【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于环境判断的uwb/imu融合定位方法。
技术介绍
1、随着导航技术的发展，室内定位已成为传感器无线通信技术下的研究热点课题，尤其是无人机器人的定位技术，被开发应用于例如仓库、停车场、机场等室内环境下。目前，惯性导航系统(ins)、超宽带技术(uwb)、视觉捕捉技术、射频识别技术(rfid)等。与其它定位技术相比，uwb定位技术精度高、成本低，并且算法复杂度一般，逐渐成为室内场景下的首选定位技术。
2、uwb技术是一种无线载波通信技术，它是通过非正弦形式的窄脉冲而不需要载波信号来传输数据，并依靠高频非正弦窄脉冲传输数据，占据很高的频带，具有较高的通信速率。在视距(los)环境下，uwb可达到高精度定位，但在非视距(nlos)环境下，各种形式的噪声会影响uwb的信号捕捉，从而使其得到的定位结果发生抖动。
3、imu定位技术是依靠加速度计、陀螺仪等传感器，测量出加速度以及角速度等的状态信息进行定位。imu定位技术具有不受环境影响的优点，但是时间长会具有累计误差，定位精度越来越差。
4、因此，使用uwb/imu融合定位系统，并结合相应融合定位算法，可有效规避uwb与imu子系统在定位中的局限性。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对室内场景下机器人的定位问题，构建了机器人在平面运动中的运动学模型与观测模型，并根据模型设计了uwb与imu融合的多传感器定位系统与相应的室内定位方案。
3、(二)技术方
4、基于环境判断的pso-iaukf的uwb/imu融合定位算法，基本步骤如下：
5、步骤1：建立由一个主基站和三个副基站构成的四个uwb基站的观测模型，并利用最小二乘法，先获取uwb标签在k时刻下的位置坐标(x0,k,y0,k)；
6、步骤2：建立粒子群优化模型，对获取的uwb位置坐标进行优化处理，并得到优化坐标(x1,k,y1,k)。在得到优化坐标后，求解坐标与每个uwb基站的距离di,k(i＝4)，为后续融合定位算法所使用；
7、步骤3：建立imu运动状态模型xk，包括有载体在平面坐标系下的位置与速度信息；
8、模型数据来源加速计测量的x-y-z三轴加速度、陀螺仪测量的x-y-z三轴角速度，根据imu输出的加速度与角速度信息，可对输出的载体状态信息进行坐标系转换与积分变换，从而求解出下一时刻载体的位置与速度推算结果；
9、步骤4：将步骤2中获得的di,k与步骤3的xk进行紧组合下的iaukf算法融合，该算法步骤包括：(1)sigma点采样；(2)计算权值；(3)预测值更新；(4)噪声矩阵计算；(5)状态更新。其中相比较于传统ukf算法，iaukf对步骤(4)与(5)做出改进，建立自适应噪声估计器估计噪声矩阵，添加自适应系数与阈值，使定位系统可判断当前噪声对环境的影响程度，并作出不同抑制反应。
10、本专利技术提出一种基于环境判断自适应pso-iaukf的uwb/imu融合定位算法，通过使用粒子群优化算法处理uwb的测距信息，并计算测量值与预测值间的新息，引入自适应因子与遗忘函数对每一时刻下的噪声矩阵进行更新，同时引入阈值判断当前是否存在nlos环境噪声，进行二次动态调整，抑制在定位轨迹在nlos环境下的滤波发散情况。
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1.一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，所述步骤1的求解方式具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步骤3具体分为以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步骤3具体分为以下两步：
5.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的UWB/IMU融合定位方法，其特征在于，步骤4将步骤2中获得的与步骤3的进行紧组合下的IAUKF算法融合，该算法步骤包括：(1)sigma点采样；(2)计算权值；(3)预测值更新；(4)噪声矩阵计算；(5)状态更新。
【技术特征摘要】
1.一种基于环境判断的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，所述步骤1的求解方式具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于环境判断的uwb/imu融合定位方法，其特征在于，步骤3具体分为以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏明生，吕逸扬，李世党，曹建斌，刘力德，高传喆，
申请(专利权)人：江苏师范大学，
类型：发明
国别省市：
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