Ngoài sự phụ thuộc vào khoảng cách tương đối giữa vị trí hiện tại của robot di động và đèn LED thì độ chính xác của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS còn phụ thuộc vào số lượng đèn LED được gắn trên robot. Số lượng đèn LED càng nhiều thì độ chính xác của phương pháp định vị này càng cao. Thật vậy, điều này được chứng minh qua việc mô phỏng ba kịch bản của phương pháp định vị đề xuất tương
ứng với số lượng PD được gắn trên robot luần lượt là K1 = 8 PD, K2 = 12 PD, K3 = 16 PD. Các hình 4.4, 4.5, 4.6 lần lượt biểu diễn sai số của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS trong các trường hợp ứng với số lượng PD được gắn trên robot khác nhau. Từ các hình vẽ trên chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy sai số của phương pháp định vị này giảm khi chúng ta tăng số lượng PD gắn trên robot lên. Cụ thể, sai số của phương pháp định vị này lên tới 40 (cm) khi số lượng PD được gắn trên robot chỉ có 8 PD trong hình 4.4. Sai số này giảm xuống 25 (cm) khi số lượng PD tăng lên 12 PD trong hình 4.5. Sai số này tiếp tục giảm xuống 20 (cm) khi số lượng PD gắn trên robot là 16 PD trong hình 4.6. Tuy nhiên, chúng ta không thể tăng mãi đại lượng này do vấn đề chế tạo mô hình trong thực tế. Việc sử dụng quá nhiều PD dẫn đến công suất nhận được tại các PD xấp xỉ bằng nhau, dẫn đến việc không thể xác định được góc hướng của robot. Do đó, mô hình của robot trong phạm vi luận văn này sử dụng 16 PD để thực hiện việc định vị với sai số đạt được là 20 (cm). Để tiếp tục giảm sai số này, chúng ta cần phải sử dụng các phương pháp ước lượng như bộ lọc Kalman mở rộng như đã thảo luận trong các phần trước. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thực hiện mô phỏng bộ lọc Kalman mở rộng để đánh giá việc cải thiện độ chính xác của phương pháp định vị đề suất của nó.
63
Hình 4.4. Sai số của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS trong trường hợp số PD là K1 = 8.
Hình 4.5. Sai số của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS trong trường hợp số PD là K2 = 12.
Hình 4.6. Sai số của phương pháp định vị kết hợp AOA–RSS trong trường hợp số PD là K3 = 16.
64