基于UWB的自动跟随的快速定位系统

移动机器人自诞生起, 就被广泛的应用于航天、军事、工业生产等诸多领域。

一、算法描述

为了减小随机误差, 我们采用一个信标和两个基站进行非对称的双向测距, 通过基站和信标之间4次数据帧的收发, 记录时间戳, 计算得到每次收发数据的间隔时间, 通过式1和式2可以计算得到电磁波在信标与基站A之间传播时间Tprop A和在信标与基站B之间传播时间Tprop B。

将电池波传播在基站和信标中传播的时间乘上电磁波在自由空间中的传播速度c, 可得出标签分别与两个基站距离基站距离为:

二、仿真模型

(一) 定位算法结合卡尔曼滤波定位

数据结果;经过调整后的工作流程如图所示。

图1为DIS=30cm条件下, 使用定位算法估计得到的目标节点位置与改进后的算法估计得到的目标节点位置曲线图。图2是定位算法和改进后的算法分别测试500次的信标位置估计散点图。可以明显看出使用卡尔曼滤波能使待测目标节点的估计位置更加接近它的真实坐标。

综上可以看出定位算法联合卡尔曼滤波后误差明显减小, 定位算法估计误差+-30cm而定位算法联合卡尔曼滤波算法对目标节点的估计误差可以减小到+-10cm。

三、结论

为了获得能够高效率的、便捷的、节约成本的、精准的跟随定位方法, 对UWB的定位算法展开了研究, 基于UWB的快速定位的方法定位算法联合卡尔曼滤波算法, 实验结果证明定位精度达到典型10厘米, 特种应用5厘米, 能够实时精确地定位标签的相对位置, 因此基于UWB的快速定位的方法则更现实有效的解决相对基站位置的快速定位。

摘要：智能机器人在自动跟随、实时定位目标领域是实现路径规划、自主导航等复杂任务的前提。本文通过MATLAB仿真分析快速定位算法的定位精度与实时性, 其定位精度达到典型应用10厘米;判断移动目标的相对位置每次只需要10ms的时间。因此, 基于UWB的自动跟随的快速定位的方法更现实有效的实现移动目标的快速定位。

关键词：自动跟随,快速定位算法,Ultra Wideband

参考文献

[1] 赵敏.单目视觉多行人目标检测与跟踪技术研究[D].重庆大学博士学位论文, 2010.

[2] 徐湘寓, 崔颖强, 罗丽燕.基于多传感器融合的室内定位算法研究[J].无线电工程, 2018, 48 (1) :10-16.