CN114608572A - 一种使用uwb与imu结合实现agv室内定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，包括在AGV小车上布置IMU传感器，在室内定位运用场景中，布置UWB传感器；假设目标在室内二维平面内做均加速直线运动，定义在k时刻系统的状态向量；根据均加速直线运动方程建立系统状态方程；本发明根据UMB和IMU定位的优缺点，采用UWB与IMU相结合的方式来提高定位精度，基于扩展卡尔曼滤波的IMU和UWB的信息融合的高精度定位系统，使系统具有很强的鲁棒性和稳健性。

Description

一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法
技术领域
本发明涉及AGV室内定位领域，具体涉及一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法。
背景技术
超宽带(简称UWB)技术是一种无线载波通信技术，它不采用正弦载波，而是利用纳秒级的非正弦波脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽；UWB技术解决了很多难题，对信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、截获率低、系统复杂度低、能提供数厘米的定位精度等优点；超宽带的定位和导航精度容易受到实际情况中多种不同的因素影响，即使是在视距条件下也可能导致定位结果的不确定性跳变。因此，在复杂的室内环境中很难使用独立的定位和导航系统来实现更高要求的定位精度；惯性测量单元(简称IMU)经常用在需要进行运动控制的设备，如汽车和机器人上；也被用在需要用姿态进行精密位移推算的场合，如潜艇、飞机、导弹和航天器的惯性导航设备等；IMU可以在较短的时间内提供比较精确的位置解算，但是由于加速度计传感器存在误差的累积效应，其定位和导航误差随时间的推移而迅速增加；因此，设计一种结合多种技术优点的室内定位方法是相关领域内技术人员急需解决的问题。
发明内容
针对UWB容易受到环境因素干扰，信号在传播途中容易受到障碍物的影响，在复杂的环境中很难独立的定位和导航系统来实现更高要求的定位精度；IMU由于加速度计传感器存在误差的累计效应，随着时间推移，误差会越来越大；针对上述优缺点，采用UWB与IMU相结合的方式来提高定位精度，使系统具有很强的鲁棒性和稳健性；
本发明提供的技术方案为：一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，包括以下步骤：
S1、在AGV小车上布置IMU传感器，在室内定位运用场景中，布置UWB传感器；
S2、假设目标在室内二维平面内做均加速直线运动，定义在k时刻系统的状态向量为：
[Xx(k)Xy(k)Vx(k)Xy(k)ax(k)ay(k)]T
其中包含水平方向和垂直方向位移Xx(k)、Xy(k)，速度Vx(k)、Vy(k)、和加速度ax(k)、ay(k)；在目标运动过程中，由于受到空气阻力、摩擦力等因素的干扰必不可免的产生了噪声W(k)；
S3、当采样时间间隔为T时，使用Tw(k)表示加速度的过程噪音，T2w(k)/2表示由加速度积分引起的速度过程噪声，T3w(k)/6表示由加速度二次积分引起的位置过程噪声；则根据均加速直线运动方程，系统状态方程如式所示：
xx(k+1)＝xx(k)+vx(k)T+T2a(k)/2+T3w(k)/6
xy(k+1)＝xy(k)+vy(k)T+T2ay(k)/2+T3wy(k)/6
vx(k+1)＝vx(k)+ax(k)T+Twx(k)/2
vy(k+1)＝vy(k)+ay(k)T+T2wy(k)
ax(k+1)＝ax(k)+Twx(k)
ay(k+1)＝ay(k)+Twy(k)
将上式用矩阵形式表示可以得到系统的状态方程：
X(k+1)＝FX(k)+GW(k)
式中F表示系统状态转移矩阵，G表示过程噪声驱动矩阵，W(k)＝[wx(k)wy(k)]T表示均值为零，
Figure BDA0003564147280000021
方差为的过程噪声矩阵；
Figure BDA0003564147280000022
Figure BDA0003564147280000023
定义系统在k时刻的观测向量Z(k)＝[xx(k)xy(k)]T，其仅包含在水平方向和垂直方向上的位置信息，则可以得到系统的观测方程如式所示：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
式中H表示系统观测方程式中的观测矩阵，V(k)＝[vx(k)vy(k)]T表示均值为零，方差
Figure BDA0003564147280000024
为的位置观测噪声矩阵：
Figure BDA0003564147280000031
进一步地，IMU传感器包括三轴加速度计和三轴角速度计。
进一步地，所述UWB传感器包括一个为止位置标签和三个已知位置的参考基站。
进一步地，在无遮挡环境下UWB定位系统可以提供稳定精确的位置信息，在UWB定位信号减弱时，UWB定位标签将无法输出可靠的定位信息，此时可短期依赖IMU实现定位。
采用以上方案后，本发明具有如下优点：本发明根据UMB和IMU定位的优缺点，采用UWB与IMU相结合的方式来提高定位精度，基于扩展卡尔曼滤波的IMU和UWB的信息融合的高精度定位系统，使系统具有很强的鲁棒性和稳健性。
(1)UWB技术与一般的无线通信技术不同，其通过收发端间的脉冲来传递信息，这使得其具备了定位精度高、功耗低、抗多径能力强、通信安全性高的优点，这些优势使得UWB技术非常适用于室内定位领域；
(2)IMU器件通过自身集成的加速度计、陀螺仪等传感器，可以获取加速度、角速度等载体运动信息，使得IMU不受环境影响，且不依赖于其他节点的测量信息，可以实现完全自主定位；
(3)IMU元件体积小、成本低，在实际应用中能够很好地推广开来。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解的是，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
实施例
本实施例公开一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，
S1、在AGV小车上布置IMU传感器，在室内定位运用场景中，布置UWB传感器；IMU传感器包括三轴加速度计和三轴角速度计；UWB传感器包括一个为止位置标签和三个已知位置的参考基站
S2、假设目标在室内二维平面内做均加速直线运动，定义在k时刻系统的状态向量为：
[Xx(k)Xy(k)Vx(k)Xy(k)ax(k)ay(k)]T
其中包含水平方向和垂直方向位移Xx(k)、Xy(k)，速度Vx(k)、Vy(k)、和加速度ax(k)、ay(k)；在目标运动过程中，由于受到空气阻力、摩擦力等因素的干扰必不可免的产生了噪声W(k)；
S3、当采样时间间隔为T时，使用Tw(k)表示加速度的过程噪音，T2w(k)/2表示由加速度积分引起的速度过程噪声，T3w(k)/6表示由加速度二次积分引起的位置过程噪声；则根据均加速直线运动方程，系统状态方程如式所示：
xx(k+1)＝xx(k)+vx(k)T+T2a(k)/2+T3w(k)/6
xy(k+1)＝xy(k)+vy(k)T+T2ay(k)/2+T3wy(k)/6
vx(k+1)＝vx(k)+ax(k)T+Twx(k)/2
vy(k+1)＝vy(k)+ay(k)T+T2wy(k)
ax(k+1)＝ax(k)+Twx(k)
ay(k+1)＝ay(k)+Twy(k)
将上式用矩阵形式表示可以得到系统的状态方程：
X(k+1)＝FX(k)+GW(k)
式中F表示系统状态转移矩阵，G表示过程噪声驱动矩阵，W(k)＝[wx(k)wy(k)]T表示均值为零，
Figure BDA0003564147280000041
方差为的过程噪声矩阵；
Figure BDA0003564147280000042
Figure BDA0003564147280000043
定义系统在k时刻的观测向量Z(k)＝[xx(k)xy(k)]T，其仅包含在水平方向和垂直方向上的位置信息，则可以得到系统的观测方程如式所示：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
式中H表示系统观测方程式中的观测矩阵，V(k)＝[vx(k)vy(k)]T表示均值为零，方差
Figure BDA0003564147280000051
为的位置观测噪声矩阵：
Figure BDA0003564147280000052
本实施例中，在无遮挡环境下UWB定位系统可以提供稳定精确的位置信息，在UWB定位信号减弱时，UWB定位标签将无法输出可靠的定位信息，此时可短期依赖IMU实现定位。两者结合，能够提供更精确的定位功能，使机器能够更加稳定。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，其特征在于，
S1、在AGV小车上布置IMU传感器，在室内定位运用场景中，布置UWB传感器；
S2、假设目标在室内二维平面内做均加速直线运动，定义在k时刻系统的状态向量为：
[Xx(k)Xy(k)Vx(k)Xy(k)ax(k)ay(k)]T
其中包含水平方向和垂直方向位移Xx(k)、Xy(k)，速度Vx(k)、Vy(k)、和加速度ax(k)、ay(k)；在目标运动过程中，由于受到空气阻力、摩擦力等因素的干扰必不可免的产生了噪声W(k)；
S3、当采样时间间隔为T时，使用Tw(k)表示加速度的过程噪音，T2w(k)/2表示由加速度积分引起的速度过程噪声，T3w(k)/6表示由加速度二次积分引起的位置过程噪声；则根据均加速直线运动方程，系统状态方程如式所示：
xx(k+1)＝xx(k)+vx(k)T+T2a(k)/2+T3w(k)/6
xy(k+1)＝xy(k)+vy(k)T+T2ay(k)/2+T3wy(k)/6
vx(k+1)＝vx(k)+ax(k)T+Twx(k)/2
vy(k+1)＝vy(k)+ay(k)T+T2wy(k)
ax(k+1)＝ax(k)+Twx(k)
ay(k+1)＝ay(k)+Twy(k)
将上式用矩阵形式表示可以得到系统的状态方程：
X(k+1)＝FX(k)+GW(k)
式中F表示系统状态转移矩阵，G表示过程噪声驱动矩阵，W(k)＝[wx(k)wy(k)]T表示均值为零，
Figure FDA0003564147270000011
方差为的过程噪声矩阵；
Figure FDA0003564147270000012
Figure FDA0003564147270000021
定义系统在k时刻的观测向量Z(k)＝[xx(k)xy(k)]T，其仅包含在水平方向和垂直方向上的位置信息，则可以得到系统的观测方程如式所示：
Z(k)＝HX(k)+V(k)
式中H表示系统观测方程式中的观测矩阵，V(k)＝[vx(k)vy(k)]T表示均值为零，方差
Figure FDA0003564147270000022
为的位置观测噪声矩阵：
Figure FDA0003564147270000023
2.根据权利要求1所述的一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，其特征在于，IMU传感器包括三轴加速度计和三轴角速度计。
3.根据权利要求1所述的一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，其特征在于，所述UWB传感器包括一个为止位置标签和三个已知位置的参考基站。
4.根据权利要求1所述的一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，其特征在于，在无遮挡环境下UWB定位系统可以提供稳定精确的位置信息，在UWB定位信号减弱时，UWB定位标签将无法输出可靠的定位信息，此时可短期依赖IMU实现定位。
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