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在室内仓储领域,移动机器人能高效完成货物分拣、运输等多种任务,而定位技术是完成这些任务最关键的技术之一。目前室内定位技术中红外线只能视距传输,超声波技术成本高,而超高频无源射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)由于其非视距、ID可识别、成本低等特性成为研究的一个热点。本文利用RFID系统中的相位信息和接收信号强度提出了基于RFID的移动机器人室内定位算法,主要研究内容如下:提出了基于RFID的接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)测距粗定位方法。对RFID系统的辐射模型进行了分析并实验验证了角度对RSSI的影响。针对RSSI易受到天线方向性的影响,提出了基于旋转天线获取标签最大RSSI值的去方向性RSSI定位方法。实验对比分析了原始RSSI测距定位和旋转天线后的RSSI定位的结果,证明了旋转天线的有效性,并对定位的精度进行了仿真实验,结果证明粗定位能够实现1m的定位精度。基于原始缠绕的相位-距离关系,对RFID相位信息进行预处理得到了一个新的解缠相位-距离模型,结合机器人位姿在全局坐标下的参数化表达提出了一种新的相位-位姿定位模型,通过最优化方法辨识出模型中的未知参数并最终得到定位结果。仿真实验证明了无约束的最优化方法难以给出正确定位结果,结合基于RSSI的粗定位方法的最优化方法能够给出正确的定位结果。研究了移动机器人定位过程中的标签优选策略。首先证明了基于相位-位姿定位模型至少需要3个标签,接着进一步分析出了使用4个标签定位在保证定位精度的前提下解算的效率最高,因此定位模型最好选择4个标签参与定位。针对机器人读到多个标签的场景提出选择几何精度因子(Geometrical Dilution Precision,GDOP)最小的4个标签能够使得定位精度最好。通过先锋机器人平台和基于Impinj R420读写器的RFID系统完成了实验平台并编写了上位机软件控制机器人和读写器并采集数据。完成了多组机器人的直线定位实验和圆弧定位实验,直线平均定位误差不超过10cm,圆弧平均定位误差不超过30cm,并对影响误差的原因进行了分析。