CN107708204B - 基于卡尔曼滤波的uwb定位系统基站自标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法，包括如下步骤：假设0号基站的位置为(0,0,h0)，假设1号基站的位置为(0,l01,h1)，其中，l01表示1号基站和0号基站位置的距离，2号基站可以和0号基站和1号基站进行通信，测得l02和l12；分别对l02和l12进行卡尔曼滤波；根据2号基站的高度h2得到2号基站的坐标；依此类推，第n个基站通过测量其和第n‑1和n‑2个基站的距离，结合自身传感器测得的高度来解算出自己的坐标。采用本发明的方法，基站的位置可以自行标定，减小了UWB室内定位系统布置和展开时的难度，增加了系统的可移动性；算法简单，得到的基站位置精度较高；所提基站标定方法可以很容易地拓展至多个基站的情况。

Description

基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法
技术领域
本发明涉及一种利用超宽带(Ultra Wideband，UWB)无线电波进行相对定位的系统中基站位置的自标定方法。
背景技术
目前，室内定位系统尚无较为完善的解决方案。基于UWB的室内定位方法由于具有抗多路径效应好、精度高、不需要载波调制等特点得到了广泛的研究和应用。基于UWB的室内定位系统由至少需要3个基站和若干个标签组成。在进行定位之前，首先要进行精密测量以确定基站的位置。而对基站位置的标定是较为困难的，尤其是在地面没有任何标志的情况下。这增加了UWB室内定位系统布置和展开时的难度，限制了系统的可移动性。浙江大学林志赟(专利申请号201710293070.4)针对三个基站的UWB定位系统，提出利用UWB无线通信技术进行通信获得任意两个基站之间的距离，然后得到由三个基站建立的平面直角坐标系的方法。该方法中隐含一个必要的条件，即假设所有的基站高度均相同。
发明内容
本发明旨在提出一种适用于UWB室内定位系统的基站位置自标定方法，该方法将赋予基站对自己位置进行标定的能力，减小了UWB室内定位系统系统布置和展开时的难度，增加了系统的可移动性。本发明可为基于UWB的无线电定位系统提供支撑，从而为无人飞行器、地面机器人等无人智能体提供局部范围内(例如室内)的高精度的位置、速度等信息。
本发明的技术方案如下：
基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法，包括如下步骤：
步骤1：假设0号基站的位置为(0,0,h0)，假设1号基站的位置为(0,l01,h1)，其中，l01表示1号基站和0号基站位置的距离，2号基站可以和0号基站和1号基站进行通信，测得l02和l12；
步骤2：分别对l02和l12进行卡尔曼滤波；
步骤3：根据2号基站的高度h2得到2号基站的坐标；
步骤4：依步骤1-3的方法类推，第n个基站通过测量其和第n-1和n-2个基站的距离，结合自身传感器测得的高度来解算出自己的坐标。
进一步，所述第一步，假设当前为n号基站，在第k次迭代的过程中，若n＝0，则直接可以将其位置定义为(0,0,h0)，跳过之后的步骤；若n＝1，则和0号基站通信，获得两者之间的距离；若n>1，则和n-1和n-2号基站分别进行通信，获取距离参数l(n-1)n和l(n-2)n。
进一步，所述第二步，分别对l(n-1)n和l(n-2)n进行卡尔曼滤波，滤波过程中，假设基站n是固定不动的；返回第一步，直到k大于设置的迭代次数；
进一步，所述第四步，确定基站的位置；
如果n＝1，则其位置为(0,l01,h1)；如果n>1，则有：
Figure BDA0001443522090000021
Figure BDA0001443522090000022
其中，l01、l(n-2)n、l(n-1)n、l(n-2)(n-1)均为第k次卡尔曼滤波得到的距离值，l01、l(n-2)n、l(n-1)n可以通过UWB通信测测得，l(n-2)(n-1)可以由n-2号基站和n-1号基站的位置计算得到；至此即可得到基站n的位置坐标，从而完成基站位置的自标定。
本发明的有益效果如下：
1、本发明提供一种可用于UWB定位的基站自标定方法，基站的位置可以自行标定，不需要人工再进行测量，减小了UWB室内定位系统布置和展开时的难度，增加了系统的可移动性。背景技术中的方法中隐含一个必要的条件，即假设所有的基站高度均相同，本发明不需要这一前提。
2、采用卡尔曼滤波对UWB基站测得的距离进行滤波，在一段时间之后，在通过测得的距离根据几何关系解算基站的坐标，算法简单，得到的基站位置精度较高。
3、所提基站标定方法可以很容易地拓展至多个基站的情况。
附图说明
图1是本发明中基站自标定的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法，先假设0号基站的位置为(0,0,h0)，h0可以由其他传感器(例如超声波传感器、激光测距模块等)测得，假设1号基站的位置为(0,l01,h1)，其中，l01表示1号基站和0号基站位置的距离，该距离可以通过UWB设备测得，h1可以由其他传感器测得；2号基站可以和0号基站和1号基站进行通信，测得l02和l12，并对l02和l12进行卡尔曼滤波，然后再根据2号基站的高度h2(由其他传感器测得)即可以得到2号基站的坐标。依此类推，第n个基站可以通过测量其和第n-1和n-2个基站的距离，结合自身传感器测得的高度来解算出自己的坐标。
本发明的具体步骤如下：
第一步，假设当前为n号基站，在第k次迭代的过程中，若n＝0，则直接可以将其位置定义为(0,0,h0)，h0可以由其他传感器(例如超声波传感器、激光测距模块等)测得，跳过之后的步骤；若n＝1，则和0号基站通信，获得两者之间的距离；若n>1，则和n-1和n-2号基站分别进行通信，获取距离参数l(n-1)n和l(n-2)n；
第二步，分别对l(n-1)n和l(n-2)n进行卡尔曼滤波，滤波过程中，假设基站n是固定不动的；
第三步，返回第一步，直到k大于设置的迭代次数；
第四步，确定基站的位置。如果n＝1，则其位置为(0,l01,h1)；如果n>1，则有：
Figure BDA0001443522090000031
Figure BDA0001443522090000032
其中，l01、l(n-2)n、l(n-1)n、l(n-2)(n-1)均为第k次卡尔曼滤波得到的距离值，l01、l(n-2)n、l(n-1)n可以通过UWB通信测测得，l(n-2)(n-1)可以由n-2号基站和n-1号基站的位置计算得到。至此即可得到基站n的位置坐标，从而完成基站位置的自标定。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法，包括如下步骤：
步骤1：假设0号基站的位置为(0,0,h0)，假设1号基站的位置为(0,l01,h1)，其中，l01表示1号基站和0号基站位置的距离，2号基站可以和0号基站和1号基站进行通信，测得l02和l12；其中，h0、h1、h2分别表示0、1、2号基站距离地面的高度，l02表示2号基站与0号基站的距离，l12表示2号基站与0号基站的距离；
步骤2：分别对l(n-1)n和l(n-2)n进行卡尔曼滤波，滤波过程中，假设基站n是固定不动的；返回步骤1，直到k大于设置的迭代次数；其中，l(n-1)n表示n号基站与n-1号基站的距离，l(n-2)n表示n号基站与n-2号基站的距离；
步骤3：根据2号基站的高度h2得到2号基站的坐标；
步骤4：依步骤1-3的方法类推，第n个基站通过测量其和第n-1和n-2个基站的距离，结合自身传感器测得的高度来解算出自己的坐标；
如果n＝1，则其位置为(0,l01,h1)；如果n＞1，则有：
Figure FDA0002259343650000011
Figure FDA0002259343650000012
其中，l01、l(n-2)n、l(n-1)n、l(n-2)(n-1)均为第k次卡尔曼滤波得到的距离值，l01、l(n-2)n、l(n-1)n可以通过UWB通信测得，l(n-2)(n-1)可以由n-2号基站和n-1号基站的位置计算得到；至此即可得到基站n的位置坐标，从而完成基站位置的自标定；其中，l(n-2)(n-1)表示n-1号基站与n-2号基站的距离。
2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的UWB定位系统基站自标定方法，其特征在于：所述步骤1，假设当前为n号基站，在第k次迭代的过程中，若n＝0，则直接可以将其位置定义为(0,0,h0)，跳过之后的步骤；若n＝1，则和0号基站通信，获得两者之间的距离；若n＞1，则和n-1和n-2号基站分别进行通信，获取距离参数l(n-1)n和l(n-2)n。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108919825A (zh) * 2018-05-18 2018-11-30 国网山东省电力公司青岛供电公司 具备避障功能的无人机室内定位系统及方法
CN111347417B (zh) * 2018-12-24 2022-05-10 深圳市优必选科技有限公司 一种uwb定位设备的位置标定方法、装置及机器人
CN110225458B (zh) * 2019-01-14 2020-10-09 北京理工大学 一种基于混合滤波的uwb定位系统与方法
CN110022574A (zh) * 2019-04-16 2019-07-16 江苏科技大学 一种uwb室内定位基站的自动配置方法
CN110784822B (zh) * 2019-10-31 2021-06-15 广东博智林机器人有限公司 基站、基站定位的方法及相对应的设备
CN110954066B (zh) * 2019-12-19 2021-09-28 陕西长岭电子科技有限责任公司 基于超宽带定位的直升机吊挂摆动监测系统及方法
CN112969137B (zh) * 2021-02-02 2022-04-08 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于ur机器人的uwb基站坐标自动标定方法
CN113709662B (zh) * 2021-08-05 2023-12-01 北京理工大学重庆创新中心 一种基于超宽带的自主式三维反演定位方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102288107A (zh) * 2011-05-05 2011-12-21 合肥工业大学 基于无线传感网络引导的超大几何参量测量系统自标定方法
CN102540209A (zh) * 2012-01-29 2012-07-04 刘瑜 室外移动机器人定位系统的标定算法
CN106211080A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 深圳市普渡科技有限公司 一种uwb基站坐标自校准方法
CN106443578A (zh) * 2016-09-28 2017-02-22 深圳市普渡科技有限公司 一种室内定位基站坐标标定方法
CN106990389A (zh) * 2017-03-30 2017-07-28 四川中电昆辰科技有限公司 定位系统中基站间建立坐标系的方法
CN108474859A (zh) * 2017-08-15 2018-08-31 深圳市大疆创新科技有限公司 定位系统及其搭建方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8838481B2 (en) * 2011-07-26 2014-09-16 Golba Llc Method and system for location based hands-free payment

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102288107A (zh) * 2011-05-05 2011-12-21 合肥工业大学 基于无线传感网络引导的超大几何参量测量系统自标定方法
CN102540209A (zh) * 2012-01-29 2012-07-04 刘瑜 室外移动机器人定位系统的标定算法
CN106211080A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 深圳市普渡科技有限公司 一种uwb基站坐标自校准方法
CN106443578A (zh) * 2016-09-28 2017-02-22 深圳市普渡科技有限公司 一种室内定位基站坐标标定方法
CN106990389A (zh) * 2017-03-30 2017-07-28 四川中电昆辰科技有限公司 定位系统中基站间建立坐标系的方法
CN108474859A (zh) * 2017-08-15 2018-08-31 深圳市大疆创新科技有限公司 定位系统及其搭建方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于卡尔曼滤波的超宽带室内定位算法;闫保芳;《传感器与微系统》;20171015;137-143 *

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