所有RSS数据，并将其存储 到数组A中，根据高斯分布特点，在A中肯定有些统计 能量℉离数据读取 数据的概率特别低，为使模型学习更精确，通过高斯模 型将这些小概率点消除，由于读取的能量服从高斯分 布，可以建立高斯分布函数如式(3)： 能量距离数据处理 F(x)=1 e (3) 2 模型在线学习 式中： 4=1∑4[订， (4) n <秧型是否自适应调整 2=1 n-1 ∑(A[门-u)2, (5) 0.7≤1ea≤1 (6) 结束 02π 根据实际经验，选0.7为数据筛选的关键点，当 图2自适应测距模型学习流程 高斯分布函数值F(x)≥0.7时，判定对应的RSS值 Fig.2 The learning process of the adaptive range model 为大概率事件；当F(x)<0.7时，判定对应的RSS 2射频衰减自适应测距模型的学习 值为小概率事件.具体处理过程如下： 1)通过式(4)、(5)，计算出均值u和方差σ2； 2.1能量和距离数据读取 2)通过式(6)，计算出RSS值大概率事件的取 无线电信号在传播的过程中，有2种调制方式， 值范围； 一种是频率调制(M),另一种是幅值调制(AM).在 3)根据第2)步计算出的大概率事件的取值范 频率调制的整个过程中，待调制信号的能量与传播的 围，可以从A中选择大概率事件的RSS值，并保存 二进制数据无关，其特点是抗干扰能力比较强；而在 到A。中，从而将小概率事件从A中去掉， 幅值调制的整个过程中，带调制信号的能量与传播的 2.3模型在线学习 二进制数据有关，其特点是可以传播很远的距离.本 能量和距离的关系模型可看作是一个简单的非 文的无线电数据采用AM调制，为了实现对能量数据 线性函数，已有研究表明，只要网络的结构充分大，通 的精确读取，首先对传输数据进行归一化处理（即增 过选择网络的参数，3层神经网络能以任意精度逼近 加冗余数据保证每次传输数据0和1的比例相同)， 任何连续的函数，因此能量和距离的关系模型可以用 然后进行序列均值平滑处理.图3为采用上述方法读 3层前馈神经网络来逼近.本文称要建立的3层神经 取的能量直方图，这2个图都是在某一距离下读取一 网络为能量距离神经网络，此神经网络结构为3层的 定数量的能量数据，通过统计得到的能量直方图。 前馈神经网络，包括输入层、隐含层和输出层
第3期 孙凤池，等：一种无线传感器信号衰减自适应测距模型 ·217· 2.3.1能量距离神经网络的建立 误差.模型的自适应调整发生在以下几种情况：1) 在能量距离神经网络中，输入层用于输入测量 测距模型的测距误差太大，无法应用于实际，可以通 到的数据，包括能量值P和传感器编号【，输出层输 过判断学习距离的方差来实现，若学习距离的方差 出距离映射值D,与输入数据相对应，中间的隐含层 大于某一阈值，则判定模型参数不准确，需要进行参 接收所有输入单元传来的信号，并把处理后的结果 数调整；2)在测距应用过程中，如果发现多个无线 传给每个输出单元.神经网络的输入层和输出层的 传感器的编号未出现在学习数据中，则认为需要进 神经元个数由数据的表达方式和需要逼近的问题共 行参数调整；3)当无线传感器的应用环境发生了很 同确定，本文所建立的神经网络，输入层神经元个数 大的变化时，则应调整模型参数以适应外部环境. 为2个，输出层神经元个数为1个，综合考虑拟合精 度和学习收敛速度的需要，设计隐含层神经元个数 3实验结果及分析 为8. 为了验证所提出的自适应测距模型，使用前述 这里假设输人向量X=[]-[ ,输出为y= 无线传感器节点进行实验，这种无线传感器含有 CC1000通信模块，CC1000内含RSS检测单元，检测 D,隐含层输出向量为 信号的强度可以通过电压的形式来指示.在室内随 =[H HH HH Hs], 机安装4个无线传感器发射节点和1个无线传感器 输入层到隐含层的权重为w:,即表示输入层第j个 接收节点，在此分别给出传统经验模型和本文所提 单元到隐含层第：个单元的权重，隐含层到输出层 模型的实验结果， 的权重为0：，即表示隐含层第i个单元到输出层的 3.1基于传统经验模型的能量测距 权重.如果{0,0：}给定，网络中单元的取值与输入 传统经验模型的实验结果如图4、5所示. 向量X的关系可以描述如下. 对于每个隐含层单元i,其输入信号为h:= 2 习“，对应的输出信号为 月=g()=8(月94 一真实距离 ·-射频测 0 *测距误差 对于输出层单元，其输入信号为 h= 风=(u（月“) 4 网络的最终输出如式(7)： 节点编号 8 2 9=82(h)=g(∑(061（∑0x).(7) 图41.2m位置处传统模型的测距结果 Fig.4 The distance measurement results of the tradi- 2.3.2能量距离神经网络的学习 tional ranging model at 1.2 m 神经网络的学习过程可以归结为一个最优化问 题，就是确定适当的权重{0,0：}，使得网络映射输 3.5 出和真实值误差最小，即使式(8)的值达到极小，其 中N为样本数， 2.5 E({0g,0:})=】 e2()=∑(y()-()2= 真实距离 ···射频测距 2 1.5 …*…测距误差 名0-a(宫es(会o识(8) 然后，通过LM-BP学习算法实现权重学习，LM- 大为* 0.55 3 BP学习算法的优点是计算量较小，可以保证有较快 节点编号 的收敛速度 图52.7m位置处传统模型的测距结果 2.3.3模型的自适应调整 Fig.5 The distance measurement results of the tradi- 模型的自适应调整就是根据实际应用的问题或 tional ranging model at 2.7 m 者传播环境的变化，适当调整自身参数以减小测距 图4是距离大约1.2m处的实验结果，误差均
218 智能系统学报 第7卷 值为0.60m,相对误差是0.5m;图5是距离2.7m 衰减测距模型.由于学习过程是在线进行的，环境因 左右的实验结果，误差均值为0.65m,相对误差是 素如反射、折射、多径效应的影响被包含在模型中， 0.3m.从图中可以看出，采用传统经验模型在不同 提高了模型对环境的适应能力，并且把路标的身份 距离处进行测距时平均误差差别很大.传统模型对 作为神经网络模型的输入，从而区分了传感器中个 环境的适应性不是很强，随着测量距离的不同，测量 体的差异，实验结果证明了这种建模方法在提高无 误差变化很大 线传感器测距精度方面的有效性，显示出对测距距 3.2基于自适应无线信号衰减模型的测距 离的良好适应性，如何把这种测距方法用于无线传 图6是本文提出的自适应测距模型的实验结 感器动态配置、移动机器人同时定位与建图，这是下 果，平均测距误差为0.2m.图7是加入数据滤波的 一步的研究工作重点。 实验结果，平均误差为0.05m.可以看出，采用加入 数据滤波的自适应测距模型在更大的测量范围内取 参考文献： 得了更优的测距效果。 [1]陈卫东，张飞.移动机器人的同步自定位与地图创建研 究进展[J].控制理论与应用，2005,22(3)：455460. 2.5 CHEN Weidong,ZHANG Fei.Review on the achievements ■ 2.0 in simultaneous localization and map building for mobile ro- bot[J].Control Theory and Applications,2005,22(3): 1.5 455460 ·真实距离 1.0 一一模型测汇 [2]魏芳，萤再励，孙茂相，等.用于移动机器人的视觉全局 …★…测E误差 定位系统研究[J].机器人，2001,23(5)：400403， 0.5 420. ★…★ 2 3 67 4 WEI Fang,DONG Zaili,SUN Maoxiang,et al.A vision 节点编号 global location system technique for mobile robots[J].Ro- 图6自适应测距模型的测距结果 bot,2001,23(5):400-403,420. Fig.6 The distance measurement results of the adap- [3]蔡自兴，王勇，王路.基于角点聚类的移动机器人自然路 tive range model without data filtering 标检测与识别J].智能系统学报，2006,1(1)：52-56. CAI Zixing,WANG Yong,WANG Lu.Comer cluster based 2.5 detection and recognition of natural landmark for mobile ro- 2.0 bots[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2006, 1(1):52-56 1.5 ·一真实E离 [4]LOPEZ D G,SJO K,PAUL C,et al.Hybrid laser and vi- 1.0 ·一模型测柜 …*…测距误差 sion based object search and localization[C]//IEEE Inter- 0.5 national Conference on Robotics and Automation.Pasadena 01 ★…★…★ ★ …★ USA,2008:26362643 -0.5 [5]陆军，孙凌丽，穆海军，等.基于全景视觉的机器人相互 2 34567 节点编号 定位的研究[J].哈尔滨工程大学学报，2010,31(4)： 457464. 图7加入数据滤波的自适应测距模型的测距结果 LU Jun,SUN Lingli,MU Haijun,et al.Mutual localization Fig.7 The distance measurement results of the adap of mobile robots using an omnivision system[J].Journal of tive range model with data filtering Harbin Engineering University,2010,31(4):457-464. 4结束语 [6]HAHNEL D,BURGARD W,FOX D,et al.Mapping and localization with RFID technology[C]//IEEE International 利用无线传感器作为移动机器人定位与导航的 Conference on Robotics and Automation.New Orleans, 路标，能够解决某些环境中难以提取自然路标的问 USA,2004:1015-1020. 题，并便于实现特征关联，通过测量接收信号强度进 [7]CHO K,KANG M S,PARK S,et al.Development of in- 行测距，是实现无线传感器定位的关键.本文基于神 door localization system using ultrasonic sensors[C]//Inter- 经网络的方法为无线传感器建立动态的自适应射频 national Symposium on Robotics (ISR).Seoul,Korea, 2008:211-215
第3期 孙凤池，等：一种无线传感器信号衰减自适应测距模型 ·219. [8]孙凤池，苑晶。一种用于未知环境探索的可动态配置路 作者简介： 标系统[J刀.机器人，2010,32(1)：77-82. 孙凤池，男，1973年生，副教授，博 SUN Fengchi,YUAN Jing.A dynamically configurable 士.主要研究方向为智能机器人、嵌入 landmark system for unknown environment exploration[J]. 式系统 Robot,2010,32(1):77-82. [9]PRIYANTHA N B,CHAKRABORTY A,BALAKRISHNAN H.The cricket location-support system[C]//Sixth Annual Interational Conference on Mobile Computing and Networ- 宋萌，女，1986年生，硕士研究生，主 king.New York,USA,2000:32-43. 要研究方向为智能机器人模式识别. [10]石鹏，徐凤燕，王宗欣.基于传播损耗模型的最大似然 估计室内定位算法[J].信号处理，2005,21(5)：502 504. SHI Peng,XU Fengyan,WANG Zongxin.A maximum- likelihood indoor location algorithm based on indoor propa- gation loss model[J].Signal Processing,2005,21(5): 刘光，男，1984年生，硕士研究生， 502504. 主要研究方向为智能机器人. [11 VORST P,ZELL A.Semi-autonomous leaming of an RFID sensor model for mobile robot self-location [C]// European Robotics Symposium.Prague,Czech Republic, 2008:273-282. 23th International Joint Conference on Artificial Intelligence 2013年第23届人工智能国际会议(IJCAI-2013) IJCAI-13 will take place in Beijing.Beijing is renowned for its opulent palaces,temples,and huge stone walls and gates. Its art treasures and universities have long made the city a centre of culture and art in China.In 2008,Beijing hosted the Olympic games.Today,the city reflects many centuries of art,architecture,and culture,from the Great Wall to the Bird's Nest,the Beijing National Stadium. IJCAI-13 will take place in the northern section of Beijing,near the Olympic Village at the Beijing Intemational Conven- tion Center (BICC).Attendees will find upscale conference and hotel facilities,close to many restaurants with a vibrant street life.A visit to Beijing would be incomplete without a visit to the great national treasures of the Forbidden City and the Great Wall. Come join IJCAI-13,and take a few days off to experience the greatness of the political,cultural,and educational center of the Peoples Republic of China.Welcome to Beijing! Important Dates July 16-20,2012:IJCAI Summer School 2012 August 3-4,2013:IJCAI-13 Workshops and Tutorials August 5-9:IJCAI-13 Main Conference Website:http://ijcai-2013.org/#
