CN116996834A - 融合uwb与毫米波雷达技术工厂人员定位系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，属于电子信息技术领域，该定位系统包括：搭载WIFI模块的定位基站、置于待测目标上的标签、毫米波雷达，基于UWB的定位基站与标签组成的定位系统通过TWF计算出时间差，使用TDOA算法计算出标签坐标A1；同时毫米波雷达也可以抓补室内活动的人员的位置并输出坐标A2，将两个坐标进行加权滤波最终计算出最终的人员定位坐标A，此外两者属于并行机制，在某些特殊情况下，一方面测算出现问题，则直接输出另一方面的结果作为最终结果，本发明融合了人员定位的两种技术，以此提高室内人员定位的精度，为室内定位提供了一种全无线、搭建便捷的高精度定位方案。
Description
技术领域
本发明涉及室内定位技术，特别是公开融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，主要应用于低成本、高精度、搭建灵活要求高的工厂等场景，属于电通信技术领域。
背景技术
现如今，随着5G时代的快速发展，“万物互联”已经悄无声息的进入人们的日常生活，渗透在社会的每个角落。无线传感技术作为物联网的重要组成部分，是一种重要的网络感知技术，推动了物联网的多元化发展。定位作为现在生活便捷化的技术之一，也是无线传感器网络应用的重要组成部分，拥有位置感知能力的传感器有助于提高目标跟踪、灾难响应、人员定位等系统的性能。通过室内外连续可靠的位置信息，使物联网产品极大地提高了用户体验，为日常工作和生活提供了更精准方便的服务。
目前，室外定位技术已经发展的趋于成熟，由于室外定位具有空旷、范围大等优势使其定位难度降低，目前全球定位系统（GPS，GlobalPositioning System）和北斗卫星导航系统（BDS，Beidou navigation System）是最广泛使用的定位和导航系统。反观室内定位具有范围小且处于复杂的非视距环境中，卫星的信号穿透能力弱，在建筑物墙体等障碍物的遮挡下，用户设备很难与信号发射卫星建立视距路径，使得卫星信号严重衰减，达不到好的定位效果。为了满足用户对于室内精准定位的需求，如何精准的进行室内定位成为物联网领域里的“最后一公里”问题。
当前用于室内定位的主流技术有：使用WIFI、蓝牙（iBeacon）、ZigBee、射频技术（RFID）、超宽带（UWB，Ultra Wide Band）等中短程无线通信技术。其中，UWB技术凭借其多径分辨能力强、数据传输速率快、功耗低等优点，较大程度上克服了复杂的室内环境带来的影响，能够得到相较于其他几种技术更高的定位精度，而成为室内定位应用最广泛的技术。此外，毫米波技术具有的穿透烟、雾、灰尘、抗干扰能力强等的特点，使其在人员定位、汽车防撞等领域得以应用。首先，UWB在超过500MHz的大带宽信道上传输时间分辨率小于1纳秒(ns)的超窄脉冲，代替了传统定位技术使用的正弦信号载波，使其在对抗复杂环境多径效应时准确识别主路径，这也让UWB在执行基于距离的定位方案时相比其它定位技术有更高的精度。相比于其它定位技术，UWB信号频率范围为3.1-10.6GHz，覆盖的频段比GPS、PCS、蓝牙、WiFi等定位技术都宽，而且所在频段外界干扰信号少。根据香农公式可知，带宽越宽信道容量也越大，进而理论上可达到的传输速率越高，有利于近距离数据传输。此外，UWB采用非常低的占空比，功率谱密度与白噪声接近，这不仅降低了信号的发射功率，而且提高了UWB信号传输的安全性，同时也避免了对其它无线协议的干扰，使其不需要担心各个地区频谱分配问题。因此，UWB利用类似雷达的工作方式，很容易便实现厘米级精度的室内定位，成功填补了高精度定位领域下的技术空白。目前，随着UWB定位技术的发展，逐渐出现了多种解决方案和商用产品，并开始面向消费级应用普及。对于日常工作生活的室内场景，节点间信号的传播多以直射波为主，并且基于测距的室内定位方案能更好地发挥UWB的性能，因此目前TDOA(Time Difference of Arrival，到达时间差)定位是应用最多的一种定位方案。受限于UWB信号传输距离以及室内墙体等障碍的影响，通常需要多个基站节点构建定位网络实现室内环境的全面覆盖。在实际的工厂应用场景中，存在许多反射与遮挡，尤其在工业工厂车间的重金属环境下，各种干扰都可能造成定位精度的变化。且单独靠部署UWB定位基站可能造成误差很大的结果。
因此，针对上述问题引入毫米波雷达的加持，在视距环境内通过两个系统定位结果的准确性赋予其不同的权重，在非视距情况下通过对UWB或毫米波雷达单方面计算结果进行单独的卡尔曼滤波，最终得到高精度的定位结果。
发明内容
本发明的发明目的是针对上述工厂定位技术的不足，提供融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，解决现有工厂复杂环境人员定位的不灵活、精度不高等的技术问题，通过搭载全无线、微型的UWB定位系统与毫米波3D人员定位系统来实现精准定位的发明目的。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
本发明提供的一种融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，整体包含两个子系统，UWB室内定位系统和毫米波3D人员定位系统，定位系统包括：至少四个UWB定位基站、标签若干（数量可设置），基站与标签通信，标签只发数据不收数据。
IWR6843毫米波传感器、摄像球机，使用TI毫米波传感器来跟踪和计数移动和静止人员，采用位于侧面安装配置（例如墙上）的IWR6843ISK、IWR6843AOPEVM传感器模块，检测和跟踪算法在IWR6843毫米波传感器上运行，用于定位人员并跟踪他们的运动，对出想在场景中的任何移动对象执行定位和跟踪，并且将继续跟踪人员或对象，直到它们离开场景。借助在IWR6843芯片上运行的3D人数统计软件，毫米波传感器模块输出由三维点云信息和跟踪对象列表组成的数据流，可以使用工具箱中包含的基于PC的可视化工具进行可视化，
在上述的融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，定位系统整体流程为：
UWB基站上电后，主从基站之间首先互相交换时间戳信息进行时钟同步，同时标签不断发送时间戳信息，主从基站不断接收标签信息并由主基站发送给PC端进行处理。
PC端接收到数据后，通过TOF算法处理好时间戳信息并计算出时间差，判断标签是否静止，若静止则近似信号发射速度为光速计算出标签与基站间得到距离，使用TDOA算法得到坐标，对坐标进行静态卡尔曼滤波得到定位结果，标签速度不为0，时间差进行IKF滤波后计算距离D=ct，使用同样的TDOA算法得到实时坐标，当毫米波3D人员定位抓捕不到运动目标时，UWB定位结果将作为最终结果输出。
毫米波3D人员定位系统根据所测范围内是否有人员活动抓取目标并锁定，并且将继续跟踪人员或对象，直到它们离开场景，借助在IWR6843芯片上运行的3D人数统计软件，毫米波传感器模块输出由三维点云信息和跟踪对象列表组成的数据流，可以使用摄像球机抓取对比人像用基于PC的可视化工具进行可视化，同时输出坐标信息。
将两定位结果进行粒子滤波与卡尔曼滤波结合算法处理，首先，对UWB定位系统结果和人员定位系统结果分别进行卡尔曼滤波，同样分为预测和更新两部分；接下来将毫米波3D人员定位系统抓取到的移动目标的速度与加速度作为综合卡尔曼滤波的状态量，确认状态转移方程，将连续状态转移矩阵离散化，给状态变量x，Pk-1，离散化的状态转移阵Fn，观测阵C，系统误差阵Q，观测误差阵R赋初始值，传输观测值不断迭代输出目标最终实时位置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明技术方案，下面将技术描述中使用的附图作简单介绍：
图1为本发明具体实施方式中的系统布局图。
图2为本发明具体实施方式中总的功能流程图。
图3为UWB定位系统架构概述图。
图4为UWB定位系统部署图。
图5为 UWB定位系统定位流程图。
图6为UWB定位系统对距离值进行IKF滤波流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明做进一步详细说明，应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了方便理解，下面对具体实施方式中使用的相关专业术语进行说明。
Ultra Wide Band（UWB）：超宽带技术，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窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很宽，该技术适用于室内等密集多径场所的高速无线接入，是目前应用在小范围定位场景中最广泛的技术。
Millimeter Wave （MMW）：通常将30~300GHz的频域(波长为1～10毫米)的称毫米波，它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种/>的特点，毫米波的理论和技术分别是微波向高频的延伸和光波向低频的发展。
IWR6843：是一款能够在60GHz至64GHz频带中运行且基于FMCW雷达技术的集成式单芯片毫米波传感器，该器件采用TI的低功耗45nm RFCMOS工艺进行构建，并且在极小的封装中实现了前所未有的集成度。
Time of Flight （TOF）：飞行时间的意思，飞行时间技术在广义上可理解为通过测量物体、粒子或波在固定介质中飞越一定距离所耗费时间（介质/距离/时间均为已知或可测量），从而进一步理解离子或媒介某些性质的技术。
Time Difference of Arrival（TDOA）：是一种利用时间差进行定位的方法，由于绝对时间在实际情况中较难测得，因此通过相对时间算得时间差进而得到位置差，就能作出以监测站为焦点，距离差为长轴的，双曲线的交点就是信号的位置。
Central Location Engine（CLE）：中央位置引擎
Clock Calibration Package（CCP）：时钟校准包
如图1至图2所示，提供了一种融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，包括：主控制计算机、定位基站锚点A0-A3、定位标签T、IWR6843毫米波3D人员追踪系统；标签是定位目标，发送信号给各基站接收；定位基站用于接收标签的信号并记录接收到信号的时间戳，IWR6843用于同步追踪动态目标。
在一个实施例中，系统的整体布局如图1所示，在使用前，将基站、标签以及IWR6843全部上电，UWB利用TOF概念，测算任意两无线收发器之间的距离，本实施例中采用如图1所示的拓扑结构，选择计算距离的计算方法为TDOA，在已知实验场所内部署4个锚点，4个锚点通过以太局域网连接运行CLE的PC上，且锚点在时间方面实现了紧密同步，标签闪烁定期发送信息，当锚点接收到信号时，将基于共同的同步时基标记时间戳，然后，四个锚点的时间戳将转发至中央定位引擎-主控制计算机，主控制计算机根据每个锚点的信标信号TDOA运行多点定位算法。
在本实施例中，硬件系统运行描述如图3所示，主要组件包括：源代码标记，标签软件控制DW1000收发器定期发送闪烁消息；锚的源代码，锚点接收标记闪烁消息，并向中央位置引擎CLE报告标记ID和blink消息RX时间戳，对于锚间时间同步锚也发送和接收时钟校准包（CCP），并向CLE报告CCP TX和RX时间戳；中央位置引擎源代码（CLE）将目标辐射源和无线同步方案锚的时基和一些基本的数据过滤算法，在本实施例中，UWB定位系统上电前需要配置RTLS，运行控制客户端应用程序，RTLS控制客户端通过TCP/IP套接字接口连接到CLE，RTLS控制客户端应用程序可以在与CLE相同的PC上或在另一台PC上运行，控制客户端用于配置锚点位置，选择锚点A0，通过发送周期性的CCP帧（用于跟踪锚点的相对时钟漂移）作为时钟同步的主锚点，并启动rtl运行。
在本实施例中，对于成功的TDOA复用如图4所示，所有标记blink RX时间戳都需要有一个共同的时间概念；Deacwave的无线同步方案，它使用锚之间传输的UWB消息来跟踪锚点的相对时钟漂移和偏移并将标记闪烁时间戳值转换为TDOA复用的通用时间基；对于时间同步，锚点发送（和接收）周期性的CCP消息，并向CLE报告它们的TX和RX时间戳，CLE包含一个时钟跟踪算法，该算法使用这些CCP时间戳来跟踪锚点之间的相对时钟差，这个时钟跟踪信息用于将标记闪烁时间戳从多个锚点更正为一个通用的TDOA 多点定位时间基数。
在本实施例中，基站为4个，且TDOA多点得到的距离经过一次静态卡尔曼滤波后误
差较小，因此使用chan算法求解坐标:T（x，y）为待估计位置，Xi（xi，yi）为基站位置，
，n为已知点数。T与Xi之间的距离为
（1）
以X1为基准，T到 与到X1的距离差为
（2）
传播速度，ti,1为T到与到X1的时间差由上面两式可得
（3）
其中， ，将x,y,r1看作自变量有
（4）
其中，，，
定义为无噪声时的值，则线性方程组的误差矢量为
（5）
假设e近似服从高斯分布，且有协方差矩阵，则
（6）
其中，，Q为服从高斯分布的噪声矢量协方差矩阵，（4）的最小
二乘解相当于求解正规方程
（7）
假定za中的元素相互独立，当对每组数据的误差加权后，成为加权最小二乘问题，则式（7）应变为
（8）
则za的加权最小二乘估计为
（9）
B中有T到Xi的真实距离，计算时未知，当T到Xi距离较远时，可用Q代替ψ，从而
（10）
用 （10）得到的初始解重新计算B，再代入（6），得到ψ，再代入（8），便可得到za的结果，为第一次估计值。
利用第一次估计值，重新构造一组误差方程组进行第二次估计
（11）
其中，za,j表示za的第i个分量，，e1， e2，e3为za的估计误差。从而得到第二
次估计
（12）
其中，
则T的估计结果为（13）
在本实施例中，如图5所示，通过TOF算法处理好时间戳信息并计算出时间差，判断标签是否静止，若静止则近似信号发射速度为光速计算出标签与基站间得到距离，使用TDOA算法得到坐标，对坐标进行静态卡尔曼滤波得到定位结果。
在本实施例中，若标签速度不为0，时间差进行IKF滤波后计算距离D=ct，使用同样的TDOA算法得到实时坐标，当毫米波3D人员定位抓捕不到运动目标时，UWB定位结果将作为最终结果输出。
在本实施例中，毫米波3D人员定位系统根据所测范围内是否有人员活动抓取目标并锁定；并且将继续跟踪人员或对象，直到它们离开场景，借助在IWR6843芯片上运行的3D人数统计软件，毫米波传感器模块输出由三维点云信息和跟踪对象列表组成的数据流，可以使用摄像球机抓取对比人像用基于PC的可视化工具进行可视化，同时输出坐标信息。
在本实施例中，将两定位结果进行粒子滤波与卡尔曼滤波结合算法处理，首先，对UWB定位系统结果和人员定位系统结果分别进行卡尔曼滤波，同样分为预测和更新两部分：具体为设置好卡尔曼滤波所需要的状态量为：速度与加速度，其次在传统的卡尔曼滤波的基础上增加阈值确定状态更新值，下式中，En为观测值与预测值的差，d为阈值，P为误差协方差，K为卡尔曼增益，vn为满足均值为0、协方差矩阵为Q的过程噪声，wn为满足均值为0、协方差矩阵为R的观测噪声。
状态方程和观测方程：
状态预测： （3）
误差协方差预测：
观测值与预测值的差：
卡尔曼增益：
误差协方差更新：
状态更新：
接下来将毫米波3D人员定位系统抓取到的移动目标的速度与加速度作为综合卡尔曼滤波的状态量，确认状态转移方程，将连续状态转移矩阵离散化，给状态变量x，Pk-1，离散化的状态转移阵Fn，观测阵C，系统误差阵Q，观测误差阵R赋初始值，传输观测值不断迭代输出目标最终实时位置。
在本实施例中UWB定位系统在目标静止或速度趋近于0时，对标签到基站的距离值进行静态滤波，将相邻两次距离值做差后对误差进行加权平均，这同样运用了卡尔曼滤波的思想。
上式中，D为当前距离，D’为上一次距离，di为第i次检测到的时间差测算到的距离。
在本实施例中毫米波定位系统同样使用了卡尔曼滤波算法对接收到的点云进行误差减小。
在本实施例中，如图6所示，UWB定位系统与毫米波人员定位系统的定位坐标结果在进行融合前，需要对其进行阈值设置，根据UWB定位系统定位结果进行加权平均后得到的定位点坐标（x,y）与毫米波的测算坐标（Xi，Yi）做差得到ei，并于设置的阈值H进行比较，在|ei|小于H的情况下再进行下一步滤波。
上式中xi和yi（i=0,1,2…）为UWB定位系统定位坐标。
在本实施例中UWB定位系统与毫米波人员定位系统的定位结果按照卡尔曼滤波在预测和观测中将两边定位值的权重更新，并带入更新公式得到最终结果。
Claims (9)
1.融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，其特征在于，包括：UWB定位通信的主基站、至少三个与主基站通信的从基站、置于被定位物体上的UWB定位标签、具有IWR6843毫米波传感器的定位板；基于UWB技术的定位系统通过TWF计算出时间差，用时间差算出标签与基站的距离，使用TDOA算法及卡尔曼滤波算法计算出标签坐标A1；同时，基于毫米波技术的3D人员追踪系统抓捕室内活动的人员的位置并输出坐标A2；将两个坐标进行加权滤波算法计算出最终定位坐标A，两系统属于并行机制。
2.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述UWB定位系统主基站接收到从基站的信息，主从基站间时钟同步，从基站与标签通信的信息进行时间戳的对比，主基站发送数据包到pc端并由pc端进行数据解析处理后计算出时间差，并可将结果显示至上位机界面。
3.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述UWB定位系统获得标签与基站间距离的方法为：基站首先测量记录标签T与基站Ai之间的通信的时间差ti（i=0，1，2，3），将信号传输速度近似为光速c，则标签与基站之间的距离D为：
（1）
4.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述UWB定位系统在目标静止或速度趋近于0时，对标签到基站的距离值进行静态滤波，将相邻两次距离值做差后对误差进行加权平均，这同样运用了卡尔曼滤波的思想。
（9）
上式中，D为当前距离，D’为上一次距离，di为第i次检测到的时间差测算到的距离。
5.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述UWB定位系统对时间差的值进行卡尔曼滤波方法为：首先设置好卡尔曼滤波所需要的状态量为：速度与加速度，其次在传统的卡尔曼滤波的基础上增加阈值确定状态更新值，下式中，En为观测值与预测值的差，d为阈值，P为误差协方差，K为卡尔曼增益，vn为满足均值为0、协方差矩阵为Q的过程噪声，wn为满足均值为0、协方差矩阵为R的观测噪声。
系统状态方程和观测方程： （2）
Step1：预测：
状态预测：
（3）
误差协方差预测：
（4）
观测值与预测值的差：
（5）
Step2：更新
卡尔曼增益：
（6）
误差协方差更新：
（7）
状态更新：
（8）
6.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述IWR6843毫米波传感器的定位板同时检测定位范围内的人员情况，实时抓取并显示人员位置并输出定位坐标，将所述的UWB定位系统定位结果与毫米波人员定位结果进行综合滤波输出的定位点为最终定位结果。
7.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，其特征在于，所述定位系统将UWB定位系统与毫米波人员定位系统传输出来的定位结果进行卡尔曼滤波和粒子滤波的实时处理，输出在PC端的上位机软件。
8.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，其特征在于，所述UWB定位系统与毫米波人员定位系统的定位坐标结果在进行融合前，需要对其进行阈值设置，根据UWB定位系统定位结果进行加权平均后得到的定位点坐标（x,y）与毫米波的测算坐标（Xi，Yi）做差得到ei，并于设置的阈值H进行比较，在|ei|小于H的情况下再进行下一步滤波。
（10）
上式中xi和yi（i=0,1,2…）为UWB定位系统定位坐标。
9.根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述UWB定位系统与毫米波人员定位系统的定位结果按照卡尔曼滤波在预测和观测中将两边定位值的权重更新，并带入更新公式得到最终结果。
根据权利要求1所述融合UWB与毫米波雷达技术工厂人员定位系统，所述并行机制是在某些特定情况下两定位系统有一方接收不到或测算不出有效定位坐标时，则输出另一方的定位结果作为最终定位结果，增加系统鲁棒性与灵活性。
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| CN202311004235.3A CN116996834A (zh) | 2023-08-10 | 2023-08-10 | 融合uwb与毫米波雷达技术工厂人员定位系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116996834A true CN116996834A (zh) | 2023-11-03 |
Family
ID=88529979
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311004235.3A Pending CN116996834A (zh) | 2023-08-10 | 2023-08-10 | 融合uwb与毫米波雷达技术工厂人员定位系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116996834A (zh) |
-
2023
- 2023-08-10 CN CN202311004235.3A patent/CN116996834A/zh active Pending
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