美国军队研究实验室的科学家开发了一种新的算法，使得能够在GPS不可用的区域内定位人类和机器人。
美国陆军研究实验室的科学家菲卡杜·达格夫博士和冈扬·维尔马与其中一个机器人合影，用以验证他们开发的新算法(美国陆军照片（Jhi Scott摄）
根据ARL研究人员Gunjan Verma和Fikadu Dagefu博士的说法，陆军需要能够定位在物理复杂、未知和基础设施差的环境中运行的特工。
“这种能力至关重要，帮助找到拆除士兵和人类和机器人代理人有效地团队，”Verma说。“在大多数民用应用程序中，GPS等解决方案适用于此任务，并帮助我们通过我们的汽车导航到目的地。”
然而，指出，研究人员，这种解决方案不适合军事环境。
“例如，对手可能破坏GPS所需的基础设施（如卫星）；或者，复杂的环境（如建筑物内部）很难让GPS信号穿透这是因为复杂杂乱的环境阻碍了无线信号的直线传播。”
达格夫说，建筑物内的障碍物，特别是当它们的大小远远大于无线信号的波长时，会削弱信号的功率（衰减）并重新引导信号流（称为多径），使得无线信号在传输位置信息时非常不可靠。
根据研究人员的说法，使用无线信号的功率或延迟的本地化的典型方法（即，从源代码到达目标需要多长时间），在障碍物的户外场景中工作很好;然而，它们在富有障碍的场景中表现得不好。
包括Dagefu和Verma在内的ARL科学家团队开发了一种新技术，用于确定射频信号源的到达方向（DoA），这是实现定位的基本方法。
“所提出的技术对多种散射效应具有强大的，与现有方法不同，如那些依赖于信号到达的阶段或时间来估计DOA的时间，”Verma表示。“这意味着即使在接收器之前在不同方向上散射信号的封闭器的情况下，所提出的方法也可以准确地估计源的方向。”
潜在的想法是空间采样的接收信号强度或RS的梯度携带关于源方向的信息。
“提取DOA需要理论上接地的分析，以在存在不希望的传播现象存在下获得稳健的估计，”Verma说。“例如，大障碍导致RSS样本附近变得高度相关（所谓的”相关的阴影“）。如果未经纠正，这种相关性可以严重偏向DOA估计。“
根据研究人员的关键发明是一种统计数据模型的算法，用于空间异常值和相关性的RSS梯度和控制。
重要的是，当信号非常嘈杂时，估计器正确地输出不存在DoA，而不是错误地估计任意方向。
输出是估计的DoA和相关的不确定性。
研究人员已经用几个公开的和内部收集的40MHz和2.4GHz频段的测量数据集以及高保真模拟数据验证了该方法。
该技术在严重多径条件下工作，在这种情况下，基于相位或到达时间的经典估计将失败。
除了不需要任何固定的基础设施之外，所提出的技术还不依赖于任何先前的培训数据，关于环境，多个天线或节点之间的先前校准的知识。
记录研究中的期刊论文已被接受在电气和电子工程师事务研究所的出版物上的车辆技术研究所。
可以找到早期访问版本在这里。
编辑注意：这篇文章是在弗劳恩霍夫研究所的许可下重新发表的。原文可以找到在这里。
提交：机器人报告那机器人•机器人夹具•终点效果
告诉我们你的想法！