一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法，步骤如下：获取三个基站与标签之间的距离；建立空间直角坐标系；利用改进的三边测量法求出标签的坐标；分析峭度；若存在NLOS误差，利用无迹卡尔曼滤波算法预测状态方程，引入自适应因子修正增益矩阵，输出预测最优值；若不存在NLOS误差，利用标准无迹卡尔曼滤波算法输出预测最优值。本发明专利技术构建UWB定位模型，并对三边测量法进行加权优化，有效抑制了多径效应对定位的影响，提高了定位可信度，通过计算峭度判别UWB信道环境，有效实现了对定位结果的优化和对NLOS误差的修正，提高了UWB的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法
本专利技术属于定位
，特别涉及一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法。
技术介绍
随着人工智能的兴起和车辆技术的不断发展，智能车的研究与应用越来越成为各国争相研究的热点。其中开发的各种功能，如自动泊车、避障预警等，大大方便了人们的出行，提高了安全系数。实现上述功能，关键是使车辆在非结构化环境中获取自身位置等信息。UWB定位(超宽带定位)作为一种新兴的高精度定位技术，以其定位精确、工作时间短、穿透能力强等优点，成为目前室内定位应用最佳物理层技术。但是UWB也同样存在着时钟漂移误差、非视距(NLOS)误差、温度和气压环境造成的常值误差等，严重影响了定位精度。且在智能召车应用场景中，存在较为强烈的金属干扰，形成典型的NLOS环境，导致测距误差大幅上升。上述误差会使传统定位算法三边测量法无法交于一点，降低了定位可信度。因此，需要一种新型的基于UWB的智能召车导航定位方法来解决定位过程中的上述问题。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于UWB定位的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、在车身上设置三个UWB定位基站A

【技术特征摘要】
1.一种基于UWB定位的智能召车导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在车身上设置三个UWB定位基站A0、A1、A2，车主手持标签M，分别获取三个基站A0、A1、A2与标签M之间的距离d0、d1、d2；
S2、以基站A1、A2的连线中点O为原点，建立空间直角坐标系，得到三个基站的坐标为A0(x0，y0.z0)，A1(x1，y1.z1)，A2(x2，y2.z2)；
S3、使用改进的三边定位算法求出标签的坐标M(x，y)(结合应用场景，只需解算出二维平面坐标)；
S4、计算峭度并进行分析，使用峭度来衡量信道状态；
S5、将峭度正常的情况判定为LOS环境，采用标准无迹卡尔曼滤波算法处理定位数据，输出预测最优值；将峭度异常的情况判定为NLOS环境，在标准无迹卡尔曼滤波算法的基础上引入自适应因子进行修正，减小误差，最后输出最优预测值。


2.根据权利要求1所述的智能召车导航定位方法，其特征在于，当标签反应时间等于基站反应时间时，求取基站与标签间的距离d公式如下：



式中，C为光速，TOF是UWB信号飞行时间，TSP为标签向基站发送一条请求信号时刻，TRP为基站开始接受信号时刻，TSR为基站回复信息时刻，TRR为标签开始接受信号时刻，TSF为标签将数据包P3(TSP，TRR，TSF)发送给基站时刻；TRF为基站接收到P3数据包时刻。


3.根据权利要求2所述的智能召车导航定位方法，其特征在于，当标签反应时间不等于基站反应时间时，采用双边双向测距算法获得基站与标签间的距离d，公式如下：



式中，TTRT＝TRR-TSP为标签往返时间，为基站反应时间，TART＝TRF-TSR为基站信号往返时间，为标签反应时间。


4.根据权利要求1所述的智能召车导航定位方法，其特征在于，步骤S3中，所述改进的三边定位算法如下：
设传统三边测量法中用于定位的三个圆分别为O1，O2，O3，其方程为：



式中，(x0，y0)、(x1，y1)、(x2，y2)分别为三个基站的坐标，d0、d1、d2分别为标签到三个基站的距离。
联立方程求解三个圆两两相交的有效交点分别为(xa，ya)，(xb，yb)，(xc，yc)，这里的有效交点定义为三圆相交区域中的交点；交点所围成的三角形的三条边l0、l1、l2分别为：


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【专利技术属性】
技术研发人员：臧利国，沈业辉，唐一鸣，贾鹏，李瑶薇，施佳，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32