基于UWB的室內(nèi)自主無人車跟馳系統(tǒng)定位研究

◆高文帥 張銳 步子豪 馮俊 王萌

基于UWB的室內(nèi)自主無人車跟馳系統(tǒng)定位研究

◆高文帥 張銳 步子豪 馮俊 王萌

（武漢理工大學自動化學院 湖北 430070）

從京東及天貓超市的智能倉庫可以看出，利用無人車代替人工已經(jīng)成為物流行業(yè)未來主要的發(fā)展方向。倉庫等室內(nèi)環(huán)境復雜多變，GPS信號穿透性差導致的定位效果也相對有限。WIFI作為室內(nèi)常用的信號基站，信號覆蓋面較小，且作為基站不能隨意移動。而UWB技術(shù)則在傳統(tǒng)無線通信的基礎上進一步發(fā)展，具有穿透性強，信號覆蓋面廣，提供厘米級定位精度等優(yōu)點。本文基于UWB技術(shù)，利用TDOA算法進行迭代，從而消除UWB的定位誤差，實現(xiàn)克服室內(nèi)復雜環(huán)境的定位功能。

無人車；UWB定位；TDOA算法

自主無人車或稱為無人車、智能體、智能機器人等，是一個可以對智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)進行綜合利用的集合體，涉及如今智能產(chǎn)業(yè)的各個方面，比如，傳感器技術(shù)、控制技術(shù)、車輛工程、圖像識別和神經(jīng)網(wǎng)絡等。在貨運這個勞動力十分密集的行業(yè)，可以利用無人車實現(xiàn)貨物的短距離運輸，甚至貨物的出納。在此情況下，結(jié)合定位算法的載物車則既能使物流工人的搬運壓力更小，也可以提升工人的工作效率。本文將對無人車的精準定位提供一個仿真并且實現(xiàn)的思路。

1 UWB

超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）技術(shù)是通過利用納秒級的非正弦波窄脈沖來承擔傳輸任務的，與傳統(tǒng)正弦波作為載波的方式相比，UWB定位技術(shù)所占用的頻譜范圍更大。盡管是通過無線的方式進行通信定位，但該技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸速率已達到數(shù)百兆比特每秒。美國聯(lián)邦通信委員會（FCC）對UWB的定義聲明中描述：在3.1GHz～10.6GHz頻段中占用500MHz以上的帶寬的定位技術(shù)。由此可見，UWB傳輸信號技術(shù)能夠在非常寬的帶寬上進行。此外，由于UWB設備間通信能夠直接通過發(fā)射沖擊脈沖串的方式進行，此時發(fā)射的信號既可以看成基帶信號，也可以看成射頻信號，而不再需要具有傳統(tǒng)的中頻和射頻概念。

2 UWB定位算法

UWB定位系統(tǒng)的組成主要分為三個部分，首先是攜帶有標簽的定位目標，其中標簽的主要功能是作為一個和定位目標共同移動的信號源。該信號源持續(xù)以某一頻率向周圍的接收裝置發(fā)送UWB信號。

其次是固定安裝UWB基站，專門用于接收和應答標簽發(fā)送的信號，同時記錄接收時間等信息，將以上信號轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給中央處理器進行處理，再將信息整合打包發(fā)送給上層設備，為了減小定位誤差和保證信號的有效接收，一個定位空間內(nèi)最好安裝3個以上基站。

最后是接收定位信息的用戶端。在UWB定位系統(tǒng)中，用戶端通過WIFI或者其他通信方式接受UWB基站傳送的信號。依托用戶端的終端機，可以實時地通過人機交互的方式為用戶展示標簽的位置等信息。

鑒于UWB信號的交換頻次足夠快且時間差已知，通過適當?shù)乃惴ň涂梢詫崿F(xiàn)標簽的實時定位。UWB的常用定位算法有TOA（Time of Arrival）的測距法，TDOA（Time Difference of Arrival）算法，RSSI（Received Signal Strength Indication）算法，AOA（Angles Of Arrival）信號到達角度法。

2.1 TDOA到達時間差算法

TDOA（Time Difference of Arrival）算法是一種利用信號到達時間差的定位算法。通過測量信號到達監(jiān)測站的時間，可以確定信號源的距離，因為到達時間差是固定的，即可在二維平面內(nèi)確定一個雙曲線，在二維平面內(nèi)三個基站即可確定三個可能的雙曲線，理想狀況下三個雙曲線的交點即為標簽所在位置。然而由于基站中微處理器處理數(shù)據(jù)需要時間，三個基站很難建立嚴格的同步時鐘，不同的時鐘誤差對于定位誤差的影響如表1所示，其中T是設備B處理UWB信號的時間。由于光速為0.3m/ns，此外UWB定位系統(tǒng)本身的定位精度為厘米級，可以看出系統(tǒng)時鐘的微小偏差還是可能造成定位上的較大誤差。

表1 T與時鐘偏差關系

clock error T2ppm5ppm10ppm20ppm40ppm 1000.1ns0.25ns0.5ns1ns2ns 2000.2ns0.5ns1ns2ns4ns 5000.5ns1.25ns2.5ns5ns10ns 1ms1ns2.5ns5ns10ns20ns 2ms2ns5ns10ns20ns40ns 5ms5ns12.5ns25ns50ns100ns

TDOA算法是通過檢測信號到達兩個基站的時間差，而不是到達的絕對時間來確定標簽的位置，降低了標簽與其他基站的時間同步要求。

如上所述，兩個信號的到達時間差就意味著兩個信號到達的距離差。在理想情況下，一組基站即兩個不同的基站就可以在二維平面內(nèi)確定一對雙曲線，這對雙曲線的焦點就是基站，標簽的位置就在雙曲線的位置上。三個基站就可以在二維平面內(nèi)確定兩組雙曲線，兩個雙曲線的交點就是標簽所在的位置。從這個角度講，TDOA算法不是直接利用信號的到達時間，而是利用多個基站收到信號的時間差來確定標簽的位置。TDOA算法不需要加入專門的時間戳，定位精度也有所提高。在二維的情況下，TDOA的定位模型如圖1所示。

圖1 TDOA原理圖

對其取平方可得，

其中，

其中，為光速，d,1為測得的TDOA測量值?？梢韵冗M行線性化處理來求解該方程組。已知，

將式（4）展開得，

將=1代入式（2-2）可得，

用式（5）減去式（6）可得，

其中，

3 定位模型

本文定位算法采用基于UWB技術(shù)中的TDOA算法對小車進行定位，如前文所述，TDOA算法使用到達時間差原理，而不是到達的絕對時間來確定標簽的位置，這種方式可以有效降低標簽與其他基站的時間同步要求。此外在計算機仿真中，因為S=Vt，可以將標簽與基站之間的到達時間替換為到達距離，從而減小對于計算資源和基站的需求，在計算機仿真中也會有更高的準確性。

為了實現(xiàn)TDOA定位算法還需要基站之間的相互位置，以及坐標系的建立。在本次仿真中以UWB基站中其中一個基站作為原點建立坐標系，為使定位更加準確，同時也為了擬合室內(nèi)環(huán)境，本文定位仿真將UWB基站定位為理想等邊三角形，如圖2所示。

圖2 TDOA算法基站位置

其中紅色小點為基站位置。

設定好UWB定位算法基站位置后，在MATLAB中將以如下方式實現(xiàn)TDOA定位算法，并運用以下數(shù)據(jù)量：

（1）LS作為基站的位置坐標；

（2）Sensor作為標簽的位置信息；

（3）R1，R2，R3分別為標簽與各基站之間的距離。

在確定好計算TDOA所需數(shù)據(jù)之后，對sensor添加1.5%的噪聲誤差。然后采用迭代方式來消除TDOA誤差。具體方式為：

第一步，計算TDOA數(shù)據(jù)；第二步，初始化輸出數(shù)據(jù)；第三步，對所得到的到達時間差數(shù)據(jù)進行處理，并與當前重新測得的到達時間差數(shù)據(jù)進行比較處理，得到新的到達時間差數(shù)據(jù)。第四步，進入迭代過程，重復處理上一步的計算結(jié)果，將誤差對定位坐標影響降到最低。

通過以上方式可以計算出標簽較為準確的理論位置。定位結(jié)果圖如圖3所示。

圖3 TDOA算法定位結(jié)果圖

其中紅色小點為基站位置。藍色小點為標簽的實際位置。黑色小點為添加誤差并經(jīng)過迭代計算后所得到的標簽位置。同時記錄多組數(shù)據(jù)可以得出定位誤差與迭代次數(shù)關系。表2為定位迭代次數(shù)與對應的多組定位數(shù)據(jù)。

表2 部分誤差與迭代次數(shù)關系

標簽實際坐標位置標簽定位坐標位置定位誤差迭代次數(shù) X軸坐標Y軸坐標X軸坐標Y軸坐標 0.6076142.11790.3960142.96610.8742260 128.428743.4050129.268242.82671.0194210 128.468158.4504126.563058.13831.9305160 192.328595.5394193.200497.32161.9840160 145.4747104.3171146.0754106.36402.1332140 137.8762107.2955138.3896105.08422.2700140 174.163545.7342174.869148.27382.6358120 16.030249.744713.335549.13002.7639120 168.360374.0610170.692875.91682.9807110 171.3360138.8255171.6415142.13803.326550 192.418785.3775195.752586.01783.394750 90.6403120.962693.9902122.11583.542940 161.1307118.1337157.9461116.30383.672940 174.0107184.0007176.5098197.294113.52690 1.1654194.5333-1.8439208.179013.97360

在定位過程中可以看出，有噪聲干擾的情況下，迭代可以有效地消除TDOA算法的誤差。隨著迭代次數(shù)的增加，誤差也會隨之減少?？梢酝茢啵趯嶒灜h(huán)境理想的情況下，當?shù)螖?shù)足夠大時，誤差也會趨近于零。但是在實際使用過程中，算法實時性是定位系統(tǒng)必須考慮的重要因素，決不允許算法在計算標簽位置上花費過多的時間，這會影響到定位算法的準確性和實用性。因此為了模擬真實的使用環(huán)境，應在保證定位誤差的情況下，盡量減少迭代次數(shù)。

由表2所示，定位誤差會在開始階段隨著迭代次數(shù)的增加而不斷降低，當誤差降低到一定的范圍，迭代的效果也會隨之減弱。在第150次左右的迭代計算，已經(jīng)有效地減小了誤差，并且可以很快地得到定位坐標，更好地兼顧了系統(tǒng)計算時間和定位準確性的要求。

4 結(jié)論

本文通過分析無人車的具體使用環(huán)境，利用基于UWB定位技術(shù)，采用TDOA算法完成無人車的定位仿真部分，并通過迭代方式來盡量減小定位誤差。在迭代次數(shù)與計算速度之間找到了一個平衡點，這樣既能快速計算出結(jié)果，也保證了定位的準確。UWB技術(shù)定位效果相對優(yōu)良，但是定位距離較短，在做具體相關設計研究時，可以對UWB算法做進一步的改良來適應實際算法，從而達到更優(yōu)定位效果。

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