企业新闻
沈宇科技 > 最新资讯 > 当前位置
道闸遥控器定位的精度计算

    本文主要研究智能停车场道闸控制应用的开发。控制通过虚拟仪器实现。文章的第一部分简要描述了基于虚拟仪器的类似应用程序的实际状态。以下部分重点介绍位于俄斯特拉发技术大学电气工程与计算机科学系附近的宽频带遥控器测试多边形。文章的最后一部分描述了足以控制智能灯光测试多边形的应用程序的开发。
 
    基于WiFi的室内指纹定位技术在大型室内停车场中的应用越来越广泛。然而,由于室内停车场环境的特殊性和复杂性,面临的挑战是确保位置功能。为了减少电子杆参考点的部署和离线采样工作量,提出了一种分区拟合指纹算法(P-FP)。为了提高目标的定位精度,进一步提出了基于P-FP遥控器的带阈值的采样重要性重采样(SIR)粒子滤波器PS-FP算法。首先对整个室内停车场进行分区,利用多项式拟合模型得到各分区的环境系数。

    为了提高离线指纹数据库的质量,利用拟合值与实际测量值之间的差异建立了误差特征矩阵。因此,部署虚拟RPs并利用C均值聚类来减少在线计算量。为了减小升降杆位置坐标的波动,采用带阈值设置的SIR粒子滤波器对位置坐标进行优化。最后,通过比较平均定位误差得到最优阈值。测试结果表明,PS-FP定位精度高,RPs少,平均定位误差仅为0.7m左右。累积分布函数(CDF)表明,使用PS-FP,98%的定位误差在2m以内。与加权K近邻(WKNN)算法相比,PS-FP算法的遥控器定位精度提高了84%。