当前无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)在很多领域均发挥着重要的作用。但节点供电问题一直都是制约WSN发展的瓶颈。传统供电方式中,干电池和新型能源供电会受到电池容量和所处环境制约。而在WSN中部署很多静态充电设备的方式会增加系统成本,针对传统节点供电方式的不足,采用无线供电的方式,按照规划好的路线使移动充电小车为节点动态充电,物联网平台对节点进行监控。解决了WSN供电方式中长期存在的接触磨损问题,同时达到了充电路径科学化,节点状态可视化的目标。在完成系统设计的过程中,主要解决了节点和无线充电平台的硬件设计、节点嵌入式端的软件开发和物联网OceanConnect平台上的软件配置、移动充电小车路径规划算法实现等问题。达到了预期的效果,移动充电小车可以为节点正常充电,节点采集电池电压、功耗、环境温湿度信息并成功上传到OceanConnect平台上清晰显示,OceanConnect平台可正常下达指令,收到指令的节点将采集的GPS信息上传。在粒子群算法为蚁群算法提供迭代初期信息素指导后,增强了蚁群算法全局搜索能力。用改进后的蚁群算法为移动充电小车设计的最短哈密顿回路在距离方面相较基本蚁群算法有明显的缩短。按照实验预设的目的搭建好机器人平台,并将设计好的栅格法、改进蚁群算法和动态窗口算法引入到ROS系统的相应功能包中,来作为科学的避障策略,经测试Turtlebot机器人可成功躲避静动态障碍物。最后,在Matlab平台上将改进蚁群算法和基本蚁群算法作对比。得出,在最短路径方面,改进蚁群算法缩短了 1.08%;完全收敛时迭代次数减少了 61.8%。由此可知,改进蚁群算法更适合作为移动充电小车的路径规划算法。并完成了移动充电小车行进过程中的避障实验,结果表明,Turtlebot机器人对障碍物反应灵敏,可以成功避障,在ROS系统中产生此路径规划图。图[67]表[6]参[71]