一种基于光流UWB组合的类脑导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光流UWB组合的类脑导航方法，将智能车辆的运动区域划分为路径积分区域和位置细胞节点区域；在路径积分区域，利用光流传感器对智能车辆的速度进行测量，并对速度进行积分得到位置信息；在位置细胞节点区域，通过UWB检测智能车辆的速度和位置，并将其与使用光流法获取的速度和位置作差，建立速度误差、位置误差与行驶时间之间的模型；当智能车辆再次运动到路径积分区域时，利用误差模型对速度、位置信息进行实时校正。本发明专利技术可用于在某一固定区域内执行任务的智能车辆导航定位等应用场合，可有效提高导航定位的自主性，进而提升智能车辆的智能化程度。

A Brain-like Navigation Method Based on Optical Flow UWB Combination

The invention discloses a brain-like navigation method based on optical flow UWB combination, which divides the motion area of intelligent vehicle into path integral area and location cell node area; in path integral area, uses optical flow sensor to measure the speed of intelligent vehicle, and integrates the speed to get position information; in position cell node area, uses UWB to detect the speed of intelligent vehicle. Degree and position are compared with the speed and position obtained by optical flow method, and the model between speed error, position error and travel time is established. When intelligent vehicle moves to the path integration area again, the error model is used to correct the speed and position information in real time. The invention can be used in intelligent vehicle navigation and positioning applications such as performing tasks in a fixed area, and can effectively improve the autonomy of navigation and positioning, thereby improving the intelligent degree of intelligent vehicles.

【技术实现步骤摘要】
一种基于光流UWB组合的类脑导航方法
本专利技术涉及导航定位与人工智能领域，具体地说，是指一种面向智能车辆的基于光流UWB组合的类脑导航方法。
技术介绍
智能车辆是电子信息最新科技成果与现代汽车工业相结合的产物，通常具有自动驾驶、路径规划等功能。导航定位是智能车辆的关键核心技术之一，“惯性+卫星”组合导航是目前最常用的导航定位方法。由于惯性导航系统的误差会随时间增长而快速发散，因此纯惯性导航系统的精度远不能满足智能车辆的长航时需求。而卫星导航信号极易被干扰，对卫星导航的依赖在某些特殊环境下，如战时会面临巨大风险。总之，目前常用的导航定位技术不够智能化，导致其在智能车辆上的应用有一定局限性。2014年诺贝尔生理学或医学奖授予了发现“大脑导航定位系统”的科学家。他们的研究成果表明，动物大脑海马体里有一种神经细胞，当动物在房间内某一特定位置时，一部分这种细胞总是显示激活状态；而当动物在房间内其他位置时，另外一些这种细胞则显示激活状态。这种细胞被命名为“位置细胞”，它们构成了动物大脑中的地图。位置细胞的存在让动物实现了对自然环境中特征位置的识别和记忆，从而不会迷路。现有技术中存在光流、UWB本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于光流UWB组合的类脑导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将智能车辆的运动区域划分为路径积分区域和位置细胞节点区域，所述位置细胞节点区域内搭建有UWB超宽带定位系统；步骤二：智能车辆运行到路径积分区域，利用光流传感器对智能车辆的速度进行测量，并对速度积分得到位置；步骤三：智能车辆运行到位置细胞节点区域，利用光流传感器获取速度和位置；同时通过UWB检测智能车辆的速度和位置，将UWB检测值作为智能车辆当前时刻的速度和位置的新基准，并将所述新基准与使用光流传感器获取的速度和位置作差，得到速度误差和位置误差；记录智能车辆在两个相邻位置细胞节点之间的行驶时间；利用速度误差、位置误差与所...

【技术特征摘要】
1.一种基于光流UWB组合的类脑导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将智能车辆的运动区域划分为路径积分区域和位置细胞节点区域，所述位置细胞节点区域内搭建有UWB超宽带定位系统；步骤二：智能车辆运行到路径积分区域，利用光流传感器对智能车辆的速度进行测量，并对速度积分得到位置；步骤三：智能车辆运行到位置细胞节点区域，利用光流传感器获取速度和位置；同时通过UWB检测智能车辆的速度和位置，将UWB检测值作为智能车辆当前时刻的速度和位置的新基准，并将所述新基准与使用光流传感器获取的速度和位置作差，得到速度误差和位置误差；记录智能车辆在两个相邻位置细胞节点之间的行驶时间；利用速度误差、位置误差与所述行驶时间建立速度误差模型和位置误差模型；步骤四：根据步骤三建立的速度误差模型和位置误差模型，当智能车辆再次运动到路径积分区域时，利用构建的速度误差模型和位置误差模型对速度和位置信息进行实时校正。2.根据权利要求1所述的基于光流UWB组合的类脑导航方法，其特征在于，步骤一中的位置细胞节点区域的构建方法为：设定间隔的固定距离，每隔一段固定距离设置一个位置细胞节点；在每个位置细胞节点处布置四个UWB基站，采用高精度差分GPS测得每个UWB基站的绝对地理位置并存储在各UWB基站；四个UWB基站所能感知到的区域即为位置细胞节点区域。3.根据权利要求2所述的基于光流UWB组合的类脑导航方法，其特征在于，所述固定距离设定的最小标准为相邻两个位置细胞节点区域之间无重叠。4.根据权利要求1所述的基于光流UWB组合的类脑导航方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：申冲，刘晓杰，王晨光，郭肖亭，赵东花，唐军，刘俊，周宇晨，赵成帅，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：山西,14