一种基于超宽频信号的定位寻径方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于超宽频信号的定位寻径方法，包括步骤：向超宽频基站发送测距请求；获取所述超宽频基站返回的目标数据；将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标；规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，根据所述实时路线到达目标。本发明专利技术还提供一种基于超宽频信号的定位寻径装置。本方法利用微型超宽频信号设备完成精准的空间定位，不仅有效降低了功耗，还大大节省了计算资源，也完全剔除运行这类繁重计算的时间从而更加高效地执行任务。而且本方法也可在不同大小的运行场景中精准对不同的目标用户进行定位和寻径，从而执行具体的服务任务。

Method and device for locating and searching based on ultra wideband signal

The present invention provides a method for positioning the diameter of UWB signal, comprising the steps of: Based on ultra wideband base station sends a request to the target location; the return data acquisition of ultra wideband base station; the target data fusion to generate real-time scene map, location maps, and according to the positioning map the relative position coordinates; planning by the real-time route relative position coordinates to the coordinates of the target, according to the real-time route to reach the target. The invention also provides a positioning and hunting device based on ultra wideband signals. This method uses the micro ultra wideband signal equipment to complete the space positioning precision, not only reduces the power consumption, but also saves the computing resources, but also eliminate the operation of such heavy computation time and thus more efficient to perform tasks. Moreover, the method can accurately locate and find different target users in different sizes of running scenes, so as to perform specific service tasks.

【技术实现步骤摘要】
一种基于超宽频信号的定位寻径方法和装置
本专利技术涉及机器人定位
，尤其涉及一种基于超宽频信号的定位寻径方法和装置。
技术介绍
随着机器人技术的日趋成熟，内部主要部件的采购成本逐渐降低，各类机器人大量投入商用以及服务领域将在未来几年成为可能。不管对于哪一种类的机器人，其对于自身在空间中的定位、自主导航、对目标用户的定位都是最为基本以及重要的功能之一。当前自主定位及导航的实现，主要通过将雷达、摄像头、加速度传感器、陀螺仪、计步器等传感器所反馈的信息融合计算后得到自身的估计位置，再根据目标位置规划移动路径并执行任务。而对于目标用户，则主要通过摄像头对可见场景进行特征值提取，以此识别并定位目标用户从而进行服务。在使用多传感器数据进行融合计算获得机器人自身的估计位置时，对于商用级或消费级的机器人，因为成本原因，厂家无法安装理论上需要的所有传感器，也无法装上很高精度的传感器，这使得使用此方法实现自身地位的机器人在行动不久就会产生位置漂移，用雷达与摄像头扫描对比空间特征值可以临时纠正一下漂移，但这之中涉及到大量的数据计算，而低成本机器人的中央控制单元一般不能提供足够强大的计算能力进行此类计算和多传感器数据的快速融合计算。对于识别和定位被服务对象，同样遭遇了对图像特征值进行大量计算的问题。而且对于机器人在一个较大区域对多人提供服务时，按现有的办法，机器人是无法定位在其视线外的被服务对象的，根本无法知道谁需要服务，去哪个地方找他/她，大大局限了机器人的应用场景。目前现有技术采用的多传感器进行进融合计算获得机器人自身的估计位置时，机器人无法定位雷达、摄像头视线以外的目标，无法对视线外目标进行寻径移动，局限机器人的应用场景；而且，单传感器普遍精度不高且易出现位置漂移，多传感器综合使用造成成本大幅增加且不能满足大量数据计算处理从而进行快速寻径。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于超宽频信号的定位寻径方法和装置，旨在解决目前定位寻径精度不高且无法定位雷达或摄像头视线以外的目标，无法对视线外目标进行寻径移动，局限机器人的应用场景等问题。为解决上述问题，本申请提供一种基于超宽频信号的定位寻径方法，包括步骤：向超宽频基站发送测距请求；获取所述超宽频基站返回的目标数据；将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标；规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，根据所述实时路线到达目标。优选地，所述获取所述超宽频基站返回的目标数据，包括：获取不少于三个所述超宽频基站发出的与所述测距请求相对应的到达超宽频基站的绝对距离数据。优选地，所述获取不少于三个所述超宽频基站发出的与所述测距请求相对应的到达所述超宽频基站的绝对距离数据之后，还包括：调取所述绝对距离数据；利用三边测量法计算出位于所述超宽频基站坐标系中的坐标数据，生成目标数据。优选地，将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标，包括：获取包括实时地图坐标系的实时场景地图数据；融合所述实时地图坐标系与所述超宽频基站坐标系，生成定位地图；计算出位于所述定位地图中的初始坐标；融合多功能传感器返回数据对所述初始坐标进行校验，得出相对位置坐标。优选地，所述规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，还包括：根据相对位置坐标计算出实时位置坐标；根据所述实时位置坐标与所述目标坐标规划出到达目标的实时路线；通过所述实时路线进行寻径移动，到达所述目标位置。为解决上述问题，本申请还提供一种基于超宽频信号的定位寻径装置，包括：发送模块、获取模块、融合模块和规划模块；所述发送模块，用于向超宽频基站发送测距请求；所述获取模块，用于获取所述超宽频基站返回的目标数据；所述融合模块，用于将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标；所述规划模块，用于规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，根据所述实时路线到达目标。优选地，所述获取模块，还用于获取不少于三个所述超宽频基站发出的与所述测距请求相对应的到达超宽频基站的绝对距离数据。优选地，还包括：调取模块和计算模块；所述调取模块，用于调取所述绝对距离数据；所述计算模块，用于利用三边测量法计算出位于所述超宽频基站坐标系中的坐标数据，生成目标数据。优选地，所述获取模块，还用于获取包括实时地图坐标系的实时场景地图数据；所述融合模块，还用于融合所述实时地图坐标系与所述超宽频基站坐标系，生成定位地图；所述计算模块，还用于计算出位于所述定位地图中的初始坐标；所述融合模块，还用于融合多功能传感器返回数据对所述初始坐标进行校验，得出相对位置坐标。优选地，还包括：规划模块和移动模块；所述计算模块，还用于根据相对位置坐标计算出实时位置坐标；所述规划模块，用于根据所述实时位置坐标与所述目标坐标规划出到达目标的实时路线；所述移动模块，用于通过所述实时路线进行寻径移动，到达所述目标位置。本方法利用微型超宽频信号设备完成精准的空间定位，不仅有效降低了功耗，还大大节省了计算资源，也完全剔除了了运行这类繁重计算的时间从而更加高效地执行任务。而且本方法也可在不同的大小的运行场景中精准对不同的目标用户进行定位和寻径，从而执行具体的服务任务。附图说明图1为本专利技术基于超宽频信号的定位寻径方法的第一实施例的流程示意图；图2为本专利技术的第二实施例中基于第一实施例步骤S200的细化流程示意图；图3为本专利技术的第三实施例中基于第二实施例步骤S300的细化流程示意图；图4为本专利技术的第四实施例中基于第三实施例步骤S400的细化流程示意图；图5为本专利技术基于超宽频信号的定位寻径装置的第一实施例的功能模块示意图；图6为本专利技术基于超宽频信号的定位寻径装置的第二实施例的功能模块示意图；图7为本专利技术基于超宽频信号的定位寻径装置的第三实施例的功能模块示意图；本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供的一种基于超宽频信号的定位寻径方法。参照图1，图1为本专利技术基于超宽频信号的定位寻径方法的第一实施例的流程示意图。在第一实施例中，所述基于超宽频信号的定位寻径方法包括：步骤S100，向超宽频基站发送测距请求；目前现有技术采用的多传感器进行进融合计算获得机器人自身的估计位置时，机器人无法定位雷达、摄像头视线以外的目标，无法对实现外目标进行寻径移动，局限机器人的应用场景；而且，单传感器普遍精度不高且易出现位置漂移，多传感器综合使用造成成本大幅增加且不能满足大量数据计算处理从而进行快速寻径。在本实施例中提供的一种超宽频信号的定位方法，采用的是超宽频脉冲的返回数据进行交叉对比的原理进行定位，定位更加准确且不受干扰，实时更新数据使机器人在运行状态中保持准确的寻径工作状态。在本实施例中，向超宽频信号基站发送测距请求；另外在发送请求之前可在有加密需要的前提下，先提出登录请求或握手程序，例如，首先进行与基站的采用非对称加密算法的RSA加密握手过程，当建立与基站的握手后，即可进行传输，进一步的向基站发送测距请求。步骤S200，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，包括步骤：向超宽频基站发送测距请求；获取所述超宽频基站返回的目标数据；将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标；规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，根据所述实时路线到达目标。

【技术特征摘要】
1.一种基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，包括步骤：向超宽频基站发送测距请求；获取所述超宽频基站返回的目标数据；将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标；规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，根据所述实时路线到达目标。2.如权利要求1所述的基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，所述获取所述超宽频基站返回的目标数据，包括：获取不少于三个所述超宽频基站发出的与所述测距请求相对应的到达超宽频基站的绝对距离数据。3.如权利要求2所述的基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，所述获取不少于三个所述超宽频基站发出的与所述测距请求相对应的到达所述超宽频基站的绝对距离数据之后，还包括：调取所述绝对距离数据；利用三边测量法计算出位于所述超宽频基站坐标系中的坐标数据，生成目标数据。4.如权利要求3所述的基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，将所述目标数据融合于实时场景地图中，生成定位地图，并根据所述定位地图得出相对位置坐标，包括：获取包括实时地图坐标系的实时场景地图数据；融合所述实时地图坐标系与所述超宽频基站坐标系，生成定位地图；计算出位于所述定位地图中的初始坐标；融合多功能传感器返回数据对所述初始坐标进行校验，得出相对位置坐标。5.如权利要求4所述的基于超宽频信号的定位寻径方法，其特征在于，所述规划出由所述相对位置坐标至目标坐标的实时路线，还包括：根据相对位置坐标计算出实时位置坐标；根据所述实时位置坐标与所述目标坐标规划出到达目标的实时路线；通过所述实时路线进行寻径移动，到达目标位置。6.一种基于超宽频信号的定位寻...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卜铭，邹选霖，陈英达，孙集林，
申请(专利权)人：深圳蓝因机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44