本文主要探讨了基于智能空间的变电站机器人复合全局定位系统设计，该系统对于构建坚强智能电网具有重大意义。在室外大范围环境下，机器人需要在没有初始位姿信息的情况下，依赖传感器观测实现全局定位。为此，研究者提出了一种结合ZigBee指纹定位和改进粒子滤波的复合定位方法。
利用变电站内的无线网络，通过通用即插即用（UPnP）技术将机器人接入智能空间。智能空间是一种能够感知、理解、预测和响应环境变化的环境，它为机器人的定位提供了基础平台。在这一平台上，通过建立ZigBee无线信号指纹库，利用反向传播（BP）神经网络对ZigBee信号特征进行分析，从而实现初步的定位。ZigBee指纹定位是基于无线信号强度的定位技术，它可以提供相对准确的初始位置信息。
接下来，为了提高定位精度，研究者在初步定位的基础上引入了粒子群优化的粒子滤波算法。粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，它可以有效地处理复杂环境下的定位问题。粒子群优化算法则用于改进粒子滤波，通过群体智能优化来减少粒子滤波中的粒子退化现象，提高定位的准确性和稳定性。
实验结果表明，设计的系统成功实现了变电站机器人与智能空间的零配置和松耦合，意味着机器人无需预先设定即可自动接入并进行定位。这大大降低了系统的复杂性，提高了定位的效率。同时，该系统能显著提高全局定位精度，优化算法性能，并减少迭代时间，使得机器人在大范围环境下的自主巡检更加高效、精准。
这篇论文提出的基于智能空间的变电站机器人复合全局定位系统，融合了ZigBee指纹定位和粒子滤波的优势，为室外环境下的机器人定位提供了新的解决方案，对智能电网的发展具有重要的实践价值。此外，该系统的设计思路和方法也为其他领域的移动机器人定位问题提供了参考。
