基于UWBIMU紧组合室内定位方法技术

本发明专利技术提供基于UWBIMU紧组合室内定位方法，包括以下步骤：步骤1、获得标签与基站之间的距离信息；步骤2、解算下一时刻的位置、速度和姿态信息；步骤3、以姿态、位置和速度信息作为状态向量构建状态方程，并通过惯导解算位置信息与已知基站坐标位置计算二者的距离之差，以此构建量测方程；步骤4、对下一时刻的运动状态进行预测并进行更新；步骤5、对物体运动状态进行连续估计，该基于UWBIMU紧组合室内定位方法通过UWB/IMU组合，可以在一定程度上克服UWB技术定位中信号丢失或异常，也能约束IMU定位过程中的IMU累计误差，从而提供可靠的位置、速度、姿态信息，具有测距精度更高、时间分辨率高、不容易受到多路径效应影响的优点。不容易受到多路径效应影响的优点。不容易受到多路径效应影响的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于UWBIMU紧组合室内定位方法


[0001]本专利技术涉及高精度定位
，具体为基于UWBIMU紧组合室内定位方法。

技术介绍

[0002]高精度定位技术是基于位置服务的基础，定位技术根据定位场景通常划分为室外定位技术和室内定位技术。
[0003]蓝牙、Wi
‑
Fi、ZigBee技术是通过接收信号强度进行定位，这种定位方式是通过信号衰落的强度和传播损耗公式来计算信号接收端和发射端的距离，该方法容易受到外界因素干扰，定位精度较低，需要大量布置参考节点。其优点是单个节点的成本较低，为大规模布置参考节点提供了可能。而超声波、红外线技术，主要是根据到达时(Time of Arrival，TOA)定位，这种定位方式用电磁波或者声波的传播速度乘以信号的传播时间，计算出目标节点与参考节点间的距离。相比于RSSI的定位方式，该方法的定位精度较高，但是也有相应的局限性。超声波测距的原理是通过声波来检测的，而声波的传输速度较慢，因此会降低定位的实时性。在非视距的环境下，声波更容易受到干扰，而且能量容易被物体吸收。红外线定位容易受到光强和物体颜色的干扰，对于颜色近似黑色物体无法准确地检测出距离。

技术实现思路

[0004]针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供基于UWBIMU紧组合室内定位方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术不需要任何参考节点提供测距信息，也不受外界信号的干扰，即可实现自主定位导航，具有成本低，传感器小型化，便于集成和推广应用等优点，具有巨大的应用前景。<br/>[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：基于UWBIMU紧组合室内定位方法，包括以下步骤：步骤1、通过UWB基站与标签之间发送信号，通过计算信号飞行时间，获得标签与基站之间的距离信息；步骤2、基于初始姿态、速度和位置，通过惯性导航算法对物体的运动状态进行估计，解算下一时刻的位置、速度和姿态信息；步骤3、以姿态、位置和速度信息作为状态向量构建状态方程，并通过惯导解算位置信息与已知基站坐标位置计算二者的距离之差，以此构建量测方程；步骤4、基于卡尔曼滤波算法对下一时刻的运动状态进行预测并进行更新，作为下一次更新的初始状态；步骤5、重复上述步骤实现对物体运动状态进行连续估计。
[0006]进一步的，所述步骤1中获取标签与基站之间距离信息的具体方法为通过双边双向测距方法，来避免时钟同步及偏移的影响。
[0007]进一步的，所述步骤2在室内定位中，载体运动速度较低，可以忽略地球自转及其曲率的影响，可采用简易的惯导算法，对运动状态进行更新的算法框架包括姿态更新表达式、位置更新表达式和位置更新表达式。
[0008]进一步的，所述姿态更新表达式为：
[0009][0010]其中，表示t
k+1
时刻惯性坐标系到导航坐标系的姿态四元数，表示t
k
时刻到t
k+1
时刻的姿态四元数变化。
[0011]进一步的，所述速度更新表达式为：
[0012][0013]其中，分别代表该时刻导航坐标系下的速度，g
n
T表示重力加速度投影，表示加速度在对应方向上的影响。
[0014]进一步的，所述位置更新表达式为：
[0015][0016]其中，分别表示导航坐标系下的位置。
[0017]进一步的，所述步骤3和步骤4中，使用卡尔曼滤波算法对位置进行估计。
[0018]进一步的，所述步骤3中，获得估计位置与真实位置距离之差的方法为：假设UWB基站在导航坐标系下的坐标分别为则UWB测量距离与惯导推算距离之差为：
[0019][0020]其中，r
i
代表到第i个UWB基站的距离，代表当前惯导位置估计，z
i
即为系统量测。
[0021]进一步的，所述在UWB与IMU紧组合定位中，按照扩展卡尔曼滤波的方法进行处理，通过Taylor展开将量测方程进行线性化，并只保留到一阶项，从而转化为线性方程。
[0022]本专利技术的有益效果：
[0023]1.该基于UWBIMU紧组合室内定位方法通过UWB/IMU组合，可以在一定程度上克服UWB技术定位中信号丢失或异常，也能约束IMU定位过程中的IMU累计误差，从而提供可靠的位置、速度、姿态信息，弥补单一定位系统的不足。
[0024]2.该基于UWBIMU紧组合室内定位方法相较于现有多种依靠信号强度进行距离估计的室内定位方法，具有测距精度更高、时间分辨率高、不容易受到多路径效应影响的优点。
[0025]3.该基于UWBIMU紧组合室内定位方法使用紧组合算法直接使用测距信息对两种系统进行融合，抗干扰能力强，具备更高的解算精度。并能够应对严重非视距情况下的信号丢失问题，即使发生此类事件，紧组合也能够使用仅存的基站信号并继续运行。
附图说明
[0026]图1为本专利技术基于UWBIMU紧组合室内定位方法的流程图；
[0027]图2为本专利技术双边双向测距方法的原理图；
[0028]图3为本专利技术基于UWBIMU紧组合室内定位方法的算法框图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。
[0030]请参阅图1至图3，本专利技术提供一种技术方案：基于UWBIMU紧组合室内定位方法，该方法主要通过UWB/IMU组合，可以在一定程度上克服UWB技术定位中信号丢失或异常，也能约束IMU定位过程中的IMU累计误差，从而提供可靠的位置、速度、姿态信息，弥补UWB单一定位系统的不足。因此通过对两种定位手段进行组合定位导航研究，提高系统可靠性，能够有效提升定位的精度和稳定性，具体为以下步骤：
[0031]步骤1，通过UWB基站与标签之间发送信号，通过计算信号飞行时间，获得标签与基站之间的距离信息；
[0032]步骤2，基于初始姿态、速度和位置，通过惯性导航算法对物体的运动状态进行估计，解算下一时刻的位置、速度和姿态信息；
[0033]步骤3、以姿态、位置和速度信息作为状态向量构建状态方程，并通过惯导解算位置信息与已知基站坐标位置计算二者的距离之差，以此构建量测方程；
[0034]步骤4、基于卡尔曼滤波算法对下一时刻的运动状态进行预测并进行更新，作为下一次更新的初始状态；
[0035]步骤5、重复上述步骤实现对物体运动状态进行连续估计。
[0036]本实施例的步骤1中获取标签与基站之间距离信息的具体方法为通过双边双向测距方法，来避免时钟同步及偏移的影响。
[0037]在这个过程中，可以计算数据包的两次时间差t
reply1
＝T2‑
R1和t
round2
＝R3‑
T2，同时标签通过报告数据和记录的时间差为t
round1
＝R2‑
T1和t
reply2
＝T本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于UWBIMU紧组合室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过UWB基站与标签之间发送信号，通过计算信号飞行时间，获得标签与基站之间的距离信息；步骤2、基于初始姿态、速度和位置，通过惯性导航算法对物体的运动状态进行估计，解算下一时刻的位置、速度和姿态信息；步骤3、以姿态、位置和速度信息作为状态向量构建状态方程，并通过惯导解算位置信息与已知基站坐标位置计算二者的距离之差，以此构建量测方程；步骤4、基于卡尔曼滤波算法对下一时刻的运动状态进行预测并进行更新，作为下一次更新的初始状态；步骤5、重复上述步骤实现对物体运动状态进行连续估计。2.根据权利要求1所述的基于UWBIMU紧组合室内定位方法，其特征在于：所述步骤1中获取标签与基站之间距离信息的具体方法为通过双边双向测距方法，来避免时钟同步及偏移的影响。3.根据权利要求1所述的基于UWBIMU紧组合室内定位方法，其特征在于：所述步骤2在室内定位中，载体运动速度较低，可以忽略地球自转及其曲率的影响，可采用简易的惯导算法，对运动状态进行更新的算法框架包括姿态更新表达式、位置更新表达式和位置更新表达式。4.根据权利要求3所述的基于UWBIMU紧组合室内定位方法，其特征在于：所述姿态更新表达式为：其中，表示t
k+1
时刻惯性坐标系到导航坐标系的姿态四元数，表示t...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟一帆，邹蓉，杨凡，韩沛东，茹毅，
申请(专利权)人：孟一帆，
类型：发明
国别省市：