一种基于UWB和IMU的抗NLOS的室内定位系统及其定位方法与流程

本发明属于室内定位/导航领域，具体涉及一种基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统及其定位方法。

背景技术：

uwb(ultrawideband，uwb)技术一种基于纳秒至微秒级别的无线脉冲通信技术，在较宽的频谱上传送极低功率的信号；具有超高的时间分辨率使得其可以获得高达厘米级别的测距精度，通过定位算法即可获得具有厘米级别的定位精度。目前各国相关研究机构将uwb技术定位为一项具有广阔市场前景的高精度定位技术，具有高精度、高刷新率、低延时、稳定性高等指标。

惯性导航技术是一种采用imu(inertialmeasurementunit，imu)进行自主导航的技术，无需额外的基础设施或网络设施，短时精度高，可以应用在较为复杂的环境下，具有许多其他定位不具备的优点。使用imu的定位研究上，因其应用性能独特，体型小，功耗低等优点，可用于空中鼠标、体感游戏、卫星、组合导航等。传统的组合导航即将gps与imu结合的定位导航，其精度可以达到10米内。当imu初始值精度提高后，可以得到更高精度的位置精度。

在复杂的室内环境下uwb信号已受到遮挡，产生非视距nlos(nonlineofsight，nlos)误差。同时imu的误差会随着时间的积累而增加，难以独立的长时间提供高精度的导航任务。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统及其定位方法，在复杂的室内环境下，当uwb信号处于nlos环境时，与imu结合进行定位，利用imu的自主导航特性和短时有效，同时精度融合了uwb系统高精度的初始值，解决了uwb信号在受到遮挡时，定位不准，误差大的问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统，包括3个位于同一室内的定位基站和一个设置在定位目标上的定位节点，系统根据nlos识别算法自动识别遮挡物，当至少有一个定位基站未被遮挡时，定位节点接受来自定位基站的uwb信号实现定位，定位节点根据uwb的定位结果进行初始化和融合位置计算，并不断更新位置，实时获得定位节点的位置信息。

所述定位节点包括uwb标签模块、imu模块、第一mcu、第一debug调试接口和第一usb接口；uwb标签模块通过spi总线与第一mcu相连接；imu模块通过iic总线与第一mcu连接；第一debug调试接口和第一usb接口分别通过io口与第一mcu相连接。定位节点通过第一mcu控制uwb标签模块接收和发送uwb信号；利用第一usb接口供电，通过第一debug调试接口与上位机连接进行系统调试。

定位基站包括天线接口、uwb芯片、第二mcu、第二debug调试接口和第二usb接口。天线接口通过阻抗匹配走线与uwb芯片连接；uwb芯片通过spi总线与第二mcu连接，第二debug调试接口和第二usb接口分别通过io口与第二mcu相连接。定位基站通过第二mcu控制uwb芯片通过天线接口发送和接收uwb信号，利用第二usb接口供电，通过第二debug调试接口与上位机连接进行系统调试。

一种基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统的定位方法，步骤如下：

步骤1、定位节点上电后，uwb标签模块一直发送轮询数据帧，第一mcu记录下当前时刻t1i，当定位基站收到轮询帧后第二mcu记录下t2i时刻，第二mcu发送一个返回帧并记录下时刻t3i；

步骤2、当定位节点收到返回帧后记录下t4i时刻，第一mcu发送一个确认帧并记录下发送确认帧的时刻t5i，并通过nlos识别算法识别遮挡物，若存在遮挡物，进行ium与uwb的融合位置输出更高精度的位置信息给上位机，若不存在遮挡物，直接输出位置给上位机；

步骤3、当定位基站收到确认帧后，第二mcu记录下收到确认帧的时刻t6i；

步骤4、上位机根据这6个时间计算出uwb信号在定位节点和定位基站之间的平均飞行时间在结合飞行速度，计算出定位节点和定位基站的距离。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

(1)本发明与单纯的uwb定位系统相比解决了nlos问题，单纯的uwb系统遇到遮挡后，会产生较大误差，甚至无法获得位置信息；本发明采用uwb与imu结合的方法，当uwb信号遇到遮挡后，imu与uwb融合后的结果依旧就有较好的精度。

(2)本发明以一般室内定位系统相比较通用性好，本发明采用消费级的uwb和imu传感器，成本低，通用性好，适用于各种复杂的室内环境。

(3)本发明可靠性好，单一的uwb定位系统在遇到复杂室内环境后，基本失去了定位功能，只能在理想的没有遮挡的环境下才能获得可用的定位精度，本发明采用的融合技术，在复杂环境下仍然可以获得良好的定位精度，系统安全可靠。

(4)系统更高效，基站数量最优，比以往的uwb定位系统的4个及以上的基站才能获得可用精度，本系统只采用了3个基站，成本更低，效率更高。

附图说明

图1为本发明基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统的框图。

图2为本发明的定位节点框图。

图3为本发明的定位基站框图。

图4为本发明ium与uwb的融合流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

结合图1，本发明所述的基于uwb和imu的抗nlos的室内定位系统，包括3个位于同一室内的定位基站(基站0、基站1和基站2)和一个设置在定位目标上的定位节点，系统根据nlos识别算法自动识别遮挡物，当至少有一个定位基站未被遮挡时，定位节点接受来自定位基站的uwb信号实现定位，定位节点根据uwb的定位结果进行初始化和融合位置计算，并不断更新位置，实时获得定位节点的位置信息。

结合图2，定位节点包括uwb标签模块、imu模块、第一mcu、第一debug调试接口和第一usb接口；uwb标签模块通过spi总线与第一mcu相连接；imu模块通过iic总线与第一mcu连接；第一debug调试接口和第一usb接口分别通过io口与第一mcu相连接。定位节点通过第一mcu控制uwb标签模块接收和发送uwb信号；利用第一usb接口供电，通过第一debug调试接口与上位机连接进行系统调试。

结合图3，定位基站包括天线接口、uwb芯片、第二mcu、第二debug调试接口和第二usb接口。天线接口通过阻抗匹配走线与uwb芯片连接；uwb芯片通过spi总线与第二mcu连接，第二debug调试接口和第二usb接口分别通过io口与第二mcu相连接。定位基站通过第二mcu控制uwb芯片通过天线接口发送和接收uwb信号，利用第二usb接口供电，通过第二debug调试接口与上位机连接进行系统调试。

定位节点的uwb标签模块接受来自定位基站的uwb信号实现定位，imu模块根据uwb的定位结果进行初始化和融合位置计算，并不断更新位置。

uwb信号的定位原理是利用uwb信号在定位基站与定位节点中的uwb标签模块之间的飞行时间计算出飞行距离，3个基站可以获得3个距离，在空间中定位节点到3个固定定位基站的距离计算出后，就可以反解出这个定位节点的位置。由于uwb信号是一种无载波的超高时间分辨率的窄脉冲，超高的时间分辨率可以获得很好的时间精度，因此基于时间的定位算法可以获得高达厘米级别的定位精度。但是当定位基站与定位节点之间出现遮挡物(nlos)，uwb信号必须穿透遮挡物到达uwb信号接收机，造成uwb信号能量损耗，不能达到识别的能量阈值，使得uwb信号接收机接收其他地方(如墙面、地面)反射路径的信号，而反射来的路径信号所走过的时间比直径路径较长，造成解算的距离值变长，最后造成定位误差。

本发明融合了uwb与imu进行定位，具体方法如下：

步骤1、定位节点上电后，uwb标签模块一直发送轮询数据帧，第一mcu记录下当前时刻t1i，当定位基站收到轮询帧后第二mcu记录下t2i时刻，第二mcu发送一个返回帧并记录下时刻t3i；

步骤2、当定位节点收到返回帧后记录下t4i时刻，第一mcu发送一个确认帧并记录下发送确认帧的时刻t5i，并通过nlos识别算法识别遮挡物，若存在遮挡物，进行ium与uwb的融合位置输出更高精度的位置信息给上位机，若不存在遮挡物，直接输出位置给上位机；

步骤3、当定位基站收到确认帧后，第二mcu记录下收到确认帧的时刻t6i；

步骤4、上位机根据这6个时间计算出uwb信号在定位节点和定位基站之间的平均飞行时间在结合飞行速度(光速)，计算出定位节点和定位基站的距离。

上述各个数据帧中包括了上一数据帧的相应时间信息和信号强度信息，由定位节点发送的数据帧还包括imu模块的数据，以便随时准备融合。

定位基站序号i＝0,1,2。

当定位节点与定位基站之间被遮挡即产生nlos情况，根据信号强度识别出uwb信道环境出现nlos，开启ium与uwb的融合位置输出，以此解决nlos下的定位不准问题。由前述可知uwb信号遇到遮挡物造成信号衰减，本发明设计了nlos识别算法，利用直接路径信号和接收的信号强度进行对比，当两者出现较大差值，就说明直接路径信号出现严重衰减，有遮挡物的出现。

结合图4，nlos识别算法具体如下：

第一mcu根据下式识别遮挡物：

其中pdp、prx是直接路径信号的强度和接收处理的信号的强度，f1、f2、f3分别是uwb信号接收机在接收到uwb信号时的3个不同位置的采样值，n和λ为实验常量参数。

我们通过实验验证了当pdp、prx的差值大于7db的时候即可认为出现遮挡物。

当系统识别到出现nlos时，第一mcu开启imu与uwb的融合位置输出，imu测量输出加速率和角速率到第一mcu，第一mcu进行惯导解算得出位置、速度、欧拉角，并与uwb测量结果进行扩展卡尔曼滤波融合，融合后输出位置。

imu为惯性测量单元，可以提供短时的定位结果，本发明利用imu这一特性在nlos出现后，利用imu与uwb结合，获得较好精度的定位结果。本发明的imu利用陀螺仪和加速度计得出角加速率和加速度，通过二次积分得到位置和速度。而本发明采用扩展卡尔曼滤波的算法(ekf)对融合结果进行迭代滤波。

根据前述建立系统状态方程和观测方程：

其中x为模型的状态量(即imu输出)，包括角度、速度、位置、传感器误差。

a为状态转移矩阵，b为噪声驱动矩阵，(x,y,h)为imu的位置(即定位节点)，(x0,y0,z0)为定位基站的位置，v(k)为预测的误差噪声。z(k)为时刻定位节点到被遮挡的基站的直达距离。

ekf迭代过程由下述公式给出：

xpre＝fx(k)

ppre＝fp(k)f'+g(k)qg(k)'

k＝ppreh'/(hppreh'+r)

x(k+1)＝xpre+k(z(k)-hxpre)

p(k+1)＝khppre(kh)'+krk'

其中：f为离散化后的状态转移矩阵，p(k)为k时刻协方差，p(k+1)为预测的协方差，k为卡尔曼增益，q和r为噪声方差，g(k)为噪声驱动矩阵，ppre为上一时刻的协方差，xpre为前一时刻的模型的状态量。

h为非线性化处理的雅可比矩阵

根据上述迭代过程得出融合后的定位节点的位置坐标(x，y，h)。

本发明特别适用于地下停车场导航、商场人员定位导航、机场人员和移动小车定位导航、仓库内移动机器人和操作人员定位导航等场合。