1. 引言
射频识别(RFID)技术是从20 世纪80 年代起走向成熟的一项自动识别技术。它利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据以达到识别目的，和传统的磁卡、IC 卡相比，射频卡最大的优点就在于非接触，因此完成识别工作时无须人工干预，适合于实现系统的自动化且不易损坏。RFID 技术的快速发展使得其应用也在日益壮大，国家有关部门也非常重视。科技部《中国RFID 发展策略白皮书》正式出台，国家高技术研究发展计划(863 计划)的RFID 重大项目全面启动，RFID 的发展及应用前景广阔。
目前，RFID 技术应用于智能机器人的研究也在不断发展。监视幼儿园孩子的机器人，吸尘器机器人对“智能地毯”清洁卫生，商场导购机器人等等，应用RFID 技术的机器人不断推出。机器人在运动过程中存在自身定位的问题，而定位的方法有很多种，多采用机载传感器定位。机器人相对定位技术主要有导航信标、主动或被动标识、地图匹配或卫星导航技术(GPS)等，这几种方法中，信标或标识牌技术的建设和维护成本较高，地图匹配技术处理速度慢，GPS 只能用于室外，目前精度还很差;绝对定位的位置计算方法包括二视角法、二视距法、模型匹配算法等。相对定位优点是机器人的位置是自我推算出来的，不需要对外界环境的感知信息，缺点是漂移误差会随时间累积，不适于精确定位。绝对定位通过感知获取周围环境的信息，利用各种算法来求出机器人的精确坐标，在区域内定位精度高。
本文将探讨利用RFID 技术，通过RF 信号传播损耗模型， 计算读写器和读到各个标签间的距离[2] [4]，利用算法求出机器人的坐标位置。
2. 信号传播损耗模型
RFID 标签读写是通过射频信号的收发来实现的。RFID 读写器可以将读到标签的相关信息通过串口发送给机器人。可以采用接收信号强度指示(RSSI)来标示RF 信号在某个位置的强度。一般来说，每个标签发出的信号的强度都是一个定值，但是当读写器与标签的距离不一样时，接收标签发送回来的信号强度也就不一样。这种强度的衰减，称为信号的传播损耗，它与环境有关。根据接收到信号的强度，利用理论和经验传播损耗模型，可以将传输损耗转化为距离。下式(1)是一种对数-常态分布传播损耗模型：
其中，P(d)表示读写器接收到标签发送回来的信号强度;P(d0)表示读写器在参考点d0 接收到标签发送的信号强度，所有标签的初始发送信号强度相同;n 表示路径长度和路径损耗之间的比例因子，依赖于障碍物的结构和使用的材料，它的范围在2 至5 之间;Xσ是平均值为0 的高斯分布随机变数，也就是信号穿过障碍物的衰减，其标准差范围为4 到10;d0表示参考点和标签的距离;d 表示需要计算的标签和读写器间的距离。
图1 是用对数-常态分布模型(公式1)绘制的RSSI 曲线图。从图1 中可以看出，节点到信号源的距离越近，由RSSI 值的偏差产生的绝对距离误差越小。而当距离大于100cm 时，由于上述式(1)中Xσ 的影响，由RSSI 波动造成的绝对距离误差将会很大。基于上面的分析，本文提出信标标签影响力概念，即在定位算法中，信标标签对未知读写器位置都有影响力，RSSI 越大的信标标签，影响力越大，对读写器位置有更大的决定权。本文中的读写器放在移动机器人上，所以，决定了读写器的位置也就是决定了机器人的位置。如图2，读写器收到了4 个信标标签的信号，其中Tag3 的RSSI 最大，对读写器的位置有最大的决定权。本文中只取影响力较大的4 个信标标签来做定位计算。
