CN110646785A - 基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,包括3D模型构建单元、移动设备、无线充电单元等,移动设备包括传感设备,3D模型构建单元内有收发器;在空间内布置3D模型构建单元,移动设备设于被测物体上;在空间出入口布置无线充电单元,将其所在位置作为传感数据采集起点;收发器进行单发多收逐一循环,对发射信号进行调频,接收器接收反射信号并记录原始数据形成3D Matlab图像元素矩阵;采集传感数据完成惯性位移计算和轨迹形成;3D建模,通过位移轨迹纠正偏移形成物体位置和状态,完成GUI图像呈现。本发明可满足在工厂产线、大型仓储等场所的智能化高效定位需求,定位精准可靠,可实现大规模商用。
Description
技术领域
本发明属于大型设备和实验室环境里的定位领域,具体涉及一种基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统。
背景技术
随着物联网技术的不断成熟和更新换代,各种物联网应用场景得到了推广和应用,与安全相关的定位功能发挥出了越来越大的功效,各种定位系统也在不断地推出。目前市面上的定位系统主要包括以下几种,第一种是全球卫星定位系统GNSS,这是智能手机上的标配,支持北斗(中国)、GPS(美国)、GLONASS(俄罗斯)、Galileo(欧盟)等卫星系统,为室外定位提供了精准的技术支持;第二种是基于无线RSSI的定位系统,包括WIFI和BT,WIFI/BT在智能手机和各种智能终端上也作为最通用的通讯模块被集成,基于WIFI RSSI和BTiBeacon也为物品定位提供了技术实现;第三种是基于MIMO-OFDM WIFI的空间感知定位系统,通过CSI信息进行分析定位等;还有部分基于Zigbee、RFID等技术实现人员定位检测。然而,基于这些现有定位系统在具有大型金属设备和仪器的大型工厂、仓库、实验室等场所实现定位存在非常明显的限制:卫星定位系统在楼房内由于信号的屏蔽几乎失去了作用;基于无线RSSI的定位系统因为其空间衰减特征和众多干扰源的因素,包括大型金属的屏蔽以及周围无线设备的干扰等等,使得定位精度非常有限,除非做高密度布网来规避所有的屏蔽和干扰源,当然,这样会带来高成本的投入;而WIFI CSI信息的空间感知定位首先要基于功能芯片厂的接口开放,目前很少有芯片原厂开放这一层的信息数据,而提供给应用层的仅仅是合成后的RSSI值,虽然有芯片厂在IEEE802.11ad/ay芯片上选择性地开放了部分接口API,但是价格昂贵,并且基于CSI的空间感知技术更多侧重于有或无,定位功能在算法上还远没有成熟到商用阶段。专利CN102063600A公开了一种工厂定位系统,包括设备和定位装置,设备用于感应固定频率的载波信号,将该设备的身份标识调制编码成载波信号发射出去,定位装置用于发射固定频率的载波信号,接收其信号覆盖范围内设备返回的载波信号,调制解码该载波信号,获取该设备对应的身份标识,确定该设备在设备布置图上的位置,即为该定位装置的当前位置并显示,上述专利技术方案系统设计过于简单,无法满足需求。所以,依赖于现有的定位系统,在大型工厂、仓库、实验室等场所实现室内定位存在技术上的局限性或者超高的成本问题。而随着智能化管理的不断提升,在工厂产线、大型仓储、实验室等场所的定位需求越来越迫切,如何在这些场所实现一套精准有效的定位系统是亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,以解决现有技术中的不足。
为了达到上述目的,本发明的目的是通过下述技术方案实现的:
提供一种基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,包括3D模型构建单元、移动设备、无线充电单元和MCU,所述移动设备上设有加速度计、陀螺仪和地磁传感器,所述3D模型构建单元内置有收发器;在一空间内根据空间高度和空间平面面积布置所述3D模型构建单元,所述移动设备设于被测物体上;在空间的出入口布置所述无线充电单元,将所述无线充电单元所在位置作为传感数据采集起点;所述收发器进行单发多收逐一循环,对发射信号进行调频,所述收发器中的接收器接收所有反射信号并记录原始数据形成3D Matlab图像元素矩阵;被测物体移动时采集加速度计、陀螺仪、地磁传感器数据并上传至所述MCU,完成惯性位移计算和轨迹形成;根据反射信号数据矩阵形成3D建模,通过位移轨迹纠正偏移,最终形成物体位置和状态,完成GUI图像呈现。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述布置3D模型构建单元,包括:
根据空间高度x,算出每一个3D模型构建单元覆盖到的半径为的圆型信号覆盖区Z的面积A为πr2;
根据空间平面面积和每个3D模型构建单元的信号覆盖区Z对空间平面进行区域分割,在每个区域的中心点顶部布置3D模型构建单元。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述在空间出入口布置无线充电单元,其中的空间包括多个出入口,在每个出入口布置所述无线充电单元并配置位置信息。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述形成3DMatlab图像元素矩阵,包括:
每个3D模型构建单元内置48颗收发一体的射频收发器,分别为RF0~RF47,当RF0发射时RF1~RF47接收,当RF1发射时RF0、RF2~RF47接收,逐一循环;
每个射频收发器一次连续发射n个信号,信号在77~81GHz频段范围内从低到高进行,每次发射的频率增量为dHz:
射频收发器中的接收器接收的反射信号用复数矩阵进行存储。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述惯性位移轨迹计算,包括:
根据采集到的加速度、角速度和磁力数据推算出人员运行的步长和方向,计算出下一时刻的位置;
假设前一时刻T0位置为P0(X0,Y0),后一时刻T1的位置为P1(X1,Y1),这段时间的方向为θ0,步长为d0,则两个时刻位置关系为:
X1=X0+d0·sin(θ0)
Y1=Y0+d0·cos(θ0)
若第n时刻的位置为Pn,则Pn和P0的位置关系为:
根据X、Y、T三个元素把第i时刻的位置标记为Xi、Yi、Ti。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述形成最终的物体位置和状态,包括:
对反射信号数据信息进行算法分析和建模,构建多个目标物体对象,对物体对象进行简单位置X、Y、Z、T标记,其中Z为物体最高位置的高度,T为时间戳;
根据3D模型构建单元提交上来的X、Y、Z、T队列形成轨迹L1,根据X、Y、T队列形成轨迹L2;
将轨迹L1作为预测法数据,将轨迹L2作为观测法数据,在同样的时间戳T上根据线性滤波和预测理论进行最优化自回归数据算法完成滤波,形成最终的位置轨迹L。
上述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其中,所述最优化自回归数据算法为:
p=p+Q
等号右面的p为上一时刻最优位置偏差的协方差,初始值为1,Q为上一时刻L1轨迹位置的协方差,等号左边为得到的这一时刻预测协方差;
k=p/(p+R)
R为L2轨迹位置观测值推算的协方差,k为得到的增益;
x=x+k*(S-x)
等号右边的x为这一时刻L1轨迹位置值,S为这一时刻L2轨迹位置值,等号左边的x为得到的优化后的这一时刻位置;
p=(1-k)*p
更新这一时刻最优位置偏差的协方差,然后继续开始计算下一时刻。
本发明技术方案的有益效果是:
可满足在工厂产线、大型仓储、实验室等场所的智能化高效定位需求,定位精准可靠,可实现大规模商用。
附图说明
图1为本发明定位系统的定位流程示意图;
图2a、图2b是本发明每个3D建模节点单元感知面积推算方法示意图;
图3是本发明基于传感数据获取位置信息的方法示意图;
图4是本发明通过算法进行轨迹融合的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,但不作为本发明的限定。
参看图1、图2a、图2b、图3和图4所示,本发明基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统包括3D模型构建单元、移动设备、无线充电单元和MCU,移动设备上设有加速度计、陀螺仪和地磁传感器,3D模型构建单元内置有收发器。
具体定位流程包括:
S1.在一空间内根据空间高度和空间平面面积布置3D模型构建单元,移动设备支持无线充电,将移动设备设于被测物体上。布置3D模型构建单元,包括:根据空间高度x,算出每一个3D模型构建单元覆盖到的半径为的圆型信号覆盖区Z的面积A为πr2;根据空间平面面积和每个3D模型构建单元的信号覆盖区Z对空间平面进行区域分割,在每个区域的中心点顶部布置3D模型构建单元。
S2.在空间的出入口布置无线充电单元,将无线充电单元所在位置作为传感数据采集起点。其中的空间包括多个出入口,在每个出入口布置无线充电单元并配置位置信息。每个无线充电单元内置多个无线冲发射模块,充电发射模块在感知到有无线接收模块时启动无线充电同时同步位置信息给无线充电接收模块。
S3.收发器进行单发多收逐一循环,对发射信号进行调频,收发器中的接收器接收所有反射信号并记录原始数据形成3D Matlab图像元素矩阵。其中的形成3D Matlab图像元素矩阵,包括:
每个3D模型构建单元内置48颗收发一体的射频收发器,分别为RF0~RF47,当RF0发射时RF1~RF47接收,当RF1发射时RF0、RF2~RF47接收,逐一循环;
每个射频收发器一次连续发射n个信号,信号在77~81GHz频段范围内从低到高进行,每次发射的频率增量为dHz:
射频收发器中的接收器接收的反射信号用复数矩阵进行存储,其内容可以通过Matlab数据分析方法进行分析。存储用数据结构包括Feq字段用于记录频率,Smat字段用于存储接收器在每个频率上记录的复数矩阵,Xr字段用于记录发射器端口阵列,Rr字段用于记录接收器端口阵列,以及一个Matlab格式的时间戳Time字段。
S4.被测物体移动时采集加速度计、陀螺仪、地磁传感器数据并上传至MCU,完成惯性位移计算和轨迹形成。其中的惯性位移轨迹计算,包括:
根据采集到的加速度、角速度和磁力数据推算出人员运行的步长和方向,计算出下一时刻的位置;
假设前一时刻T0位置为P0(X0,Y0),后一时刻T1的位置为P1(X1,Y1),这段时间的方向为θ0,步长为d0,则两个时刻位置关系为:
X1=X0+d0·sin(θ0)
Y1=Y0+d0·cos(θ0)
若第n时刻的位置为Pn,则Pn和P0的位置关系为:
根据X、Y、T三个元素把第i时刻的位置标记为Xi、Yi、Ti。
S5.根据反射信号数据矩阵形成3D建模,并通过位移轨迹纠正因为金属物和其它电磁干扰形成的偏移,最终形成物体位置和状态,完成GUI图像呈现。其中的形成最终的物体位置和状态,包括:对反射信号数据信息进行算法分析和建模,构建多个目标物体对象,对物体对象进行简单位置X、Y、Z、T标记,其中Z为物体最高位置的高度,T为时间戳;根据3D模型构建单元提交上来的X、Y、Z、T队列形成轨迹L1,根据X、Y、T队列形成轨迹L2。
通过阵列调频连续波所采集的数据会因为周围环境物体和电磁的干扰而发生漂移甚至缺失,同样的,通过传感采集的数据也会因为噪声而形成误差,这使得L1和L2的轨迹跟真正的轨迹会存在偏差。这里将轨迹L1作为预测法数据,将轨迹L2作为观测法数据,在同样的时间戳T上根据线性滤波和预测理论进行最优化自回归数据算法完成滤波,形成最终的位置轨迹L,其中的最优化自回归数据算法为:
p=p+Q,等号右面的p为上一时刻最优位置偏差的协方差,初始值为1,Q为上一时刻L1轨迹位置的协方差,等号左边为得到的这一时刻预测协方差;k=p/(p+R),R为L2轨迹位置观测值推算的协方差,k为得到的增益;x=x+k*(S-x),等号右边的x为这一时刻L1轨迹位置值,S为这一时刻L2轨迹位置值,等号左边的x为得到的优化后的这一时刻位置;p=(1-k)*p,更新这一时刻最优位置偏差的协方差,然后继续开始计算下一时刻。
根据最终形成轨迹里面的位置形成平面空间呈现,同时根据3D图像建模里面的高度进行站、坐、躺的状态分析,并最终形成3D空间里面的GUI图像呈现。
本发明可满足在工厂产线、大型仓储、实验室等场所的智能化高效定位需求,定位精准可靠,可实现大规模商用。
以上仅为本发明较佳的实施例,并非因此限制本发明的实施方式及保护范围,对于本领域技术人员而言,应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案,均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其特征在于,包括3D模型构建单元、移动设备、无线充电单元和MCU,所述移动设备上设有加速度计、陀螺仪和地磁传感器,所述3D模型构建单元内置有收发器;在一空间内根据空间高度和空间平面面积布置所述3D模型构建单元,所述移动设备设于被测物体上;在空间的出入口布置所述无线充电单元,将所述无线充电单元所在位置作为传感数据采集起点;所述收发器进行单发多收逐一循环,对发射信号进行调频,所述收发器中的接收器接收所有反射信号并记录原始数据形成3D Matlab图像元素矩阵;被测物体移动时采集加速度计、陀螺仪、地磁传感器数据并上传至所述MCU,完成惯性位移计算和轨迹形成;根据反射信号数据矩阵形成3D建模,通过位移轨迹纠正偏移,最终形成物体位置和状态,完成GUI图像呈现。
3.如权利要求1所述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其特征在于,所述在空间出入口布置无线充电单元,其中的空间包括多个出入口,在每个出入口布置所述无线充电单元并配置位置信息。
6.如权利要求1所述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其特征在于,所述形成最终的物体位置和状态,包括:
对反射信号数据信息进行算法分析和建模,构建多个目标物体对象,对物体对象进行简单位置X、Y、Z、T标记,其中Z为物体最高位置的高度,T为时间戳;
根据3D模型构建单元提交上来的X、Y、Z、T队列形成轨迹L1,根据X、Y、T队列形成轨迹L2;
将轨迹L1作为预测法数据,将轨迹L2作为观测法数据,在同样的时间戳T上根据线性滤波和预测理论进行最优化自回归数据算法完成滤波,形成最终的位置轨迹L。
7.如权利要求6所述基于阵列调频连续波和传感算法的厂线用定位系统,其特征在于,所述最优化自回归数据算法为:
p=p+Q
等号右面的p为上一时刻最优位置偏差的协方差,初始值为1,Q为上一时刻L1轨迹位置的协方差,等号左边为得到的这一时刻预测协方差;
k=p/(p+R)
R为L2轨迹位置观测值推算的协方差,k为得到的增益;
x=x+k*(S-x)
等号右边的x为这一时刻L1轨迹位置值,S为这一时刻L2轨迹位置值,等号左边的x为得到的优化后的这一时刻位置;
p=(1-k)*p
更新这一时刻最优位置偏差的协方差,然后继续开始计算下一时刻。
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