文献类型：期刊文章

作　　者：梁丰[1,2] 熊凌[1,2]

LIANG Feng;XIONG Ling(Institute of Robotics and Intelligent Systems,Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081,China;School of In formation Science and Engineering ,Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081 China)

机构地区：[1]武汉科技大学机器人与智能系统研究院,湖北武汉430081 [2]武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081

出　　处：《微电子学与计算机》

基　　金：国家自然科学基金(51475340);国家留学基金委项目(201708420222);2018年湖北省知识产权局项目(43);武汉市高新技术产业科技创新团队资助项目(2016070204020160)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：4

起止页码：33-37

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：BP神经网络算法用于机器人超宽带(UWB)定位时,有较好的定位性能,但易陷入局部极值.为解决此问题采用遗传算法优化BP网络的随机权值及阈值.分别用BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对移动机器人进行定位实验,优化后的GA-BP神经网络能够克服BP神经网络易陷入局部极值的问题.在室内视距(LOS)和非视距(NLOS)环境下,优化后的方法平均定位误差分别下降了46%和24%;在同一概率条件下,LOS环境中GA-BP神经网络的定位误差比BP神经网络定位误差下降了约48%,NLOS环境中GA-BP神经网络的定位误差比BP神经网络定位误差下降了约20%.

关 键 词：移动机器人 UWB定位  BP神经网络 遗传算法 室内定位  

分 类 号：TP391.9]