[發明專利]基于動態魯棒容積卡爾曼的UWB/INS融合定位方法

有效

• 申請號: 202110382193.1
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113074739B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 劉期烈;周文敏;萬志鵬;陳澄;吳翠先
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/16
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 盧勝斌

本發明涉及復雜室內定位技術領域，具體涉及一種基于動態魯棒容積卡爾曼的UWB/INS融合定位方法，包括：建立UWB?INS融合定位的運動模型；采用超寬帶UWB定位技術確定待定位點的第一位置和第一速度；采用慣性導航系統INS獲取待定位點的第二位置數據和第二速度；計算以上兩種定位方式的實際測量誤差；采用動態魯棒容積卡爾曼濾波算法對實際測量誤差進行修正處理，得到最終位置誤差；通過最終位置誤差對第二位置數據進行修正，得到準確位置s。本發明方法可以緩解外界噪聲對系統估計的影響，又可以追蹤系統的運動誤差模型狀態，降低運動不確定性對目標軌跡預測的影響，從而實現精確、穩定的室內導航。

技術領域

本發明涉及復雜室內定位技術領域，具體涉及一種基于動態魯棒容積卡爾曼的UWB/INS融合定位方法。

背景技術

近年來，隨著無線技術的快速發展，基于室內場景的定位服務(如超市購物導航、火災緊急定位、住院病人位置追蹤等)，已成為眾多物聯網應用的基本需求。然而在大型機場、工廠車間、礦洞隧道等復雜環境下，無線電信號由于受到障礙物遮擋、電磁干擾、信號反射等因素影響無法滿足室內的高精度定位需求。

單一的室內定位技術可以分為無線定位技術和傳感定位技術，其中無線定位技術中以UWB的定位精度表現最優。然而在某些特殊的復雜場景下(如緊急救援和高鐵站)，UWB定位技術也會因為信號受到墻壁、人或其他障礙物的阻擋而無法實現精確的定位。而在傳感定位技術中，最具代表性的INS雖然能通過ZUPT(零速檢測算法)或PDR(行人航跡推算算法)來克服多徑效應和非視距影響，獲得短時間內的精確行人位置。但INS固有的傳感器漂移偏差以及拐角處的角速度偏差累積仍會阻礙其在長期部署期間的定位精度。因此，單一定位系統仍然無法滿足某些高精度定位場景。

為了解決單一定位系統存在的定位精度問題，結合兩種以及以上單一定位系統的融合定位方法應運而生。基于UWB/INS的室內定位技術既可以提高系統的平均定位精度又可以實現對目標長時間的連續定位跟蹤。專利號202010034636.3中公開了一種基于粒子濾波算法的UWB/INS組合室內定位方法，該方法主要通過UWB系統獲取待定位人員到各參考基站的距離，通過UWB位置解算單元計算出人員的東方向位置和北方向位置。通過INS(慣性導航系統)獲取人員在行走過程中的三軸加速度、三軸角速度、以及三軸磁場強度，通過INS解算單元計算出人員行進時的步長、東方向步速、北方向步速、邁步時間以及姿態角。通過粒子濾波算法，將UWB系統計算結果與INS系統計算結果進行數據融合。最終達到降低非視距復雜環境的影響，提高定位精度的目的。

融合定位方法主要存在兩方面的問題。一方面主要利用傳統的貝葉斯濾波算法來減輕外界噪聲。然而最接近貝葉斯估計的容積卡爾曼濾波算法很少應用于室內組合定位中。另一方面在實際復雜的定位環境中，外界噪聲的不確定性會造成定位系統的測量值異常。而且實際物體的無規律運動或狀態突變，也會給定位系統的建模造成很大的影響。所以一種既能夠濾除測量噪聲，又能適應無規律運動而造成的模型誤差的濾波算法，成為精確定位的關鍵。但是現有UWB/INS融合定位系統只考慮了外界噪聲對定位的影響，并未考慮運動模型的不確定性給融合定位系統帶來的影響。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種適用于復雜室內環境、精確高、魯棒性好的基于動態魯棒容積卡爾曼濾波的UWB/INS融合定位方法，能夠實現室內行人的精確跟蹤。

一種基于動態魯棒容積卡爾曼的UWB/INS融合定位方法，包括以下步驟：

S1、建立UWB-INS融合定位的運動模型，運動模型中包括室內行人的狀態方程和測量方程；

S2、采用超寬帶UWB定位技術確定待定位點的第一位置和第一速度；

S3、超寬帶UWB定位的同時，采用慣性導航系統INS獲取待定位點的第二位置數據和第二速度；

S4、根據第一位置、第一速度、第二位置數據和第二速度計算以上兩種定位方式的實際測量誤差；