分布式多移动节点协作定位系统技术方案

本发明专利技术公开了一种分布式多移动节点协作定位系统，其包括若干个移动节点，每个移动节点均包括以下模块：自身移动估计模块：负责监测本移动节点在两个时间点内的有关位置信息的变化；自身定点定位估计模块：负责通过外界定位系统直接测量本移动节点的当前位置；间测距模块：负责测量本移动节点和另一个移动节点之间的位置信息；通讯模块：负责进行本移动节点和相邻的移动节点进行通讯；定位计算模块：负责把所有获得的信息进行组合并且计算本移动节点位置。本发明专利技术具有系统架构普适化，各种传感器和定位仪器都可以整合到系统中、对场景的依赖性非常小，分布式，计算复杂度和内存利用率可控等优点。

【技术实现步骤摘要】
分布式多移动节点协作定位系统
本专利技术属于信息
，尤其涉及一种分布式多移动节点协作定位系统。
技术介绍
定位系统一般应用于消防员定位(消防领域)，行人定位(商业娱乐领域)，车辆定位(交通领域)，洋面及水下移动工具定位(海事领域)，机器人定位(工业领域)，动物定位(科学研究领域)。目前，针对消防员定位，现有三种技术：1)多消防车超宽带定位技术：多量消防车在着火的建筑至少三个角定点发射强超宽带电磁波，楼内每个消防员随身携带接收器，过滤接受到的信号来估算到信号源距离，该方法消防车的信号在地下室或者大楼中信号无法穿透，因而无法定位，并且楼内和楼外无法进行信号传递，且成本非常高，中心式节点如果失效，全员无法定位；2)足部惯性导航系统：在足部放置惯性传感器，在已知初始点的情况下，利用一次积分和二次积分的方法，来估算消防员每一时刻的位置，每个人只能根据自己脚上的导航系统进行独立定位，多人员之间的信息不能共享，因此不能进行多人协作来进一步减小误差；3)多定位模块整合定位系统：整合足部惯性导航系统以及多消防车超宽带定位技术，综合利用两方面的信息进行中心定位，该方法没有利用消防队员之间的距离测量来进行定位估算，因此精确度仍然有限，存在单节点失效的问题。目前，针对行人定位，有三种技术：1)GPS，只能进行室外定位，定位精确度有限，实时更新频率有限；2)足部惯性导航系统；3)GPS加足部惯性导航系统：全程利用足部惯性导航系统，并且定时用GPS信号矫正，在室内，有高建筑物的市区内，以及森林里，定位系统退化为足部惯性导航系统。目前，针对车辆定位，有三种技术：1)GPS；2)车辆协作定位：利用车的里程计来估计车辆本身的在两个时间点的移动距离，并且利用摄像头来测量两辆车之间的角度和距离，利用所有这些信息组成测距图，并且利用基尔霍夫电路原理来估算车辆的位置，但是没有不确定性估计(即无方差矩阵)，因此无法估计车辆的定位估算准确度；3)GPS加车辆协作定位：利用车辆协作定位，再加GPS定时纠正，但是没有不确定性估计(即无方差矩阵)，因此无法估计车辆的定位估算准确度。目前，针对洋面及水下移动工具定位，有三种技术：1)GPS；2)惯性定位加定时GPS：当潜水艇在水下工作时，完全利用惯性导航传感器，进行独立定位，当误差累计到一定程度时，浮出水面，用GPS进行校正，但是当多潜艇协同工作时，没有利用其它潜艇的信息；3)协作定位加定时GPS，此算法需要保存的EKF随着潜艇数量进行指数型增长，因此没有可扩展性。目前，针对机器人定位，有两种技术：1)即时定位与地图构建(SLAM—Simultaneouslocalizationandmapping)：利用机器人的里程器对自身进行位移估算，利用传感器对周围的环境物体进行位置估算，但是只能对自己进行独立定位，机器人之间没有协作，因此没有利用全部可以利用的信息，计算量极大；2)多机器人协作定位，利用机器人自身的里程器对两个时间点的位移进行估算，又利用传感器来测两个机器人之间的距离，然后利用优化算法，估算机器人位置，但是中心式的算法存在单节点失效，依赖于可靠地中心式通讯的缺点，分布式算法存在内存消耗和运算量不可控的问题。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种精度高、计算量小的分布式多移动节点协作定位系统。分布式多移动节点协作定位系统，包括若干个移动节点，每个所述移动节点均包括以下模块：一移动节点自身移动估计模块：负责监测本移动节点在两个时间点内的有关位置信息的变化，所述位置信息指的是两个时间点内笛卡尔坐标系的坐标变化；一移动节点自身定点定位估计模块：负责通过外界定位系统直接测量本移动节点的当前位置；一移动节点间测距模块：负责测量本移动节点和另一个移动节点在同一时刻的相对位置信息，所述相对位置信息包括相对位置坐标信息，相对位置距离信息或相对位置角度信息；一移动节点通讯模块：负责本移动节点和相邻的移动节点或者中心节点之间进行通讯；一移动节点定位计算模块：负责把所有获得的信息进行整合并且计算本移动节点位置。前述的定义统一模块测量模型：zk＝h（xI,k）+∈I,k(1)其中，zk为k时刻的测量值，h(.)为测量函数，xI,k为测量牵涉到的所有移动节点的位置状态集合；∈I,k为测量误差，对于所述移动节点自身移动估计模块，令：zk＝ui,k，h（.）＝f(.)，xI,k＝(xi,k-1,xi,k)，∈I,k＝wi,k，则移动节点自身移动计算模型为：ui,k＝f（xi,k-1,xi,k）+wi,k＝xi,k-xi,k-1+wi,k(2)其中，ui,k是移动节点i在时间k-1到k的位移测量值，f（xi,k-1,xi,k）＝xi,k-xi,k-1为测量函数，xi,k表示节点i在时间k的笛卡尔坐标值，xi,k-1表示节点i在时间k-1的笛卡尔坐标值，wi,k是移动节点自身移动的测量误差；对于所述移动节点间测距模块，令：zk＝vi,j,k，h（.）＝g(.)，xI,k＝(xi,k,xj,k)，∈I,k＝ei,j,k，则移动节点间测距计算模型为：vi,j,k＝g(xi,k,xj,k)+ei,j,k(3)其中，vi,j,k是移动节点i在时刻k测量得到和移动节点i和j坐标位置有关的任何位置信息，包括相对坐标、相对距离或者相对角度，如果是相对坐标，则测量函数为：g(xi,k,xj,k)＝xi,k-xj,k，如果是相对距离，则测量函数为：如果是相对角度，则测量函数为：xi,k表示节点i在时间k的笛卡尔坐标值，xj,k表示节点j在时间k的笛卡尔坐标值，上标T表示向量或者矩阵的转置，xi,k(1)表示向量xi,k的第1个数，即X坐标，xi,k(2)表示向量xi,k的第2个数，即Y坐标，ei,j,k是移动节点间测距的测量误差；对于所述移动节点定位计算模块，令：zk＝ci,k，h（.）＝gps(.)，xI,k＝(xi,k)，∈I,k＝βi,k，则移动节点自身定点定位计算模型为：ci,k＝gps(xi,k)+βi,k(4)其中，ci,k是移动节点i在时刻k对自身绝对位置的测量值，gps(xi,k)＝xi,k是测量函数，βi,k是移动节点自身定点定位测量误差。前述的移动节点定位计算模块计算本移动节点位置的步骤为：1)移动节点i保存五个数据值(id,Gi(k),Li(k),Qi,bel(xi,k))，其中，id为移动节点的Id、Gi(k)为k时刻的二元信息关系图、Li(k)为k时刻的二元信息关系图中的所有状态点Id、Qi为边缘化阈值，为k时刻本移动节点对于自身位置估算和准确度的信念，表示本移动节点k时间对自身位置的位置估计，表示本移动节点对自身位置的位置估算方差；2)当本移动节点向前移动并且得到从移动节点自身移动估计模块的测量值时，执行以下步骤：2-1)把测量值转化为二元信息关系元组，并且加入到二元信息关系图Gi(k)中，2-2)加入一个新的状态点Id：i.k到Li(k)，i.k表示k时刻的移动节点i；2-3)用公式(5)和(6)更新自身位置估计信息其中，和分别表示更新后的位置估计和位置估算方差，和分别表示更新前的位置估计和位置估算方差，RI,k为k时间i节点自身移动的测量误差方差矩阵，zk为k时间的测量值；3)当本移动节点得到自身本文档来自技高网...

【技术保护点】
分布式多移动节点协作定位系统，包括若干个移动节点，其特征在于，每个所述移动节点均包括以下模块：一移动节点自身移动估计模块：负责监测本移动节点在两个时间点内的有关位置信息的变化，所述位置信息指的是两个时间点内笛卡尔坐标系的坐标变化；一移动节点自身定点定位估计模块：负责通过外界定位系统直接测量本移动节点的当前位置；一移动节点间测距模块：负责测量本移动节点和另一个移动节点在同一时刻的相对位置信息，所述相对位置信息包括相对位置坐标信息，相对位置距离信息或相对位置角度信息；一移动节点通讯模块：负责本移动节点和相邻的移动节点或者中心节点之间进行通讯；一移动节点定位计算模块：负责把所有获得的信息进行整合并且计算本移动节点位置。

【技术特征摘要】
1.分布式多移动节点协作定位系统，包括若干个移动节点，其特征在于，每个所述移动节点均包括以下模块：一移动节点自身移动估计模块：负责监测本移动节点在两个时间点内的有关位置信息的变化，所述位置信息指的是两个时间点内笛卡尔坐标系的坐标变化；一移动节点自身定点定位估计模块：负责通过外界定位系统直接测量本移动节点的当前位置；一移动节点间测距模块：负责测量本移动节点和另一个移动节点在同一时刻的相对位置信息，所述相对位置信息包括相对位置坐标信息，相对位置距离信息或相对位置角度信息；一移动节点通讯模块：负责本移动节点和相邻的移动节点或者中心节点之间进行通讯；一移动节点定位计算模块：负责把所有获得的信息进行整合并且计算本移动节点位置；定义统一模块测量模型：zk＝h(xI,k)+∈I,k(1)其中，zk为k时刻的测量值，h(.)为测量函数，xI,k为测量牵涉到的所有移动节点的位置状态集合；∈I,k为测量误差，对于所述移动节点自身移动估计模块，令：zk＝ui,k，h(.)＝f(.)，xI,k＝(xi，k-1，xi,k)，∈I,k＝wi,k，则移动节点自身移动计算模型为：ui,k＝f(xi，k-1,xi,k)+wi,k＝xi,k-xi,k-1+wi,k(2)其中，ui,k是移动节点i在时间k-1到k的位移测量值，f(xi,k-1,xi,k)＝xi,k-xi,k-1为测量函数，xi,k表示节点i在时间k的笛卡尔坐标值，xi,k-1表示节点i在时间k-1的笛卡尔坐标值，wi，k是移动节点自身移动的测量误差；对于所述移动节点间测距模块，令：zk＝vi，j，k，h(.)＝g(.)，xI，k＝(xi，k，xj，k)，∈I，k＝ei，j，k，则移动节点间测距计算模型为：vi,j,k＝g(xi,k,xj,k)+ei,j,k(3)其中，vi,j,k是移动节点i在时刻k测量得到和移动节点i和j坐标位置有关的任何位置信息，包括相对坐标、相对距离或者相对角度，如果是相对坐标，则测量函数为：g(xi,k,xj,k)＝xi,k-xj,k，如果是相对距离，则测量函数为：如果是相对角度，则测量函数为：xi,k表示节点i在时间k的笛卡尔坐标值，xj,k表示节点j在时间k的笛卡尔坐标值，上标T表示向量或者矩阵的转置，xi,k(1)表示向量xi,k的第1个数，即X坐标，xi,k(2)表示向量xi,k的第2个数，即Y坐标，ei,j，k是移动节点间测距的测量误差；对于所述移动节点定位计算模块，令：zk＝ci,k，h(.)＝gps(.)，xI,k＝(xi，k)，∈I，k＝βi,k，则移动节点自身定点定位计算模型为：ci,k＝gps(xi,k)+βi,k(4)其中，ci,k是移动节点i在时刻k对自身绝对位置的测量值，gps(xi,k)＝xi，k是测量函数，βi，k是移动节点自身定点定位测量误差；所述移动节点定位计算模块计算本移动节点位置的步骤为：1)移动节点i保存五个数据值(id,Gi(k),Li(k),Qi,bel(xi,k))，其中，id为移动节点的Id、Gi(k)为k时刻的二元信息关系图、Li(k)为k时刻的二元信息关系图中的所有状态点Id、Qi为边缘化阈值，为k时刻本移动节点对于自身位置估算和准确度的信念，表示本移动节点k时间对自身位置的位置估计，表示本移动节点对自身位置的位置估算方差；2)当本移动节点向前移动并且得到从移动节点自身移动估计模块的测量值时，执行以下步骤：2-1)把测量值转化为二元信息关系元组，并且加入到二元信息关系图Gi(k)中，2-2)加入一个新的状态点Id：i.k到Li(k)，i.k表示k时刻的移动节点i；2-3)用公式(5)和(6)更新自身位置估计信息其中，和分别表示更新后的位置估计和位置估算方差，和分别表示更新前的位置估计和位置估算方差，RI，k为k时间i节点自身移动的测量误差方差矩阵，zk为k时间的测量值；3)当本移动节点得到自身定点定位测量值时，执行以下步骤：3-1)把测量值转化为二元信息关系元组，并且加入到二元信息关系图Gi(k)中；3-2)用公式(7)和(8)更新自身位置估计信息bel(xi,k)其中，和分别表示更新后的位置估计和位置估算方差，和分别表示更新前的位置估计和位置估算方差，RI,k为k时间i节点自身定点定位的测量误差方差矩阵，zk为k时间的测量值；4)当移动节点i遇到另外一个移动节点j的时候，执行以下步骤：4-1)两个移动节点互相测距并且把测量值转换成二元信息关系元组；4-2)把当前的二元信息关系元组信息通过移动节点通讯模块和对方共享；4-3)两个节点把各自所缺失的新的二元信息关系元组加入到二元信息关系图中，并更新Li(k)和Lj(k)。2.根据权利要求1所述的分布式多移动节点协作定位系统，其特征在于：所述步骤1)中二元信息关系图是指，将移动节点在一个时刻的位置定义为一个状态点，各个状态点之间都由二元信息关系元组连接；移动节点自身移动估计模块得到的二元信息关系元组连接本移动节点在前后时刻的状态点，而移动节点间测距模块得到的二元信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢之恒，刘恒昌，
申请(专利权)人：谢之恒，刘恒昌，
类型：发明
国别省市：江苏;32