學位論文

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20101

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Author: search.filters.author.袁仕翰Subject: search.filters.subject.Neural Networks

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    以類神經網路應用於機器人室內定位之研究
    (2010) 袁仕翰; Shih-Han Yuan
    近年來有關機器人的研究逐漸受到重視，例如室內導覽、居家看護及環境探測等應用。其中有許多應用必須知道機器人的位置，因此有許多不同方法來偵測機器人所在的位置。全球定位系統(GPS)是最普遍的應用系統，但因為全球定位統在室內環境中會受到建築物屏障效應的影響，而無法有效的應用在室內環境中。本研究目的即在利用低成本與維護方便的 ZigBee 系統與感測網路實現機器人室內定位系統。 先前有些室內定位系統使用最大概似估計（Maximum likelihood estimation，MLE）演算法來作定位，但因為感測訊號易受干擾，造成定位上的誤差。因此我們利用類神經網路，以倒傳遞演算法(back-propagation network，BPN)實施機器人的定位。操作上容易取得基地台間的訊號強度(RSSI)訊號，且在定位誤差方面，有顯著的改善。經過實驗，發現在10×7m室內環境中，以4個參考節點定位最有效。雖一般認為節點越多定位越精準，但因訊號重疊與干擾嚴重，並不需要放置過多的感測器。 本研究的結果可供改進室內定位系統設計參考。