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基于鲁棒最小二乘法的机器人UWB定位方法 

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申请/专利权人:河海大学;江苏艾龙科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于鲁棒最小二乘法的机器人UWB定位方法,属于移动机器人定位技术领域。本发明首先建立机器人UWB定位系统,机器人通过安装在其上的标签实时测量到四个基站的距离信息,然后对到的基站的距离信息进行降噪处理作为量测距离;再利用之前多个时刻的量测距离数据乘以对应的权重值来得到当前时刻的距离信息;并通过最小二乘法得到机器人的位置估计结果;最后引入自适应权重对得到的位置估计结果进一步处理得到机器人的精确位置估计。本发明方法能够有效抵抗外界干扰,进一步提高移动机器人在复杂场景下的定位精度。

主权项:1.一种基于鲁棒最小二乘法的机器人UWB定位方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:S1.建立机器人UWB定位系统,包括标签和四个基站,其中四个基站分别设置在机器人移动区域的四个角,标签安装在机器人上;四个基站的坐标位置已知:x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,当机器人移动时,机器人通过安装在其上的标签实时测量到四个基站的距离信息其中,表示t时刻机器人到基站1的距离信息,表示t时刻机器人到基站2的距离信息,表示t时刻机器人到基站3的距离信息,表示t时刻机器人到基站4的距离信息;S2.对步骤S1得到的基站的距离信息进行降噪处理作为量测距离;S3.利用步骤S2得到的量测距离数据乘以对应的权重值来得到当前时刻的距离信息;S4.基于最小二乘法的UWB位置解算,在步骤S3获得机器人到四个基站的当前时刻的距离信息基础上结合四个基站的位置信息,通过最小二乘法得到机器人的位置估计结果;S5.引入自适应权重对步骤S4得到的位置估计结果进一步处理得到机器人的精确位置估计;步骤S2的具体方法如下:首先,计算机器人到四个基站的距离信息的均值及标准差,其中均值计算如下: 其中,N=10表示滑动窗口长度,表示机器人到基站1的距离均值,表示机器人到基站2的距离均值,表示机器人到基站3的距离均值,表示机器人到基站4的距离均值,接着计算该滑动窗口数据下的标准差: 其中,σ1表示在窗口长度为N的情况下机器人到基站1的距离标准差,σ2表示在窗口长度为N的情况下机器人到基站2的距离标准差,σ3表示在窗口长度为N的情况下机器人到基站3的距离标准差,σ4表示在窗口长度为N的情况下机器人到基站4的距离标准差;其次,分别求解四个距离信息的残差 最后,将机器人到四个基站的距离信息的残差与三倍的标准差比较: 当某时刻的距离信息的残差大于三倍的标准差时,则去除该时刻的距离测量信息,取上一时刻替代;最终求得t时刻的四个量测距离信息定义为:步骤S3的具体方法如下:用步骤S2得到的四个量测距离信息,取t-1时刻的四个量测距离数据乘以对应的权重值来得到经过滤波处理后的t时刻的距离信息,即: 其中,表示经过步骤S2处理后的t-1时刻的机器人到基站1的距离信息;表示经过步骤S2处理后的t-1时刻的机器人到基站2的距离信息;表示经过步骤S2处理后的t-1时刻的机器人到基站3的距离信息;表示经过步骤S2处理后的t-1时刻的机器人到基站4的距离信息;表示经过滤波处理后的t时刻的机器人到基站1的距离信息;表示经过滤波处理后的t时刻的机器人到基站2的距离信息;表示经过滤波处理后的t时刻的机器人到基站3的距离信息;表示经过滤波处理后的t时刻的机器人到基站4的距离信息; 表示t时刻机器人到基站1的距离信息滤波权重;表示t时刻机器人到基站2的距离信息滤波权重;表示t时刻机器人到基站3的距离信息滤波权重;表示t时刻机器人到基站4的距离信息滤波权重;距离信息滤波权重的更新公式表示如下: 其中μ=0.75表示步长调整因子,根据经验取值,用以控制自适应过程的收敛速度和失调参数;表示t-1时刻机器人到基站1的距离信息滤波权重;表示t-1时刻机器人到基站2的距离信息滤波权重;表示t-1时刻机器人到基站3的距离信息滤波权重;表示t-1时刻机器人到基站4的距离信息滤波权重;所述的距离信息滤波权重的初值都为1,之后按照距离信息滤波权重的更新公式更新; 表示t-1时刻机器人导航基站1的距离信息的残差;表示t-1时刻机器人到基站2的距离信息的残差;表示t-1时刻机器人到基站3的距离信息的残差;表示t-1时刻机器人到基站4的距离信息的残差;步骤S4所述通过最小二乘法得到机器人的位置估计结果如下:L=ATA-1ATb其中,L表示通过UWB估计出的机器人当前位置坐标;A和b表示数据矩阵,不具有具体的物理含义,具体表示如下: 其中,四个基站的坐标位置已知:x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4;表示t时刻估计出的机器人的x轴的位置坐标信息;表示t时刻估计出的机器人的y轴的位置坐标信息;步骤S5的引入自适应权重对步骤S4得到的位置估计结果进一步处理计算如下:L′=ATGA-1ATGb其中L′表示机器人的精确位置估计坐标,G为引入的加权矩阵,具体表示如下: 其中diag[·]表示取对角阵函数;exp·表示自然常数e为底的指数函数;δ=0.65表示核函数带宽。

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