分布式INS/UWB紧组合导航系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种分布式INS/UWB紧组合导航系统及方法，系统包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统；惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，导航信息包括位置、速度和姿态信息；伪距检测单元，用于获取伪距信息：无线数据传输系统，与惯性导航器件和伪距检测单元相连，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；所述数据处理系统：采用分布式数据融合估计单元，用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令，本发明专利技术可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。

Distributed INS/UWB compact integrated navigation system and method

The invention discloses a distributed INS/UWB integrated navigation system and method system, including inertial navigation device, pseudorange detection unit, a wireless data transmission system and data processing system; inertial navigation device, navigation information for measuring pedestrian navigation information, including position, velocity and attitude information; pseudo distance detecting unit for acquiring pseudorange information: wireless data transmission system, and inertial navigation devices and pseudo range detection unit is used for the acquisition of inertial navigation devices and pseudo range detection unit to transfer data into a data processing system through wireless transmission, and the data processing system sends the control commands transmitted to the inertial navigation device; the the data processing system: the distributed data fusion estimation unit for data fusion estimation of the collected data, and to guide the inertia The invention can reduce the influence of indoor complex navigation environment on the precision of integrated navigation, and obtain the optimal prediction of target pedestrian navigation information.

【技术实现步骤摘要】
分布式INS/UWB紧组合导航系统及方法
本专利技术涉及复杂环境下组合定位
，尤其涉及一种分布式INS/UWB紧组合导航系统及方法。
技术介绍
近年来，行人导航(PedestrianNavigation,PN)作为导航技术应用的新兴领域，正越来越受到各国学者的重视，并逐渐成为该领域的研究热点。然而在隧道、大型仓库、地下停车场等室内环境下，外界无线电信号微弱、电磁干扰强烈等因素都会对目标行人导航信息获取的准确性、实时性及鲁棒性有很大影响。如何将室内环境下获取的有限信息进行有效的融合以消除室内复杂环境影响，保证行人导航精度的持续稳定，具有重要的科学理论意义和实际应用价值。在现有的定位方式中，全球卫星导航系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)是最为常用的一种方式。虽然GNSS能够通过精度持续稳定的位置信息，但是其易受电磁干扰、遮挡等外界环境影响的缺点限制了其应用范围，特别是在室内、地下巷道等一些密闭的、环境复杂的场景，GNSS信号被严重遮挡，无法进行有效的工作。近年来，UWB(UltraWideband)以其在复杂环境下定位精度高的特点在短距离局部定位领域表现出很大的潜力。学者们提出将基于UWB的目标跟踪应用于GNSS失效环境下的行人导航。这种方式虽然能够实现室内定位，但是由于室内环境复杂多变，UWB信号十分容易受到干扰而导致定位精度下降甚至失锁；与此同时，由于UWB采用的通信技术通常为短距离无线通信技术，因此若想完成大范围的室内目标跟踪定位，需要大量的网络节点共同完成，这必将引入网络组织结构优化设计、多节点多簇网络协同通信等一系列问题。因此现阶段基于UWB的目标跟踪在室内导航领域仍旧面临很多挑战。在导航模型方面，目前在室内行人组合导航领域应用较多的为松组合导航模型。该模型具有容易实现的优点，但是需要指出的是，该模型的实现需要参与组合导航的多种技术能够独立的完成导航定位。例如，需要UWB设备能够提供行人的导航信息，这就要求目标行人所处的环境必须能够获取至少3个参考节点信息，这大大的降低了组合导航模型的应用范围，与此同时，参与导航的子技术独立完成定位，也引入了新的误差，不利于组合导航技术精度的提高。为了克服这一问题，学者们提出将紧组合模型应用于室内行人导航领域，紧组合模型直接将参与组合导航的子技术的原始传感器数据应用于最后的导航信息的解算，减少了子技术自行解算引入新误差的风险，提高了组合导航的精度，但是需要指出的是，现有紧组合导航模型均使用集中式模式，这一方式系统容错能力差，并不利于日益精确复杂的组合导航模型。专利文件《一种面向室内移动机器人的IMU/WSN组合导航方法》中，其方法是在WSN伪距预估部分使用了局部滤波器，有效的提高了伪距的预估精度，但在后续的数据融合部分依旧采用集中式模式，而集中式模式使得这种集中式组合导航模式依旧不能提高其容错能力，因此，有必要对如何提高导航系统容错能力的相关问题进行研究。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种分布式INS/UWB紧组合导航系统，可降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，得到目标行人导航信息的最优预估。本专利技术采用的技术方案是：一种分布式INS/UWB紧组合导航系统，其特征在于，包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统；所述惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，所述导航信息包括位置、速度和姿态信息；所述伪距检测单元，用于获取伪距信息：所述无线数据传输系统，与惯性导航器件和伪距检测单元相连，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；所述数据处理系统：采用分布式数据融合估计单元，用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。进一步的，所述分布式数据融合估计单元包括在各无线通信信道中设置子数据融合单元，子数据融合单元的结果再发送至主数据融合单元，根据主数据融合单元的结果和惯性导航器件测量的结果得到当前时刻的目标行人最优的位置信息。进一步的，所述数据融合单元采用扩展卡尔曼滤波器，通过所述扩展卡尔曼滤波器对惯性导航器件获取的目标行人的导航信息，以及通过UWB定位标签获取的伪距信息在无线通信信道中进行数据融合估计。进一步的，所述伪距检测单元包括UWB定位标签和UWB参考节点；所述UWB参考节点预先放置在设定的位置，惯性导航器件和UWB定位标签分别固定在行人身上；通过测量UWB定位标签与UWB参考节点之间的距离，得到伪距信息。进一步的，所述UWB参考节点还可放置在任意位置。进一步的，所述扩展卡尔曼滤波器通过对观测方程和状态方程的迭代进行数据融合估计。本专利技术还提出了一种分布式INS/UWB紧组合导航方法，采用以下步骤：(1)以惯性导航器件的误差向量和各UWB参考节点的位置信息作为状态量，以惯性导航器件采集的目标行人的位置信息和伪距信息作为系统观测量，构建INS/UWB紧组合导航模型；(2)根据所述INS/UWB紧组合导航模型，在每个无线通信信道中将目标行人的导航信息和伪距信息进行数据融合估计，得到当前无线通信信道、当前时刻的目标行人的导航信息最优估计；(3)将各无线通信信道中的得到的最优估计再进行数据融合估计，得到目标行人最优位置信息的误差预估，将惯性导航器件采集到的目标行人位置信息与所述目标行人最优位置信息的误差预估相减，得到当前时刻的目标行人最优的位置信息。进一步的，所述数据融合估计采用扩展卡尔曼滤波算法。进一步的，所述状态量包括惯性导航器件的误差向量和各UWB参考节点的东向、北向位置信息。进一步的，所述系统观测量为目标行人的东向和北向位置信息的平方和与伪距信息平方之差。进一步的，所述惯性导航器件的误差向量和和各UWB参考节点的东向、北向位置信息具有初始值，初始值为自定义值。进一步的，所述扩展卡尔曼滤波算法采用对观测方程和状态方程的迭代进行数据融合估计。进一步的，所述第i个无线通信信道中扩展卡尔曼滤波器的状态方程为：其中，分别为k时刻和k+1时刻INS测量得到的导航坐标系下目标行人的东向和北向两个个方向的速度误差；分别为k时刻和k+1时刻导航坐标系下目标行人的东向和北向两个个方向的位置误差；ωk为状态噪声，其协方差阵为Qith；T为采样周期。进一步的，所述第i个无线通信信道中扩展卡尔曼滤波器的观测方程为：其中，为k时刻惯性导航器件IMU解算的东向和北向位置；为k时刻IMU测量得到的未知节点到第i个参考节点之间的伪距；为k时刻UWB测量得到的未知节点到第i个参考节点之间的伪距；为第i个参考节点的坐标，为观测噪声，其协方差阵为Qith。进一步的，所述无线通信信道中扩展卡尔曼滤波器中扩展卡尔曼算法的迭代方程为：其中，进一步的，所述主数据融合估计单元的迭代方程为：与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术采用联邦滤波结构，在无线信道中构建定位标签所获取到的伪距(即锚节点与目标行人之间的距离)信息、惯性器件解算的目标行人导航信息等传感器原始数据与最终需要获取的行人导航信息和导航环境信息之间的模型，以降低室内复杂导航环境对组合导航精度的影响，为局部滤波器完成对导航信息的高精度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分布式INS/UWB紧组合导航系统，其特征在于，包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统；所述惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，所述导航信息包括位置、速度和姿态信息；所述伪距检测单元，用于获取伪距信息：所述无线数据传输系统，与惯性导航器件和伪距检测单元相连，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；所述数据处理系统：采用分布式数据融合估计单元，用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。

【技术特征摘要】
1.一种分布式INS/UWB紧组合导航系统，其特征在于，包括惯性导航器件、伪距检测单元、无线数据传输系统和数据处理系统；所述惯性导航器件，用于测量行人的导航信息，所述导航信息包括位置、速度和姿态信息；所述伪距检测单元，用于获取伪距信息：所述无线数据传输系统，与惯性导航器件和伪距检测单元相连，用于将惯性导航器件和伪距检测单元所采集的数据通过无线传输传递到数据处理系统中，并将数据处理系统发送的控制命令传递到所述惯性导航器件中；所述数据处理系统：采用分布式数据融合估计单元，用于对采集到的数据进行数据融合估计，并向惯性导航器件发送控制命令。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述伪距检测单元包括UWB定位标签和UWB参考节点；所述UWB参考节点预先放置在设定的位置，惯性导航器件和UWB定位标签分别固定在行人身上；通过测量UWB定位标签与UWB参考节点之间的距离，得到伪距信息。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述UWB参考节点还可放置在任意位置。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述分布式数据融合估计单元包括在各无线通信信道中设置子数据融合单元，子数据融合单元的结果再发送至主数据融合单元，根据主数据融合单元的结果和惯性导航器件测量的结果得到当前时刻的目标行人最优的位置信息。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据融合单元采用扩展卡尔曼滤波器，通过所述扩...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐元，程金，赵钦君，王滨，部丽丽，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：山东,37