室內(nèi)高精度融合定位在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

甘正男　王軍　趙罡

摘 要：隨著全球化速度加快，消費(fèi)市場(chǎng)也對(duì)工業(yè)制造業(yè)生產(chǎn)線提出了更高的要求。通過(guò)智能化定位算法以確定貨品的實(shí)時(shí)狀態(tài)和位置來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的生產(chǎn)鏈和廠房狀態(tài)，是隨著物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)程逐步發(fā)展過(guò)程中漸漸成熟的技術(shù)。藍(lán)牙，WiFi，UWB，RFID，可見(jiàn)光定位，偽衛(wèi)星定位各種定位技術(shù)的發(fā)展，使得現(xiàn)有的定位產(chǎn)品在不同的應(yīng)用層面上實(shí)現(xiàn)的定位效果參差不齊，對(duì)于工廠、生產(chǎn)車間、倉(cāng)儲(chǔ)存儲(chǔ)間等工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下常見(jiàn)的復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，單一的定位技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足多環(huán)境下的效果展現(xiàn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高精度定位，而融合定位算法可以達(dá)到更好的精度和展現(xiàn)效果。因此文中基于WiFi，UWB，藍(lán)牙及各種不同的定位技術(shù)的融合，利用卡爾曼濾波采集行人航位推算（PDR）技術(shù)獲取人員位置信息的，最終實(shí)現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜環(huán)境下的室內(nèi)外高精度定位功能。

關(guān)鍵詞：融合定位;工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);高精度定位;藍(lán)牙;UWB;復(fù)雜作業(yè)環(huán)境

中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2020）07-00-05

0 引 言

隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率的擴(kuò)大，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性上傳要求的提高也越來(lái)越迫切，更多種類的數(shù)據(jù)被要求實(shí)時(shí)更新和上傳，而實(shí)時(shí)定位技術(shù)也在這種要求下也被賦予更大的期望：要求更高的位置精確度、要求更快數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、要求更少的位置漂移量、要求更精準(zhǔn)的軌跡路線圖等。而就定位技術(shù)而言，GPS在室內(nèi)的定位偏差過(guò)大，無(wú)法做到精確定位;WiFi、藍(lán)牙定位在存在性定位方面具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，且具有部署簡(jiǎn)單，成本低廉的特點(diǎn)，但在精度上仍然無(wú)法達(dá)到理想的狀態(tài);UWB定位雖然在精度上可以實(shí)現(xiàn)15～20 cm的誤差范圍，但基站部署工程繁瑣，受干擾性強(qiáng)和成本高昂使其在應(yīng)用過(guò)程中顯得有心無(wú)力。因此，越來(lái)越多的高校和研究機(jī)構(gòu)試圖通過(guò)研究基于多傳感技術(shù)融合的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外定位的深入研究與探索。本文主要探討在面對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的復(fù)雜環(huán)境時(shí)，如何通過(guò)不同定位技術(shù)的融合和互相輔助，來(lái)實(shí)現(xiàn)在工廠車間及人行道路上的室內(nèi)外高精度定位，通過(guò)各種技術(shù)的技術(shù)特征和優(yōu)劣勢(shì)互補(bǔ)，來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)定位的最優(yōu)解。同時(shí)通過(guò)卡爾曼濾波方程采集的行人航位推算（PDR）人員位置信息，通過(guò)算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)多復(fù)雜環(huán)境條件下的高精度室內(nèi)外定位方案。

1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

1.1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概述

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）描述了機(jī)器到機(jī)器（M2M）的通信。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，機(jī)器可以與其他機(jī)器、對(duì)象、環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施等進(jìn)行交互和通信。與此同時(shí)，這些通信使得工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)勢(shì)必會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，而將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析研究，對(duì)于管理者和生產(chǎn)效能的提高都具有促進(jìn)意義。

通用電氣公司董事長(zhǎng)兼CEO Jeffrey Immelt說(shuō)過(guò)[1]：“工業(yè)企業(yè)已經(jīng)置身于信息產(chǎn)業(yè)之中了，無(wú)論他們是否愿意?！倍诠I(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，如何充分的利用物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和部署給人們帶來(lái)的這些信息，并利用這些信息來(lái)提示運(yùn)營(yíng)效能，是所有工業(yè)化企業(yè)向工業(yè)信息化企業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中都必須面臨到的一個(gè)問(wèn)題。IIoT的本質(zhì)是讓工業(yè)大數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)，通過(guò)工業(yè)化數(shù)據(jù)的捕捉和傳輸，使得公司和企業(yè)可以更快地解決低效能等問(wèn)題，節(jié)省時(shí)間和金錢。在提升質(zhì)量控制、管理產(chǎn)品品質(zhì)、供應(yīng)鏈追溯和整體供應(yīng)鏈效率等方面具有巨大的潛力。

目前在工業(yè)大環(huán)境的突飛猛進(jìn)下，工業(yè)化流水線生產(chǎn)作業(yè)和工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)存儲(chǔ)正在邁向一個(gè)全新的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)十億基于嵌入式技術(shù)的前端設(shè)備和終端產(chǎn)品，通過(guò)無(wú)線AP實(shí)現(xiàn)了無(wú)縫互聯(lián)，并借助便捷的短距離無(wú)線通信技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換和分享。也正是基于此，針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的室內(nèi)高精度定位技術(shù)慢慢在廠區(qū)內(nèi)發(fā)展開(kāi)來(lái)，幫助工廠內(nèi)的人員、物資、車輛、訪客進(jìn)行實(shí)時(shí)的高精度定位。通過(guò)這一技術(shù)，對(duì)生產(chǎn)車間和存儲(chǔ)廠房?jī)?nèi)的實(shí)時(shí)情況進(jìn)行全方位管控，做到“有預(yù)期、有計(jì)劃、有組織、有管理”的人員物資定位管控效果，并通過(guò)人員定位數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳，分析人員行為數(shù)據(jù)，對(duì)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和不規(guī)范操作、不合理行為、不正常走動(dòng)進(jìn)行預(yù)警告警。

定位技術(shù)只是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中的一環(huán)，通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集和通信，支撐頂層應(yīng)用實(shí)現(xiàn)更多具化功能的基礎(chǔ)技術(shù)。

1.2 定位應(yīng)用瓶頸

工業(yè)廠區(qū)內(nèi)的作業(yè)環(huán)境通常比較復(fù)雜多樣，例如針對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的監(jiān)督和控制、生產(chǎn)資料的管理和維護(hù)、現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)等其他各種不同種類的作業(yè)環(huán)境和人員配備，都由不同專業(yè)的作業(yè)人員在不同的環(huán)境中完成。不同的環(huán)境適配的定位標(biāo)簽的產(chǎn)品形態(tài)也各有所異，標(biāo)簽胸卡、定位手環(huán)、定位安全帽、定位設(shè)備終端、巡檢定位一體機(jī)等，不同的作業(yè)環(huán)境，不同的著裝要求，不同的安全等級(jí)要求，對(duì)定位標(biāo)簽產(chǎn)品的形態(tài)提出了各種各樣的要求。

同時(shí)，工業(yè)化生產(chǎn)設(shè)備/各類自動(dòng)設(shè)備，也分為固定和移動(dòng)的自動(dòng)化產(chǎn)品和設(shè)備。固定設(shè)備主要包括離散自動(dòng)化生產(chǎn)設(shè)備、工業(yè)機(jī)器人、電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備、伺服運(yùn)動(dòng)控制設(shè)備、電機(jī)發(fā)電機(jī)設(shè)備、產(chǎn)品流程控制設(shè)備、風(fēng)機(jī)泵壓縮機(jī)設(shè)備及各類傳感器，開(kāi)關(guān)設(shè)備等。

移動(dòng)設(shè)備主要指各類AVG（自動(dòng)引導(dǎo)小車）、抓車、叉車、掃描器、各類機(jī)器人等。

同時(shí)，考慮到定位產(chǎn)品的終端平臺(tái)部署所實(shí)現(xiàn)的頂層業(yè)務(wù)功能需要有數(shù)據(jù)對(duì)接，可能會(huì)產(chǎn)生相關(guān)的工業(yè)軟件平臺(tái)還可以劃分為：控制平臺(tái)、傳動(dòng)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)基建。

控制平臺(tái)主要涉及到如MES（制造企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程執(zhí)行管理平臺(tái)）、CRM（渠道管理平臺(tái)/客戶關(guān)系管理平臺(tái)）、PLM（產(chǎn)品生命周期管理平臺(tái)）等生產(chǎn)線管理平臺(tái)及各類仿真平臺(tái)、控制優(yōu)化軟件平臺(tái)等。除此以外，還涉及到生產(chǎn)車間的生產(chǎn)控制系統(tǒng)主要有DCS（離散控制系統(tǒng)）、PLC（可編程邏輯控制器）、SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制）等系統(tǒng)[2]。

傳動(dòng)系統(tǒng)主要包括工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中涉及到的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，例如伺服系統(tǒng)和各類計(jì)算機(jī)數(shù)控產(chǎn)品等。

網(wǎng)絡(luò)基建則是定位產(chǎn)品部署的最基本環(huán)境之一，針對(duì)不同的工業(yè)廠區(qū)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)情況，融合定位通常會(huì)結(jié)合現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)環(huán)境給出最便捷最優(yōu)化的部署形態(tài)，因此需要考慮到現(xiàn)有部署的工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)云、工控網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)。

2 融合定位應(yīng)用

室內(nèi)定位技術(shù)一般是由服務(wù)器、無(wú)線傳輸介質(zhì)、定位信號(hào)基站、信標(biāo)介質(zhì)和移動(dòng)終端構(gòu)成。本文希望通過(guò)融合多定位技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的室內(nèi)信號(hào)全覆蓋，因此需要通過(guò)規(guī)劃計(jì)算來(lái)合理的布置各個(gè)類型的定位信號(hào)基站和信標(biāo)介質(zhì)。同時(shí)，信標(biāo)介質(zhì)需要同時(shí)支撐多種不同定位技術(shù)的信號(hào)和網(wǎng)絡(luò)，否則可能存在需要佩帶多個(gè)信標(biāo)介質(zhì)的情況，來(lái)適應(yīng)不同定位技術(shù)的切換。

2.1 WiFi定位技術(shù)

WiFi室內(nèi)定位技術(shù)是基于IEEE 802.11b標(biāo)準(zhǔn)的一種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)，是當(dāng)前無(wú)線定位環(huán)境下的主要技術(shù)之一。WiFi技術(shù)主要是通過(guò)信號(hào)接收端接受區(qū)域內(nèi)所覆蓋的無(wú)線局域網(wǎng)中的無(wú)線AP中發(fā)射的無(wú)線信號(hào)，再利用信號(hào)傳輸模型和相應(yīng)的測(cè)距方法，最終得到所需要測(cè)量的目標(biāo)物相對(duì)于無(wú)線AP的距離。在獲取到所測(cè)目標(biāo)物到不同的AP的距離之后，通過(guò)相應(yīng)的測(cè)算定位方法，例如三邊測(cè)量定位法、三角定位法、到達(dá)時(shí)間法等方法，得到所需要測(cè)量目標(biāo)物的具體位置。

WiFi技術(shù)通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)（AP）組成的無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)（WLAN），可以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境中的定位、監(jiān)測(cè)和追蹤任務(wù)。它以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)（無(wú)線接入點(diǎn)）的位置信息為基礎(chǔ)指紋庫(kù)和前提部署條件，采用經(jīng)驗(yàn)測(cè)試和信號(hào)傳播模型相結(jié)合的方式，對(duì)已經(jīng)接入無(wú)線局域網(wǎng)的移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行位置定位，最高精確度在10～20 m之間。且如果定位測(cè)算的設(shè)備僅基于當(dāng)前連接的WiFi接入點(diǎn)，而不是參照周邊WiFi的信號(hào)強(qiáng)度多維復(fù)合條件，則WiFi定位就很容易存在誤差（例如會(huì)發(fā)生跨樓層定位的錯(cuò)誤）。

WiFi定位技術(shù)的最大的優(yōu)點(diǎn)是：定位的范圍相對(duì)較廣，部署成本低，系統(tǒng)整體的定位精度比較高。但同時(shí)，WiFi信號(hào)的傳播也受到障礙物干擾、多徑傳播、頻段干擾等相關(guān)因素的影響，從而影響WiFi定位技術(shù)的精度。

2.2 藍(lán)牙定位技術(shù)

藍(lán)牙定位技術(shù)是基于IEEE 802.15.1標(biāo)準(zhǔn)下的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，他的主要原理是通過(guò)測(cè)量藍(lán)牙無(wú)線信號(hào)的強(qiáng)度從而實(shí)現(xiàn)定位功能。目前最常見(jiàn)的定位量級(jí)是用藍(lán)牙技術(shù)實(shí)現(xiàn)存在性定位，在一定的環(huán)境要求下，藍(lán)牙信標(biāo)的密集部署也可以實(shí)現(xiàn)精度在3～5 m的實(shí)時(shí)定位。是中距離補(bǔ)充定位技術(shù)的一種主要手段。

藍(lán)牙定位技術(shù)的發(fā)展，主要依靠藍(lán)牙局域網(wǎng)的建設(shè)。在特定的需求定位的區(qū)域中，部署適當(dāng)?shù)乃{(lán)牙接入點(diǎn)，同時(shí)將藍(lán)牙局域網(wǎng)配置成為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并通過(guò)藍(lán)牙技術(shù)將藍(lán)牙定位標(biāo)簽產(chǎn)品和藍(lán)牙信標(biāo)基站同時(shí)接入所部屬的藍(lán)牙局域網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的雙向通信，最后通過(guò)特定的定位算法來(lái)實(shí)現(xiàn)藍(lán)牙定位標(biāo)簽的位置計(jì)算。

藍(lán)牙定位技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)備體積較小，藍(lán)牙定位標(biāo)簽可以集成在各種終端設(shè)備中，例如筆記本電腦、手機(jī)或其他手持終端設(shè)備。藍(lán)牙定位基站可以安裝在馬路邊角，房間墻角，過(guò)道走廊處，安裝簡(jiǎn)潔方便，功耗低，使用壽命長(zhǎng)。但藍(lán)牙定位技術(shù)仍然存在不容忽視的缺點(diǎn)，低版本的藍(lán)牙定位技術(shù)穩(wěn)定性相對(duì)較差，比較容易受到噪聲信號(hào)的干擾，更適合在一些短距離、小范圍的通信定位中應(yīng)用。

2.3 超寬帶定位技術(shù)

超寬帶（UWB）定位技術(shù)，采用了TOF算法和TDOA算法相結(jié)合的形式。基于TOF測(cè)距的無(wú)線定位系統(tǒng)采用的策略是分布式定位策略[3]，其是通過(guò)本地移動(dòng)標(biāo)志點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的，運(yùn)算結(jié)束后，通過(guò)ZigBee短距離無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)把定位的結(jié)果發(fā)送到主控標(biāo)志點(diǎn)。UWB定位測(cè)距是采取基于傳輸時(shí)間特征的TOF測(cè)距機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)的。TDOA測(cè)距主要依據(jù)了雙曲線的定位原理，通過(guò)測(cè)得所需定位目標(biāo)的UWB信號(hào)同時(shí)到達(dá)兩個(gè)定位基站的時(shí)間差，通過(guò)時(shí)間差乘以光的傳播速度，從而獲得距離差值。而到達(dá)兩個(gè)定點(diǎn)定位基站的距離差是一個(gè)定值的雙曲線，因此可以根據(jù)兩個(gè)或者多個(gè)雙曲線的交點(diǎn)，來(lái)得到所需定位的目標(biāo)點(diǎn)位的位置信息。

TOF算法是通過(guò)到達(dá)時(shí)間TOA傳世時(shí)間差測(cè)距的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，距離測(cè)量使用了雙向通信傳輸時(shí)間，而傳輸時(shí)間測(cè)量的機(jī)制相對(duì)于其他定位算法來(lái)說(shuō)是很精確的。TOF測(cè)距算法可以實(shí)現(xiàn)前向測(cè)距和反向測(cè)距兩個(gè)方向。在前向測(cè)距中，測(cè)距的主動(dòng)標(biāo)志點(diǎn)是本地標(biāo)志點(diǎn)，在系統(tǒng)中被認(rèn)為是移動(dòng)標(biāo)志點(diǎn)。由本地標(biāo)志點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)包，在系統(tǒng)中的定位錨點(diǎn)就是遠(yuǎn)程標(biāo)志點(diǎn)，接受的數(shù)據(jù)包會(huì)馬上進(jìn)行自動(dòng)響應(yīng)[4];相反，反向測(cè)距的主動(dòng)標(biāo)志點(diǎn)是遠(yuǎn)程標(biāo)志點(diǎn)，由本地標(biāo)志點(diǎn)進(jìn)行通知，遠(yuǎn)程標(biāo)志點(diǎn)采取測(cè)距操作，再由遠(yuǎn)程標(biāo)志點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)包，本地標(biāo)志點(diǎn)接收數(shù)據(jù)包再理科進(jìn)行自動(dòng)響應(yīng)。

TDOA算法是指信號(hào)到達(dá)的時(shí)間差，某個(gè)定位標(biāo)簽發(fā)送無(wú)線信號(hào)，通過(guò)利用到達(dá)不同基站的時(shí)間差值，來(lái)計(jì)算出定位標(biāo)簽到每個(gè)定位基站之間的距離差值（計(jì)算無(wú)線信號(hào)波的傳輸速度來(lái)實(shí)現(xiàn)）。得到的距離差值若符合雙曲線方程中的相應(yīng)條件，那么這個(gè)定位標(biāo)簽就在雙曲線的其中一條分支上，則可以直接得出所需要定位的目標(biāo)的坐標(biāo)位置（通過(guò)計(jì)算兩個(gè)或兩個(gè)以上的雙曲線的交點(diǎn)）。

UWB技術(shù)主要的優(yōu)勢(shì)在于定位精確，可以做到實(shí)時(shí)的高精度的定位，通常誤差在20～30 cm之間，可以做到厘米級(jí)的定位效果，在定位路線回溯和地圖顯示上有很好的展示效果。但同時(shí)，UWB的基站成本大、造價(jià)高，同樣容易受到障礙物干擾，多徑干擾，部署復(fù)雜通常使用有線連接等缺點(diǎn)較突出，也造成了UWB定位技術(shù)無(wú)法得到大面積普及和應(yīng)用的局面。

2.4 可見(jiàn)光定位技術(shù)

可見(jiàn)光定位的基本原理是通過(guò)對(duì)每個(gè)LED燈進(jìn)行編碼，將ID調(diào)制在燈光上，燈會(huì)不斷發(fā)射自己的ID，通過(guò)利用手機(jī)前置攝像頭或者其他接收的終端設(shè)備來(lái)識(shí)別這些編碼，利用所獲取的識(shí)別信息在地圖指紋數(shù)據(jù)庫(kù)中確定對(duì)應(yīng)的位置信息，完成定位。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于可見(jiàn)光通信定位的研究主要集中在五個(gè)方向：LED燈身份信息識(shí)別定位（LED-ID）、到達(dá)時(shí)間及時(shí)間差定位（TOA/TDOA）、光強(qiáng)模擬定位（RSS）、信號(hào)到達(dá)角定位（AOA）及圖像傳感定位。

可見(jiàn)光定位通過(guò)天花板上的LED燈組發(fā)出高頻的閃爍信號(hào)，接收端則是通過(guò)CMOS攝像頭或是終端PD接收，通過(guò)終端接收的信號(hào)，動(dòng)態(tài)范圍大，可以實(shí)現(xiàn)很高速率的通信;通過(guò)CMOS攝像頭接受的，通過(guò)圖像處理的而方法獲取數(shù)據(jù)，是目前智能手機(jī)可以實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光定位的最佳手段，但缺點(diǎn)是圖像處理耗時(shí)太大，實(shí)時(shí)性的效果比較差。

同時(shí)可見(jiàn)光光通信具有極強(qiáng)的保密性，不占用無(wú)線信道資源，且由于照明燈具的大量存在，這種定位技術(shù)可以大量集成到各種型號(hào)的燈具中，從而實(shí)現(xiàn)易部署，降成本的目的。

2.5 數(shù)據(jù)傳輸通信

數(shù)據(jù)傳輸模塊的主要功能是負(fù)責(zé)將前端設(shè)備通過(guò)各種技術(shù)采集到的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊的各種網(wǎng)絡(luò)協(xié)議通過(guò)有線或者無(wú)線的形式上傳到數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，再由數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)與人員定位與應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，最終形成定位數(shù)據(jù)的互相通信傳播，展現(xiàn)和應(yīng)用。

定位軟件應(yīng)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸模塊至少需要用到一種或多種短距離無(wú)線通信技術(shù)，由于工業(yè)工廠生產(chǎn)環(huán)境負(fù)責(zé)，針對(duì)設(shè)備較多的生產(chǎn)車間，有線布設(shè)的環(huán)境約束比較大，布設(shè)條件困難的情況下，可以考慮對(duì)部分特定環(huán)境條件的車間進(jìn)行無(wú)線部署。而針對(duì)已經(jīng)布設(shè)覆蓋了無(wú)線局域網(wǎng)（AP）的工廠環(huán)境，則可以考慮利用現(xiàn)有的AP進(jìn)行復(fù)用傳輸，來(lái)達(dá)到更高效的傳輸效果。

相對(duì)于其他的比較常用的短距離無(wú)線通信技術(shù)（藍(lán)牙、無(wú)線寬帶、超寬帶、近場(chǎng)通信等），由于ZigBee技術(shù)具有低復(fù)雜度、低功耗、低速率、低成本等優(yōu)勢(shì)，因此在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)中，ZigBee傳輸技術(shù)占有相對(duì)較大的優(yōu)勢(shì)。

ZigBee技術(shù)在單獨(dú)作為定位技術(shù)時(shí)，也可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的定位功能。主要原理是通過(guò)一個(gè)已知位置的參考節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)待定位的盲節(jié)點(diǎn)與通信網(wǎng)關(guān)之間形成組網(wǎng)，每個(gè)單一的盲節(jié)點(diǎn)之間相互協(xié)調(diào)通信來(lái)實(shí)現(xiàn)相對(duì)位置的確定，從而實(shí)現(xiàn)定位功能。這個(gè)定位技術(shù)的缺點(diǎn)在于信號(hào)傳輸收到多徑效應(yīng)和目標(biāo)移動(dòng)的影響相對(duì)比較大，而且定位的精度也取決于ZigBee信道的物理品質(zhì)、信號(hào)源密度、環(huán)境和算法等相關(guān)因素的影響，如果需要精確定位，會(huì)造成相對(duì)過(guò)大的造價(jià)成本。

而ZigBee無(wú)線組網(wǎng)主要有三種邏輯設(shè)備類型：Coordinator（協(xié)調(diào)器），Rouert（路由器）和End-Device（終端傳輸設(shè)備）。ZigBee模塊采用CC2530傳輸模塊，是基于IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)下關(guān)于無(wú)線組網(wǎng)、安全和應(yīng)用等方面的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。協(xié)調(diào)器由CC2530核心板、CC2530底板分別組成，分別負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的配置、啟動(dòng)和維護(hù)、節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證等相關(guān)功能。路由器則由CC2530核心板、CC2530底板組成負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的分發(fā)。終端設(shè)備通常由多個(gè)傳感器組成，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集[5]。

通常一個(gè)ZigBee網(wǎng)絡(luò)會(huì)由一個(gè)協(xié)調(diào)器以及多個(gè)路由器和終端設(shè)備組成。通常的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu)如圖1所示。

2.6 融合定位

目前在融合定位的實(shí)現(xiàn)上主要有兩種方式，一種是通過(guò)算法融合來(lái)通過(guò)對(duì)前端的AP點(diǎn)位的選擇來(lái)實(shí)現(xiàn)定位精度的提高[6]。這類融合定位通常使用單一的定位技術(shù)，但后臺(tái)算法通過(guò)定制化優(yōu)化實(shí)現(xiàn)對(duì)前端高密度覆蓋的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化選擇，同時(shí)對(duì)定位結(jié)果上傳之后的偏移量進(jìn)行優(yōu)化;另一種方式是通過(guò)多種定位技術(shù)的維度，計(jì)算得出不同測(cè)量物體的相對(duì)位置，通過(guò)對(duì)算法、定位技術(shù)、信號(hào)強(qiáng)度和信道頻段情況，對(duì)被測(cè)物體的相對(duì)位置進(jìn)行綜合考量和優(yōu)化。這類融合定位通常使用到兩種或兩種以上的定位技術(shù)，對(duì)前端設(shè)備和基站網(wǎng)關(guān)需要用到的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)提出了較高的要求，因?yàn)樾枰岸嗽O(shè)備，定位卡片需支持多種定位技術(shù)的數(shù)據(jù)分發(fā)，但從使用上來(lái)說(shuō)，不需要無(wú)線局域網(wǎng)承擔(dān)太大的部署壓力，且相對(duì)更靈活，更能夠根據(jù)不同的工廠生產(chǎn)情況進(jìn)行變化，有效控制成本輸出。

目前，基于接收信號(hào)強(qiáng)度（RSS）的WiFi定位算法中，對(duì)無(wú)線局域網(wǎng)節(jié)點(diǎn)（AP）的選取要求相對(duì)較高，因此通常使用第一種對(duì)前端AP點(diǎn)位的算法融合選擇，來(lái)實(shí)現(xiàn)高精度實(shí)時(shí)定位的效果。通過(guò)實(shí)現(xiàn)新的AP融合策略的選擇，可以在實(shí)現(xiàn)提高定位精度的同時(shí)，兼并減小定位的延時(shí)影響，進(jìn)一步改善整體的定位效果展現(xiàn)。AP選取的主要策略是：線下階段完成的基于聯(lián)合信息增益（IG）的AP選取策略，位置估計(jì)精度較高的基于標(biāo)準(zhǔn)方差（TD）的AP選取策略，以及線上階段耗時(shí)較小的基于信號(hào)丟失率（LR）的AP選取策略。

基于JIG的AP選取策略，基于信號(hào)丟失率（SLR）的AP選取策略和基于STD的AP選取策略是三種不同的AP選取算法原理。

基于JIG最大化的AP選取主要是依據(jù)AP對(duì)于位置區(qū)分度的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行最優(yōu)AP的選擇，將AP的RSS觀測(cè)值作為主要特征，利用信息增益衡量特征給AP的指紋點(diǎn)分類帶來(lái)的信息量的大小，帶來(lái)的信息量越大，表示AP越重要。

而類似于基于最大均值（MM）的AP選取策略，基于SLR的AP選取策略同時(shí)考慮到環(huán)境動(dòng)態(tài)變化所引起的AP信號(hào)丟失的問(wèn)題，相比較基于MM的AP選擇策略，基于SLR的AP選擇策略對(duì)線上觀測(cè)時(shí)間的要求相對(duì)寬松，因此更適用于實(shí)時(shí)定位精度要求較高的室內(nèi)定位需求。

基于STD的AP選取策略則認(rèn)為，RSS的標(biāo)準(zhǔn)直接反映了RSS序列的抖動(dòng)情況，STD越小則RSS的不規(guī)則衰落效應(yīng)越小，對(duì)于的AP則越有利于相對(duì)位置的估算，因此STD在相對(duì)較小的情況下，選擇此AP的定位抖動(dòng)越小，精度越高。

針對(duì)上述三類AP選取策略，實(shí)驗(yàn)表明JIG，SLR和STD分別利用三種不同的AP選取策略選出的AP子集，進(jìn)行位置估計(jì)得融合定位結(jié)果，結(jié)果的偏差均值約為1.7 m，小于融合前3～5 m的偏移。同時(shí)容和定位的定位誤差最大值和RMS（均方根）也優(yōu)于其他三種定位策略。但融合定位由于計(jì)算量遠(yuǎn)大于其他三種AP選取策略，線上耗時(shí)相對(duì)于其他三種策略來(lái)說(shuō)相對(duì)更大，綜合而言，新提出的位置融合定位策略能夠提高位置估計(jì)的精度，同時(shí)保證了定位結(jié)果的可靠性，其整體定位性能相對(duì)更優(yōu)。

另一種多定位技術(shù)融合方式，以WiFi和藍(lán)牙融合為例，WiFi和藍(lán)牙在現(xiàn)有的定位技術(shù)交叉應(yīng)用過(guò)程中，使用基于KL散度核函數(shù)的位置指紋定位算法進(jìn)行優(yōu)化，隨后利用基于K-means的聚類算法，對(duì)通過(guò)WiFi和藍(lán)牙技術(shù)分別獲取到的經(jīng)過(guò)KL散度核函數(shù)優(yōu)化之后的定位結(jié)果進(jìn)行最終的決策層融合[7]。

基于KL散度核函數(shù)的位置指紋定位算法，一方面利用了核函數(shù)的特征映射，充分提取RSS的特征值，另一方面KL散度核函數(shù)沒(méi)有假設(shè)RSS是服從任何一種函數(shù)分布的，而是直接與離散的RSS序列進(jìn)行交叉對(duì)比。因此，KL散度核函數(shù)有效保留了原始上傳的定位信息，解決了RSS的不確定特性，由此顯著提高了定位精度。

K-means聚類算法通常情況下會(huì)應(yīng)用與大數(shù)據(jù)分析計(jì)算，屬于探索類方法，利用聚類分析可以將無(wú)序的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。K-means算法是一種針對(duì)“簇”數(shù)據(jù)聚集的分析算法，算法通過(guò)不斷迭代計(jì)算進(jìn)行中心點(diǎn)的集合，從而將所有的樣本劃分到若干集合中區(qū)。該算法的主要思想是通過(guò)先作粗略的樣本分類，再通過(guò)最優(yōu)原則不斷迭代修改不合理的類別，從而使得所有分類都滿足聚類要求。

K-means聚類算法主要解決了空間樣本點(diǎn)的問(wèn)題，通過(guò)某種算法將所有樣本點(diǎn)合理劃分為若干類別，而劃分是基于某種度量標(biāo)準(zhǔn)完成的，因此劃分的每個(gè)類別的點(diǎn)具有一定的相關(guān)性或相似性。因此，通過(guò)對(duì)WiFi和藍(lán)牙定位技術(shù)得到的結(jié)果集進(jìn)行K-means聚類，在聚類的最終結(jié)果中，選擇包含點(diǎn)元素最多的作為最終融合定位的結(jié)果點(diǎn)，能夠更好地對(duì)定位區(qū)域進(jìn)行區(qū)域性的分類，對(duì)定位的結(jié)果進(jìn)行可靠修正。

3 工業(yè)場(chǎng)景修正

目前室內(nèi)高精度定位技術(shù)應(yīng)用雖然發(fā)展迅猛，但是在技術(shù)的發(fā)展特別是融合應(yīng)用的過(guò)程中，仍然出現(xiàn)了各種各樣的難題，面臨著技術(shù)瓶頸的挑戰(zhàn)。

通常室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性和多變性是高精度定位的最大難題，在結(jié)合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的應(yīng)用下，工廠生產(chǎn)車間，工廠裝配車間，工廠內(nèi)的存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境布置通常比較粗獷，鋼結(jié)構(gòu)的設(shè)備和隔斷，立柱等建筑結(jié)構(gòu)對(duì)定位信號(hào)的傳輸和接收交互存在反射和折射干擾。除此之外，因?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)環(huán)境的多變性，通常可能會(huì)因?yàn)樨浖艿姆较蛘{(diào)整，或者是倉(cāng)庫(kù)內(nèi)簡(jiǎn)單的大件貨物搬動(dòng)，都有可能會(huì)影響到高精度定位的準(zhǔn)確性，如何能讓其對(duì)環(huán)境的敏感度下降，能夠適用更多更復(fù)雜的環(huán)境，是室內(nèi)高精度定位的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。

同時(shí)，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，用戶的供電、網(wǎng)絡(luò)布置都成為了定位基站部署和應(yīng)用的難點(diǎn)，通常情況下，工廠內(nèi)不會(huì)在前期配置預(yù)留的網(wǎng)絡(luò)和供電設(shè)備，這也導(dǎo)致了現(xiàn)階段室內(nèi)高精度定位項(xiàng)目普遍需要比較高的成本，且施工難度和部署的復(fù)雜性也大大提高。這一現(xiàn)象直接導(dǎo)致了室內(nèi)高精度定位在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)各個(gè)不同廠區(qū)不同行業(yè)之間的可擴(kuò)展性和可復(fù)制性不夠強(qiáng)，目前的大多數(shù)室內(nèi)定位的處理方案，通常是針對(duì)特定的環(huán)境提出的針對(duì)性方案，不能夠直接的移植到其他的環(huán)境中去。

因此針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的部署環(huán)境，需要通過(guò)定位算法來(lái)對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行修正。通常針對(duì)定位技術(shù)，大家會(huì)用到行人航位推算算法和卡爾曼濾波方程對(duì)其信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化。

行人航位推算（PDR）的基本原理是在已知當(dāng)前時(shí)刻位置的條件下，通過(guò)測(cè)得每個(gè)用戶的二維坐標(biāo)系下移動(dòng)的長(zhǎng)度、距離和方位角，來(lái)實(shí)現(xiàn)連續(xù)、實(shí)時(shí)計(jì)算下一時(shí)刻坐標(biāo)的一種方法[8]。將用戶的室內(nèi)活動(dòng)看作是在一個(gè)二維平面坐標(biāo)系上的運(yùn)動(dòng)。通過(guò)已知個(gè)人用戶的初始位置和初始方位角，可以通過(guò)實(shí)時(shí)獲取個(gè)人行走步距和方位角變化情況推算出行人用戶的方向位置信息。行人航位推算原理如圖2所示。

從行人航跡推算原理可以獲知，在已知初始位置和行走航線的情況下，通過(guò)結(jié)合人步行行走的運(yùn)動(dòng)生理學(xué)特性，利用行人行走時(shí)加速度傳感器輸出波形的周期性特征來(lái)進(jìn)行計(jì)步，并利用行走速度相關(guān)的特點(diǎn)來(lái)估算行走步距，最后根據(jù)加速度傳感器和磁力計(jì)公關(guān)解算算出每一步的航向，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人員實(shí)時(shí)航向的估算和人在室內(nèi)行走軌跡的優(yōu)化重現(xiàn)。本方案將陀螺儀等傳感器集成到前端的定位卡片中，然后通過(guò)PDR算法中獲取到的人員方向，位置估算的信息，來(lái)對(duì)前端融合定位給出的決策信息予以修正和判斷，通過(guò)對(duì)人員方向角的判定，來(lái)優(yōu)化后臺(tái)人員軌跡的鏈接，加大陀螺儀傳感器的通信頻段，可以獲得高頻的PDR測(cè)算結(jié)果，也可以對(duì)移動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)更高精度的定位。

卡爾曼濾波是一種高效的自回歸濾波器，它的目標(biāo)是從一系列完整的包含噪聲的測(cè)量信息中，估計(jì)出動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。人們應(yīng)用卡爾曼濾波來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)人員定位的動(dòng)態(tài)模型的算法優(yōu)化，提高人員定位精度。但由于卡爾曼濾波只適用于線性領(lǐng)域，因此這里用到了UKF算法。

UKF算法是基于Unscented變化（稱作為UT變換）的改進(jìn)卡爾曼濾波器，對(duì)非線性系統(tǒng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)性[9]。定位系統(tǒng)中的定位點(diǎn)位通常都是散列分布，連線也基本不可能形成線性，因此UKF算法相對(duì)于簡(jiǎn)單的卡爾曼濾波，更適合應(yīng)用在定位的算法優(yōu)化領(lǐng)域，其加強(qiáng)噪聲離散形式的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程如下：

式中：X是符合分布的n維狀態(tài)向量;Z是m維觀測(cè)向量;f，h分別是狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，可以是線性或者非線性的;wk-1，vk是互不相關(guān)的零均值白噪聲向量;us，um分別是狀態(tài)方程和觀測(cè)方程的控制量。UKF算法通過(guò)利用這一些力近似高斯分布的σ點(diǎn)，通過(guò)UT變換來(lái)進(jìn)行狀態(tài)和誤差協(xié)方差陣列的遞推和更新。UKF算法在每次迭代的過(guò)程中，采樣點(diǎn)會(huì)隨著非線性狀態(tài)方程的傳播而且隨著非線性測(cè)量方程來(lái)變換，可以捕獲到較高精度后驗(yàn)均值和協(xié)方差數(shù)值。因此無(wú)論系統(tǒng)非線性程度如何，在理論上來(lái)說(shuō)，UT變換均可以保證至少三組泰勒展開(kāi)精度來(lái)逼近高斯系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特性，應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)這類高復(fù)雜度的生產(chǎn)環(huán)境，具有濾波精度高，收斂性好的優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文介紹了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的定位技術(shù)應(yīng)用的復(fù)雜性和困難所在，著重介紹了前端無(wú)線接入點(diǎn)的算法融合定位和多種定位技術(shù)融合的方式來(lái)提高決策層的定位準(zhǔn)確性，同時(shí)基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)融合定位的結(jié)果進(jìn)行了場(chǎng)景修正，通過(guò)PDR算法和UKF算法進(jìn)一步優(yōu)化了動(dòng)態(tài)的定位準(zhǔn)確性，提高了定位的可靠性。

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