【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種基于環境判斷的uwb/imu融合定位方法。
技術介紹
1、隨著導航技術的發展，室內定位已成為傳感器無線通信技術下的研究熱點課題，尤其是無人機器人的定位技術，被開發應用于例如倉庫、停車場、機場等室內環境下。目前，慣性導航系統(ins)、超寬帶技術(uwb)、視覺捕捉技術、射頻識別技術(rfid)等。與其它定位技術相比，uwb定位技術精度高、成本低，并且算法復雜度一般，逐漸成為室內場景下的首選定位技術。
2、uwb技術是一種無線載波通信技術，它是通過非正弦形式的窄脈沖而不需要載波信號來傳輸數據，并依靠高頻非正弦窄脈沖傳輸數據，占據很高的頻帶，具有較高的通信速率。在視距(los)環境下，uwb可達到高精度定位，但在非視距(nlos)環境下，各種形式的噪聲會影響uwb的信號捕捉，從而使其得到的定位結果發生抖動。
3、imu定位技術是依靠加速度計、陀螺儀等傳感器，測量出加速度以及角速度等的狀態信息進行定位。imu定位技術具有不受環境影響的優點，但是時間長會具有累計誤差，定位精度越來越差。
4、因此，使用uwb/imu融合定位系統，并結合相應融合定位算法，可有效規避uwb與imu子系統在定位中的局限性。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、針對室內場景下機器人的定位問題，構建了機器人在平面運動中的運動學模型與觀測模型，并根據模型設計了uwb與imu融合的多傳感器定位系統與相應的室內定位方案。
3、(二)技術方
4、基于環境判斷的pso-iaukf的uwb/imu融合定位算法，基本步驟如下：
5、步驟1：建立由一個主基站和三個副基站構成的四個uwb基站的觀測模型，并利用最小二乘法，先獲取uwb標簽在k時刻下的位置坐標(x0,k,y0,k)；
6、步驟2：建立粒子群優化模型，對獲取的uwb位置坐標進行優化處理，并得到優化坐標(x1,k,y1,k)。在得到優化坐標后，求解坐標與每個uwb基站的距離di,k(i＝4)，為后續融合定位算法所使用；
7、步驟3：建立imu運動狀態模型xk，包括有載體在平面坐標系下的位置與速度信息；
8、模型數據來源加速計測量的x-y-z三軸加速度、陀螺儀測量的x-y-z三軸角速度，根據imu輸出的加速度與角速度信息，可對輸出的載體狀態信息進行坐標系轉換與積分變換，從而求解出下一時刻載體的位置與速度推算結果；
9、步驟4：將步驟2中獲得的di,k與步驟3的xk進行緊組合下的iaukf算法融合，該算法步驟包括：(1)sigma點采樣；(2)計算權值；(3)預測值更新；(4)噪聲矩陣計算；(5)狀態更新。其中相比較于傳統ukf算法，iaukf對步驟(4)與(5)做出改進，建立自適應噪聲估計器估計噪聲矩陣，添加自適應系數與閾值，使定位系統可判斷當前噪聲對環境的影響程度，并作出不同抑制反應。
10、本專利技術提出一種基于環境判斷自適應pso-iaukf的uwb/imu融合定位算法，通過使用粒子群優化算法處理uwb的測距信息，并計算測量值與預測值間的新息，引入自適應因子與遺忘函數對每一時刻下的噪聲矩陣進行更新，同時引入閾值判斷當前是否存在nlos環境噪聲，進行二次動態調整，抑制在定位軌跡在nlos環境下的濾波發散情況。
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1.一種基于環境判斷的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，所述步驟1的求解方式具體如下：
3.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步驟3具體分為以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步驟3具體分為以下兩步：
5.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步驟4將步驟2中獲得的與步驟3的進行緊組合下的IAUKF算法融合，該算法步驟包括：(1)sigma點采樣；(2)計算權值；(3)預測值更新；(4)噪聲矩陣計算；(5)狀態更新。
【技術特征摘要】
1.一種基于環境判斷的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，所述步驟1的求解方式具體如下：
3.根據權利要求1所述的一種基于環境判斷的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，步驟3具體分為以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魏明生，呂逸揚，李世黨，曹建斌，劉力德，高傳喆，
申請(專利權)人：江蘇師范大學，
類型：發明
國別省市：
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