使用机器人为无线传感器网络提供服务（Matlab代码实现）

news2025/1/17 3:56:57

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

👨‍💻4 Matlab代码

💥1 概述

无线传感器网络是一种无线网络，包括大量循环的、自定向的、微小的、低功耗的设备，称为传感器节点（motes）。这些网络当然覆盖了大量的空间分布的、小型的、电池供电的嵌入式设备，这些设备通过网络来收集、处理数据，并将数据传输给运营商，它控制了计算和处理的能力。节点是微型计算机，它们共同工作形成网络。

　　传感器节点是一种多功能、节能的无线设备。节点在工业上的应用十分广泛，传感器节点的集合从环境中收集数据，以实现特定的应用目标。在无线传感器网络中，节点的数量可以是成百上千的，与传感器网络相比，Ad Hoc网络在没有任何结构的情况下具有更少的节点。

　　关于无线传感器网络体系结构，最常见的WSN架构遵循OSI架构模型。无线传感器网络的体系结构包括五层和三个交叉层。在传感器网络中，我们主要需要五层，即应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。这三个跨平面分别是电源管理、移动性管理和任务管理。这些层的无线传感器网络被用来完成无线传感器网络，并使传感器协同工作，以提高无线传感器网络的整体效率网络。

复杂工作环境下将移动多机器人控制方法与传感器网络技术相结合是移动多机器人控制研究中的一项前沿技术,这项技术对移动多机器人控制中的定位、路径规划、队形控制等方面具有重要意义。传统方法下移动多机器人与外部导航设备分离时,通常使用惯性导航方式继续跟踪机器人,然而在惯性导航工作方式下,随着时间推移,所积累的导航误差、里程计误差均会限制惯性导航方法在移动多机器人控制中的使用。基于无线传感器网络的多机器人控制方法可以充分利用传感器网络的自组织、智能化、多源等特性,对移动多机器人的工作位置、障碍物进行感知与识别,进而提高移动多机器人系统在封闭、强噪声等复杂工作条件下的鲁棒性、普适性及抗干扰能力。本文基于传统移动多机器人控制理论,对现阶段使用机器人为无线传感器网络提供服务进行研究。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

L = 1000;
n= 100;
nSalesmen = 5;

myConfig.dmat        = [];
myConfig.nSalesmen   = nSalesmen;
myConfig.minTour     = floor(1/4*(n/myConfig.nSalesmen));
myConfig.popSize     = 80;
myConfig.numIter     = 1e3;
myConfig.showProg    = true;
myConfig.showResult  = true;
myConfig.showWaitbar = true;

%
     USERCONFIG (structure) with zero or more of the following fields:
%     - XY (float) is an Nx2 matrix of city locations, where N is the number of cities
%     - DMAT (float) is an NxN matrix of city-to-city distances or costs
%     - NSALESMEN (scalar integer) is the number of salesmen to visit the cities
%     - MINTOUR (scalar integer) is the minimum tour length for any of the
%         salesmen, NOT including the start/end point
%     - POPSIZE (scalar integer) is the size of the population (should be divisible by 8)
%     - NUMITER (scalar integer) is the number of desired iterations for the algorithm to run
%     - SHOWPROG (scalar logical) shows the GA progress if true
%     - SHOWRESULT (scalar logical) shows the GA results if true
%     - SHOWWAITBAR (scalar logical) shows a waitbar if true

nTests = 5;
minDistRand = zeros(1,nTests);
minDistSect = zeros(1,nTests);

for j  = 1:nTests
    myConfig.xy          = L*rand(n,2)- repmat(L/2*[1,1],n,1);
    myConfig.xy(1,:) = [0,0];
    resultsStructSect = mtspf_gaSectors(myConfig);
    resultsStructRand = mtspf_ga(myConfig);
   
    minDistRand(j) = resultsStructRand.minDist;
    minDistSect(j) = resultsStructSect.minDist;
    display([num2str(j),') rand Start = ',num2str( minDistRand(j)),', theta start = ',num2str( minDistSect(j))])
    
end

display(['MEAN rand Start = ',num2str(mean(minDistRand)),', MEAN theta start = ',num2str(mean(minDistSect))])

save(['CompareRandSec',num2str( myConfig.nSalesmen),'Points',num2str(n),'.mat'],'minDistRand','minDistSect');



%
 Output:
%     RESULTSTRUCT (structure) with the following fields:
%         (in addition to a record of the algorithm configuration)
%     - OPTROUTE (integer array) is the best route found by the algorithm
%     - OPTBREAK (integer array) is the list of route break points (these specify the indices
%         into the route used to obtain the individual salesman routes)
%     - MINDIST (scalar float) is the total distance traveled by the salesmen