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    基于改進(jìn)MCKF的UWB/IMU室內(nèi)組合定位算法*

    2022-05-18 02:42:10廖天睿吳向東趙林惠金曉明賈之陽戴亞平
    傳感器與微系統(tǒng) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波

    廖天睿, 吳向東, 趙林惠, 金曉明, 賈之陽, 戴亞平

    (1.北京聯(lián)合大學(xué) 機(jī)器人學(xué)院,北京 100101;2.北京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,北京 100081)

    0 引 言

    隨著移動(dòng)終端與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)在國(guó)內(nèi)的普及,越來越多的個(gè)性化需求應(yīng)運(yùn)而生,其中室內(nèi)定位的需求越來越強(qiáng)烈[1,2]。為實(shí)現(xiàn)高精度室內(nèi)定位,Xu Y等人[3]利用卡爾曼濾波(Kalman filtering,KF)結(jié)合了超帶寬(ultra wideband,UWB)與慣性測(cè)量單元(inertial measurement unit,IMU),實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境下的高精度定位。Xu Y等人[4]進(jìn)一步采用聯(lián)邦卡爾曼濾波進(jìn)行融合定位,使得定位系統(tǒng)精度進(jìn)一步提升。Shi Q等人[5]在定位過程中引入了回環(huán)檢測(cè),抑制了組合定位系統(tǒng)靜止時(shí)的漂移問題。

    目前,基于KF的組合定位算法已具有較高的精度,但在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下,UWB傳感器易受復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的干擾且IMU存在誤差累積,導(dǎo)致觀測(cè)量上存在較大的非高斯噪聲[6~9]。采用KF作為框架的融合定位算法難以處理觀測(cè)量上的非高斯噪聲,導(dǎo)致定位精度嚴(yán)重下降[10]。近年來,Chen B等人[7]提出了最大相關(guān)熵卡爾曼濾波(maximum correntropy Kalman filtering,MCKF)算法,可有效處理觀測(cè)量上的非高斯噪聲。但MCKF在噪聲類型不單一時(shí),濾波精度以及魯棒性會(huì)大幅下降,難以應(yīng)用于噪聲類型多變的室內(nèi)定位系統(tǒng)。

    本文針對(duì)MCKF存在的上述問題進(jìn)行了改進(jìn),提出了改進(jìn)最大相關(guān)熵卡爾曼濾波(improved MCKF,I-MCKF),利用新息對(duì)MCKF的觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行先驗(yàn)修正,提高了MCKF在噪聲類型不單一時(shí)的濾波精度及魯棒性。將I-MKCF應(yīng)用于室內(nèi)組合定位系統(tǒng)中,提出了基于I-MCKF的UWB/IMU室內(nèi)組合定位算法。并在實(shí)際室內(nèi)環(huán)境下,進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證基于I-MCKF的UWB與IMU的組合定位算法的精度與可行性。

    1 基于UWB與IMU的定位算法

    1.1 基于飛行時(shí)間定位算法

    UWB定位坐標(biāo)利用基于飛行時(shí)間(time of flight,TOF)定位算法進(jìn)行解算。TOF定位算法利用雙面雙向測(cè)距法測(cè)量標(biāo)簽到各個(gè)基站的距離[11],使用三角定位法計(jì)算出標(biāo)簽的坐標(biāo)[6]。r1,r2,r3為測(cè)量出的標(biāo)簽與基站的距離,基站坐標(biāo)已知,其橫坐標(biāo)分別為xA,xB,xC,縱坐標(biāo)分別為yA,yB,yC,則標(biāo)簽xD,yD的坐標(biāo)可通過解方程組(1)得到,將第k次采樣獲得的標(biāo)簽坐標(biāo)記為(xUWB(k),yUWB(k))

    (1)

    1.2 慣導(dǎo)解算

    將IMU載體靜置,參數(shù)初始化后根據(jù)測(cè)得的加速度、角速度與姿態(tài)矩陣即可計(jì)算出速度[7],進(jìn)而計(jì)算出第k次采樣時(shí)IMU定位坐標(biāo)(xIMU(k),yIMU(k))。

    雖然利用上述定位方法獲得的(xUWB(k),yUWB(k))與(xIMU(k),yIMU(k))通過卡爾曼濾波即可得到傳感器融合定位后的坐標(biāo)。但在實(shí)際應(yīng)用中,由于UWB易受復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的影響以及IMU受誤差累積等影響,卡爾曼濾波難以對(duì)噪聲準(zhǔn)確建模,使得系統(tǒng)的定位精度大幅下降。采用MCKF算法對(duì)測(cè)量出的坐標(biāo)進(jìn)行濾波處理可一定程度降低上述噪聲對(duì)定位精度的影響,提升定位精度。

    2 MCKF

    MCKF將最大熵準(zhǔn)則與卡爾曼濾波結(jié)合,具有更高的魯棒性,可較好地處理觀測(cè)量上的非高斯噪聲[12]。MCKF在傳感器的每一次采樣后利用不動(dòng)點(diǎn)迭代至最大熵點(diǎn),其具體計(jì)算過程如下所示:

    1)確定最大熵的核函數(shù)Gσ以及核函數(shù)帶寬σ,通常核函數(shù)選為高斯核函數(shù)。同時(shí)設(shè)定初始狀態(tài)估計(jì)值(0|0)以及初始誤差協(xié)方差矩陣P(0|0),取采樣次數(shù)k=1。

    2)更新估計(jì)狀態(tài)以及誤差協(xié)方差矩陣,并對(duì)先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣P(k|k-1)與過程噪聲協(xié)方差矩陣R(k)進(jìn)行Cholesky分解得到Bp(k|k-1)與Br(k),取迭代次數(shù)t=1,并且取(k|k)0=(k|k-1)。根據(jù)系統(tǒng)模型,構(gòu)造相關(guān)熵模型的先驗(yàn)值D(k)、后驗(yàn)值W(k)以及D(k)與W(k)(k|k)的殘差E(k),需計(jì)算D(k)與W(k)(k|k)相關(guān)熵最大時(shí)的(k|k)t。

    3)使用不動(dòng)點(diǎn)迭代算法,根據(jù)式(2)~式(8)計(jì)算出相關(guān)熵最大時(shí)的(k|k)t,不動(dòng)點(diǎn)迭代算法如下所示

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    H(k)(k|k-1)]

    (8)

    4)當(dāng)?shù)趖次迭代后(k|k)t的變化小于誤差限ε,則停止迭代并輸出(k|k)t,否則重復(fù)步驟(3)。

    5)更新誤差協(xié)方差矩陣

    P(k)=[I-(k)H(k)]P(k|k-1)[I-(k)H(k)]T

    (9)

    3 基于I-MCKF的組合定位算法

    3.1 I-MCKF

    本文提出了I-MCKF,利用新息對(duì)觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正,從而提升MCKF在噪聲類型不單一時(shí)的濾波精度。

    I-MCKF在MCKF的步驟(2)后加入觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣修正環(huán)節(jié)。首先計(jì)算新息z(k)及其協(xié)方差估計(jì)值(k),通常取遺忘因子λ=0.95,則

    z(k)=y(k)-H(k)X(k|k-1)

    (10)

    (11)

    (12)

    但當(dāng)噪聲類型不單一時(shí),單一估值的觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣R(k)并不能使式(12)成立,故須校正R(k),使其滿足式(12)。校正R(k)時(shí),首先構(gòu)造中間變量N(k)

    N(k)=(k)-H(k)P(k|k-1)HT(k)

    (13)

    (14)

    β1|kβ2|kr21β2|kr22…β2|kβn|kr2n

    ???

    β1|kβn|krn1β2|kβn|krn2…βn|krnm)

    (15)

    式中nij與rij分別為矩陣N(k)與(k)的第i行第j列元素。將式(10)~式(15)插入式(3)、式(4)之間,即可代到I-MCKF。I-MCKF將修正后的(k)用于MCKF的剩余步驟,即可提升MCKF的濾波精度,保證其在噪聲類型不單一時(shí)的性能。

    3.2 基于I-MCKF室內(nèi)組合定位算法

    (16)

    (17)

    式中μ為過程噪聲,η為觀測(cè)噪聲。

    圖1 基于I-MCKF的組合定位算法

    建立狀態(tài)方程與觀測(cè)方程后,對(duì)噪聲協(xié)方差矩陣初始化,保證在使用最大熵原理進(jìn)行定點(diǎn)迭代時(shí)可以收斂,并加快定點(diǎn)迭代的收斂速度。噪聲協(xié)方差矩陣的值可利用經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行估計(jì),也可通過實(shí)驗(yàn)測(cè)量得出。

    根據(jù)計(jì)算出的噪聲協(xié)方差矩陣構(gòu)造相關(guān)熵模型為

    (18)

    D(k)=B(k)-1[(k|k-1)Y(k)]

    (19)

    (20)

    式中Y(k)為第k次采樣時(shí)的采樣值,chol(x)為Cholesky算子,表示對(duì)x進(jìn)行Cholesky分解。將式(16)~式(20)代入I-MKCF算法中,利用不動(dòng)點(diǎn)迭代算法計(jì)算出熵最大時(shí)標(biāo)簽坐標(biāo)的估計(jì)值(x(k),y(k)),即融合定位結(jié)果。

    4 室內(nèi)動(dòng)態(tài)定位實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    本文的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)如圖2所示,其中三個(gè)基站的坐標(biāo)分別為(0,0),(4.45,7.40),(8.90,0),運(yùn)動(dòng)軌跡選擇繞室內(nèi)行進(jìn)一周。

    圖2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景示意

    初始化IMU參數(shù)后,手持標(biāo)簽沿著上述路徑移動(dòng),并將無KF組合定位算法、MCKF組合定位算法與I-MCKF組合定位算法的輸出進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖3、圖4以及表1所示。

    圖3 三種組合定位算法定位結(jié)果

    圖4 三種定位算法誤差對(duì)比結(jié)果

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:KF組合定位算法的均方根誤差(root mean square error,RMSE)最大,為0.091 m,最大誤差為0.433 m;MCKF組合定位算法的RMSE為0.062 m,相較于KF組合定位算法降低了31.9 %;I-MCKF組合定位算法的RMSE為0.023 m,相較于MCKF組合定位算法進(jìn)一步降低了62.9 %。

    表1 三種定位方法在室內(nèi)環(huán)境下的誤差

    5 結(jié) 論

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:KF組合定位算法受復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的干擾以及誤差累積的影響較大,故定位精度較低。MCKF雖然可以一定程度上抑制復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的干擾以及誤差累積的影響,但由于室內(nèi)環(huán)境中觀測(cè)噪聲多變,使得MCKF的濾波精度降低。I-MCKF通過對(duì)MCKF的觀測(cè)噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行實(shí)時(shí)修正,顯著提升了MCKF在噪聲類型不單一時(shí)的性能,故I-MCKF組合定位算法具有最高的定位精度,可實(shí)現(xiàn)高精度室內(nèi)定位。此外,I-MCKF組合定位算法的更新頻率可達(dá)100 Hz,滿足室內(nèi)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)定位需求。

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