基于GA-BP神经网络的移动机器人UWB室内定位

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%.