【技术实现步骤摘要】
本公开涉及诊断目标的无线定位的系统和方法，更具体地涉及诊断车辆的超宽带(ultra wide band，uwb)传感器定位的传感器性能的系统和方法。
技术介绍
1、在室外环境下能够实现移动目标的无线定位。然而，对于各种无线技术或网络(比如wi-fi或低功耗蓝牙)，其准确度可能有所不同。更具体地，由于传感器错误或故障，存在不准确的问题。此外，诊断协议和架构可能不具有时间效率和成本效益之优势。
技术实现思路
1、因此，虽然当前的无线系统和方法实现了其预期目的，但是需要一种新的和改进的诊断车辆的超宽带(uwb)传感器定位的传感器性能的系统和方法。
2、根据本公开的一个方面，提供了一种诊断车辆的超宽带(uwb)传感器定位的传感器性能的方法。该方法包括在一时间段内从至少四个uwb锚点和uwb标签接收传感器信号。传感器信号表示锚点坐标和标签与每个锚点之间的实时距离。该方法还包括通过以下方程在该时间段内以对齐的时间戳对齐传感器信号：
3、当时，其中tsi是该时间段的初始时间戳，k是该时间段的时间戳的数量，fi是固定数据上传频率，ti是该对齐的时间戳，并且tsi+k/fi是其上限以定义对齐数据。
4、在该方面中，该方法还包括基于对齐数据和最小平方误差通过以下方程来计算uwb标签的预测位置：
5、x＝(ata)-1(atb)
6、其中是预测位置，a是第一构造矩阵，并且b是基于锚点坐标和实时距离的第二构造矩阵。此外，该方法还包括基于最小平方误
7、ε＝ax-b
8、其中ε是误差矩阵。
9、该方法还包括将误差矩阵中的每个局部误差与误差阈值进行比较以定义第一阈值上限，并基于第一阈值上限来确定不稳定锚点。
10、在一个示例中，计算uwb标签的预测位置这一步骤包括通过以下方程来计算至少四个uwb锚点中的每一者相对于对齐数据的几何圆：
11、
12、其中x和y是uwb标签的预测坐标，n是在该时间段内来自uwb锚点的信号总数，xn和yn是相应uwb锚点的锚点坐标，dn是uwb标签与相应uwb锚点之间的实时距离以定义至少四个uwb锚点的相邻圆。在该示例中，计算uwb标签的预测位置还包括通过以下方程在相邻圆之间进行减法：
13、
14、以将第一矩阵和第二矩阵定义为：
15、以及
16、
17、在该示例中，计算uwb标签的预测位置还包括当e与x的偏差为零时通过以下方程分析f(x)＝e以将e最小化：
18、
19、其中e＝|ε|2＝(ax-b)t(ax-b)。
20、在另一个示例中，确定针对至少四个uwb锚点中的每一者的局部误差包括将每个局部误差映射到每个uwb锚点。在又一示例中，第一阈值上限是大于误差阈值的局部误差的最高计数。
21、在又一示例中，该方法还包括基于对齐数据和最小平方误差通过以下方程来计算针对至少三个锚点的至少四组的uwb标签的预测位置：
22、x＝(ata)-1(atb)，
23、以定义针对该至少四组中的每个锚点的分组预测位置。该方法还包括基于最小平方误差通过以下方程来确定针对该至少四组中的锚点的误差矩阵：
24、ε＝ax-b，
25、以定义针对该至少四组的分组误差矩阵。
26、在该示例中，该方法还包括将分组误差矩阵中的每个锚点的每个局部误差与误差阈值进行比较来定义该至少四组的分组阈值上限。分组阈值上限是大于误差阈值的局部误差的最高计数。此外，该方法包括将分组阈值上限与第一阈值上限进行比较。第一阈值上限是基于至少四个锚点的局部误差的误差平均值。此外，确定不稳定传感器的步骤是基于分组阈值上限与第一阈值上限之间的较高计数。
27、根据本公开的另一方面，提供了一种用于诊断车辆的超宽带(uwb)传感器定位的传感器性能的系统。该系统包括uwb标签，该uwb标签被设置成可移动并可通过传感器信号进行追踪。该系统还包括至少四个uwb锚点。每个uwb锚点与uwb标签通信，并且被设置成接收和发送传感器信号用于追踪uwb标签。
28、在该实施例中，该系统还包括与uwb锚点通信的网关。该网关包括电子控制单元(ecu)，该ecu被设置成接收在一时间段内来自uwb锚点的传感器信号。传感器信号表示锚点坐标和标签与每个锚点之间的实时距离。
29、此外，该ecu包括预处理模块，其被设置成通过以下方程在该时间段内以对齐的时间戳对齐该传感器信号：
30、当时，其中tsi是该时间段的初始时间戳，k是该时间段的时间戳的数量，fi是固定数据上传频率，ti是该对齐的时间戳，并且tsi+k/fi是其上限以定义对齐数据。
31、另外，该ecu包括最小二乘模块，其被设置成基于对齐数据和最小平方误差通过以下方程来计算uwb标签的预测位置：
32、x＝(ata)-1(atb)
33、其中是预测位置，a是第一构造矩阵，并且b是基于锚点坐标和实时距离的第二构造矩阵。最小二乘模块还被设置成基于最小平方误差通过以下方程来确定至少四个uwb锚点的误差矩阵：
34、ε＝ax-b
35、其中ε是误差矩阵。
36、此外，在该示例中，该ecu被设置成将每个局部误差与误差阈值进行比较以定义第一阈值上限，并基于第一阈值上限来确定不稳定锚点。
37、在一个实施例中，最小二乘模块被设置成计算uwb标签的预测位置包括最小二乘模块被设置成通过以下方程计算至少四个uwb锚点中的每一者相对于对齐数据的几何圆：
38、
39、其中x和y是uwb标签的预测坐标，n是在该时间段内来自uwb锚点的信号总数，xn和yn是相应uwb锚点的锚点坐标，dn是uwb标签与相应uwb锚点之间的实时距离以定义至少四个uwb锚点的相邻圆。
40、在该实施例中，最小二乘模块被设置成计算uwb标签的预测位置包括最小二乘模块被设置成通过以下方程在相邻圆之间进行减法：
41、
42、以将第一矩阵和第二矩阵定义为：
43、以及
44、
45、除了该实施例之外，最小二乘模块被设置成计算uwb标签的预测位置包括最小二乘模块被设置成当e与x的偏差为零时通过以下方程分析f(x)＝e以将e最小化：
46、
47、e＝|ε|2＝(ax-b)t(ax-b)。
48、在一个示例中，ecu被设置成确定至少四个uwb锚点中的每一者的局部误差包括ecu被设置成将每个局部误差映射到每个uwb锚点。在另一个实施例中，第一阈值上限是大于误差阈值的局部误差的最高计数。
49、在又一实施例中，该最小二乘模块还被设置成基于对齐数据和最小平方误差通过以下方程来计算针对至少三本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种诊断车辆的超宽带(UWB)传感器定位的传感器性能的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述UWB标签的预测位置包括通过以下方程计算所述至少四个UWB锚点中的每一者相对于所述对齐数据的几何圆：
3.根据权利要求2所述的方法，其中计算所述UWB标签的预测位置包括通过以下方程在所述相邻圆之间进行减法：
4.根据权利要求3所述的方法，其中计算所述UWB标签的预测位置包括当E与X的偏差为零时通过以下方程分析F(X)＝E以将E最小化：
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述至少四个UWB锚点中的每一者的局部误差包括将每个局部误差映射到每个UWB锚点。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一阈值上限是大于所述误差阈值的局部误差的最高计数。
7.根据权利要求1所述的方法，其还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中确定所述不稳定传感器是基于所述分组阈值上限与所述第一阈值上限之间的较高计数。
9.一种用于诊断车辆的超宽带(UWB)传感器定位的传感器性能的系统，所
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述最小二乘模块被设置成计算所述UWB标签的预测位置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种诊断车辆的超宽带(uwb)传感器定位的传感器性能的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述uwb标签的预测位置包括通过以下方程计算所述至少四个uwb锚点中的每一者相对于所述对齐数据的几何圆：
3.根据权利要求2所述的方法，其中计算所述uwb标签的预测位置包括通过以下方程在所述相邻圆之间进行减法：
4.根据权利要求3所述的方法，其中计算所述uwb标签的预测位置包括当e与x的偏差为零时通过以下方程分析f(x)＝e以将e最小化：
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述至少四个...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈劲竹，韩子骏，F·白，A·阿德勒，J·瑟加基斯，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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