基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；依据预设校准方法对各个原始测距值进行校准处理，得到与每个原始测距值一一对应的实际距离值；采用扩展卡尔曼滤波法对标签与每个基站对应的各个实际距离值进行处理，得到标签的定位信息。本申请中通过对获取到的各个原始测距值进行校准，能够得到更加准确的距离值，并且采用扩展卡尔曼滤波法对标签与每个基站对应的各个实际距离值进行处理，相比于现有技术中的方法能够提高对标签的定位精度，并且输出频率高、抗干扰能力强，有利于实现对高速运动的标签的定位。

【技术实现步骤摘要】
基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及存储介质
本专利技术实施例涉及无人机定位
，特别是涉及一种基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着时代的发展以及行业的需求，无人机被应用在越来越多的领域。因其体型小巧，灵活性高，成本低、易维护等特点受到关注，它能在各类受限环境中工作，无论是丛林，地底或室内环境，因此在如：电力、石油管道、光伏、仓储等场景进行巡检任务、搜捕逃犯、安保任务、侦测地形、应急救援、森林防火、环保监测等各个领域都能见到无人机的身影。无人机在室外通常依赖GPS为其提供定位信息，但当无人机在森林，隧道，室内等弱GPS或无GPS信号的场景工作时，将无法获取自身定位信息。因此需要借助其他定位系统定位，目前，通常使用基于超宽带(Ultra-wideband，UWB)通信技术的定位系统对无人机在GPS信号弱的环境下进行定位，其中，在基于超带宽定位技术的定位系统通常采用TOF(TimeofFlight，飞行时间)定位算法实现对目标的定位，TOF法使用定位标签与每个定位基站发起测距，测距完后进行定位计算，现有技术中在进行定位计算时采用三边定位法根据UWB设备输出的测距值计算出标签坐标位置，以单标签四基站定位系统为例，在进行测距后，已知给定空间的中四个基站的具体坐标，和一个未知标签到四个基站的距离，即可进行计算，以四个已知点和测距距离为半径作四个球形，如球形相交于一点则该点为标签坐标位置，在实际情况中因测量精度有限与环境干扰，常常不能使球体相交于一点，因此需要使用三角形求质心或最小二乘法等方法进一步估计出标签在球体相交区域内的精确位置，以得到标签的最终位置。但是，一方面由于存在环境干扰，导致基于TOF算法的UWB设备输出的测距值不稳定，另一方面由于三边定位法定位精度低，定位值跳动较大，易受环境干扰、鲁棒性差，并且不能实现对高速运动的标签的定位，所以现有的无人机定位方法的定位精度较低，适用范围受限。鉴于此，如何提供一种解决上述技术问题的基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质成为本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质，在使用过程中能够提高对标签的定位精度，并且输出频率高、抗干扰能力强，有利于实现对高速运动的标签的定位。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于超带宽的无人机定位方法，包括：获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；依据预设校准方法对各个所述原始测距值进行校准处理，得到与每个所述原始测距值一一对应的实际距离值；采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。可选的，在所述采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理之前，还包括：采用卡尔曼滤波法对各个所述实际距离值进行滤波处理，得到滤波后的各个实际距离值；对滤波后的各个实际距离值进行异常值检测，确定并剔除异常距离值，得到与相应基站对应的各个目标实际距离值；则，所述采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息的过程为：采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述目标实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。可选的，所述对滤波后的各个实际距离值进行异常值检测，确定并剔除异常距离值的过程为：采用马氏距离计算关系式计算出与滤波后的每个所述实际距离值一一对应的马氏距离，其中，所述马氏距离计算关系式为：dk表示k时刻滤波后的实际距离值，表示k时刻相应基站与标签之间的先验距离，Σ表示测量误差的协方差矩阵，Dk表示马氏距离；当所述马氏距离大于预设阈值时，确定出与所述马氏距离对应的实际距离值为异常距离值，并将所述异常距离值从滤波后的各个实际距离值中剔除。可选的，所述预设校准方法为基于第一校准关系式建立的，所述第一预设关系式为：其中，r表示原始测距值，d表示实际测距值，∈表示零均值噪声，和为参数，所述和所述为依据最小二乘法对多个历史原始测距值和多个历史实际测距值进行处理得到的。本专利技术实施例相应的提供了一种基于超带宽的无人机定位装置，包括：获取模块，用于获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；校准模块，用于依据预设校准方法对各个所述原始测距值进行校准处理，得到与每个所述原始测距值一一对应的实际距离值；处理模块，用于采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。可选的，还包括：滤波模块，用于采用卡尔曼滤波法对各个所述实际距离值进行滤波处理，得到滤波后的各个实际距离值；检测模块，用于对滤波后的各个实际距离值进行异常值检测，确定并剔除异常距离值，得到与相应基站对应的各个目标实际距离值；所述处理模块，具体用于采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述目标实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。可选的，所述检测模块，包括：计算单元，用于采用马氏距离计算关系式计算出与滤波后的每个所述实际距离值一一对应的马氏距离，其中，所述马氏距离计算关系式为：dk表示k时刻滤波后的实际距离值，表示k时刻相应基站与标签之间的先验距离，Σ表示测量误差的协方差矩阵，Dk表示马氏距离；判断单元，用于当所述马氏距离大于预设阈值时，确定出与所述马氏距离对应的实际距离值为异常距离值，并将所述异常距离值从滤波后的各个实际距离值中剔除。可选的，校准模块，具体用于依据预设校准方法对各个所述原始测距值进行校准处理，得到与每个所述原始测距值一一对应的实际距离值；其中，所述预设校准方法为基于第一校准关系式建立的，所述第一预设关系式为：其中，r表示原始测距值，d表示实际测距值，∈表示零均值噪声，和为参数，所述和所述为依据最小二乘法对多个历史测距值和多个历史实际测距值进行处理得到的。本专利技术实施例还提供了一种基于超带宽的无人机定位系统，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述基于超带宽的无人机定位方法的步骤。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述基于超带宽的无人机定位方法的步骤。本专利技术实施例提供了一种基于超带宽的无人机定位方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；依据预设校准方法对各个原始测距值进行校准处理，得到与每个原始测距值一一对应的实际距离值；采用扩展卡尔曼滤波法对标签与每个基站对应的各个实际距离值进行处理，得到标签的定位信息。可见，本申请中通过对获取到的各个原始测距值进行校准，能够得到更加准确的距离值，并且采用扩展卡尔曼滤波法对标签与每个基站对应的各个实际距离值进行处理，相比于现有技术中的方法能够提高对标签的定位精度，并且输出频率高、抗干扰能力强，有利于实现对高速运动的标签的定位。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超带宽的无人机定位方法，其特征在于，包括：获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；依据预设校准方法对各个所述原始测距值进行校准处理，得到与每个所述原始测距值一一对应的实际距离值；采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于超带宽的无人机定位方法，其特征在于，包括：获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；依据预设校准方法对各个所述原始测距值进行校准处理，得到与每个所述原始测距值一一对应的实际距离值；采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息。2.根据权利要求1所述的基于超带宽的无人机定位方法，其特征在于，在所述采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理之前，还包括：采用卡尔曼滤波法对各个所述实际距离值进行滤波处理，得到滤波后的各个实际距离值；对滤波后的各个实际距离值进行异常值检测，确定并剔除异常距离值，得到与相应基站对应的各个目标实际距离值；则，所述采用扩展卡尔曼滤波法对所述标签与每个所述基站对应的各个所述实际距离值进行处理，得到所述标签的定位信息的过程为：采用扩展卡尔曼滤波法对标签与每个所述基站对应的各个所述目标实际距离值进行处理，得到标签的定位信息。3.根据权利要求2所述的基于超带宽的无人机定位方法，其特征在于，所述对滤波后的各个实际距离值进行异常值检测，确定并剔除异常距离值的过程为：采用马氏距离计算关系式计算出与滤波后的每个所述实际距离值一一对应的马氏距离，其中，所述马氏距离计算关系式为：dk表示k时刻滤波后的实际距离值，表示k时刻相应基站与标签之间的先验距离，Σ表示测量误差的协方差矩阵，Dk表示马氏距离；当所述马氏距离大于预设阈值时，确定出与所述马氏距离对应的实际距离值为异常距离值，并将所述异常距离值从滤波后的各个实际距离值中剔除。4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于超带宽的无人机定位方法，其特征在于，所述预设校准方法为基于第一校准关系式建立的，所述第一预设关系式为：其中，r表示原始测距值，d表示实际测距值，∈表示零均值噪声，和为参数，所述和所述为依据最小二乘法对多个历史原始测距值和多个历史实际测距值进行处理得到的。5.一种基于超带宽的无人机定位装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取UWB设备输出的标签与每个基站对应的各个原始测距值；校准模块，用于依据预设校准方法对各个所述原始测距...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛佳文，孟伟，鲁仁全，徐雍，付敏跃，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44