基于內(nèi)三角形質(zhì)心算法的超寬帶室內(nèi)定位

魏 培，姜 平，賀晶晶，張會猛

(1.南通大學 電氣工程學院，江蘇 南通 226019； 2.南通大學 電子信息學院，江蘇 南通 226019)

(*通信作者電子郵箱jiang.p@ntu.edu.cn)

基于內(nèi)三角形質(zhì)心算法的超寬帶室內(nèi)定位

魏 培1，姜 平1*，賀晶晶1，張會猛2

(1.南通大學 電氣工程學院，江蘇 南通 226019； 2.南通大學 電子信息學院，江蘇 南通 226019)

(*通信作者電子郵箱jiang.p@ntu.edu.cn)

針對工業(yè)現(xiàn)場自動導(dǎo)引運輸車(AGV)定位方式靈活性差的問題，應(yīng)用DW1000射頻(RF)芯片，設(shè)計實現(xiàn)了一種超寬帶(UWB)室內(nèi)定位系統(tǒng)。首先，提出了高效的多基站測距和多標簽調(diào)度機制，解決標簽沖突和組網(wǎng)問題。其次，針對三角形質(zhì)心算法實際應(yīng)用中測距極大誤差引起的定位精度低、穩(wěn)定差的問題，引入可信度概念，提出了內(nèi)三角形質(zhì)心算法，通過可信度算子削弱測距極大誤差的影響，提高算法性能。最后，將該系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)車間，當系統(tǒng)容納20個標簽時，單個標簽的坐標平均更新頻率達到24 Hz，標準差為3 Hz；靜態(tài)平均定位誤差為11.7 cm，標準差為2.5 cm；動態(tài)最大誤差小于30 cm。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有高實時性、高精度和高穩(wěn)定性的特點。

自動導(dǎo)引運輸車；超寬帶；室內(nèi)定位系統(tǒng)；三角形質(zhì)心算法；定位性能

0 引言

隨著智能制造技術(shù)的進一步發(fā)展，自動導(dǎo)引運輸車(Automated Guided Vehicle, AGV)作為一種車間運輸設(shè)備，其室內(nèi)自主定位技術(shù)的研究也進入到嶄新的發(fā)展階段[1]。實際工業(yè)應(yīng)用中，AGV定位主要有預(yù)設(shè)路徑法和非預(yù)設(shè)路徑法兩種方式。預(yù)設(shè)路徑法利用電磁、光電等技術(shù)，通過在預(yù)設(shè)路徑上鋪設(shè)電線、噴涂導(dǎo)引線實現(xiàn)定位功能，這種定位方式使工業(yè)車間不美觀、小車控制靈活性不夠，且難以實現(xiàn)多移動機器人復(fù)雜路徑的控制。非預(yù)設(shè)路徑法主要采用激光、視覺技術(shù)，實現(xiàn)成本較高，同時易受環(huán)境因素的制約，因而不能廣泛應(yīng)用于實際工業(yè)現(xiàn)場[2]。超寬帶(Ultra WideBand, UWB)技術(shù)是一種利用亞納秒級超窄脈沖的無載波通信技術(shù)，具有高分辨率、抗多徑效應(yīng)、穿透力強、硬件結(jié)構(gòu)簡單、頻譜利用率高等優(yōu)點，成為目前室內(nèi)高精度定位應(yīng)用最佳物理層技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對移動物體的精確定位[3-4]。

三角形質(zhì)心算法是一種基于三邊測量[5]的定位算法，在室內(nèi)定位系統(tǒng)中被廣泛使用。文獻[6]將三角形質(zhì)心算法應(yīng)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，但由于普通三角形質(zhì)心算法未能體現(xiàn)信標節(jié)點對節(jié)點位置影響力的問題，算法穩(wěn)定性差。文獻[7]針對具體實驗環(huán)境，提出一種新型的加權(quán)方法，使用測試距離倒數(shù)之和作為權(quán)重因子，同時使用修正系數(shù)，避免信息淹沒現(xiàn)象，提高算法定位精度，但該方法過于依賴實際環(huán)境，適應(yīng)能力較差。文獻[8]在此基礎(chǔ)上，考慮環(huán)境因素對算法精度的影響，尋找能夠更精確地估算未知節(jié)點最終位置的坐標集合，有效地減小了多次估算質(zhì)心產(chǎn)生的累積誤差，提高了算法的性能，但算法流程較多，實現(xiàn)比較復(fù)雜。

本文基于UWB技術(shù)，采用Decawave公司的DW1000射頻芯片，應(yīng)用基于非對稱雙邊雙向測距(Asymmetric Double Sided Two-Way Ranging, ADS-TWR)技術(shù)的定位機制，針對三角形質(zhì)心算法在實際應(yīng)用中出現(xiàn)的定位精度低、穩(wěn)定性差問題，引入可信度概念，提出內(nèi)三角形質(zhì)心算法，設(shè)計并實現(xiàn)一種高實時性、高精度和高穩(wěn)定性的室內(nèi)AGV定位系統(tǒng)。

1 室內(nèi)無線定位系統(tǒng)

圖1為UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)示意圖，模擬在具有4個生產(chǎn)工位的工業(yè)車間，AGV實現(xiàn)工位間自動搬運原料進行加工的場景。為了實現(xiàn)對AGV的位置等狀態(tài)信息進行有效監(jiān)控，系統(tǒng)設(shè)為三級分布式控制結(jié)構(gòu)(設(shè)備層-數(shù)據(jù)層-應(yīng)用層)，各層之間通過WiFi或Internet網(wǎng)絡(luò)連接。

圖1 室內(nèi)無線定位系統(tǒng)示意圖

設(shè)備層包括AGV、安裝在車間頂部的基站和安裝在AGV上的標簽?；痉譃橥ㄐ呕?基站1)和普通基站(基站2、基站3和基站4)，與普通基站相比，通信基站安裝有WiFi模塊，用于連接設(shè)備層和數(shù)據(jù)層。硬件設(shè)計上，基站和標簽均由單片機和DW1000芯片組成的通信模塊構(gòu)成，且由軟件設(shè)置模塊工作模式實現(xiàn)基站或標簽功能。通過參數(shù)配置，DW1000可以精確地測量到UWB信號接收和發(fā)送的時間，在系統(tǒng)定位機制下，標簽與基站間應(yīng)用ADS-TWR測距技術(shù)計算距離，并利用UWB信號具有的通信功能，將距離值等數(shù)據(jù)經(jīng)通信基站上傳至數(shù)據(jù)層。標簽(普通基站，通信基站另外設(shè)有WiFi功能模塊)、AGV控制原理如圖2所示，其中標簽與AGV之間使用串口進行通信。

圖2 標簽(基站)和AGV控制原理

數(shù)據(jù)層由定位引擎構(gòu)成，利用定位算法計算標簽坐標。應(yīng)用層使用C#技術(shù)開發(fā)基于Windows平臺的監(jiān)控軟件，供用戶查詢AGV位置等狀態(tài)信息和設(shè)置各種系統(tǒng)參數(shù)。

2 基于測距技術(shù)的UWB定位機制

2.1 ADS-TWR技術(shù)

實時定位系統(tǒng)中，為了計算標簽的位置坐標，必須準確地測量標簽與基站間的距離。ADS-TWR技術(shù)是一種異步測距技術(shù)，通過在兩個不同節(jié)點間依次完成雙向測距減小節(jié)點兩側(cè)時鐘偏置引起的測量誤差，計算信號在節(jié)點間的無線傳播時延(Time Of Flight, TOF)，從而估算節(jié)點之間的距離[9-11]。ADS-TWR測距過程如圖3所示，ttof表示UWB信號在標簽與基站間的無線傳播時延，tsp、trr、tsf、trp、tsr、trf代表UWB信號離開或到達基站(標簽)天線的時間，測距過程如下：首先標簽主動向基站發(fā)送請求幀觸發(fā)測距時序，基站接收到請求幀后啟動計時，在應(yīng)答時間treplyB后向標簽發(fā)送應(yīng)答幀，標簽接收到應(yīng)答幀后啟動計時，同時將treplyA和troundA值寫入終止幀，并在應(yīng)答時間treplyA后將終止幀發(fā)送給基站，基站接收到終止幀表示測距時序結(jié)束?；居嬎憔嚯x如式(1)～(2)所示:

(1)

d=ttof×c

(2)

其中：c表示UWB信號傳播速率;d表示標簽與基站間距離。

圖3 ADS-TWR測距原理

測距誤差如式(3)所示:

error=ttof×(1-(ka+kb)/2)

(3)

其中：ka、kb為節(jié)點側(cè)的時鐘偏置系數(shù)(接近1)。可以看出，ADS-TWR技術(shù)在保證測量精度的同時，對兩側(cè)節(jié)點應(yīng)答時間的對稱性無要求，因而具有很強的實用性。本文設(shè)計基于DW1000的基站和標簽，在室內(nèi)視距(LineofSight,LoS)環(huán)境下可實現(xiàn)10cm測距精度。

2.2 多基站測距機制

基于ADS-TWR技術(shù)的室內(nèi)定位要求標簽至少與3個基站完成測距，為了減少標簽測距的時間，保證定位系統(tǒng)的實時性要求，本文采用如圖4所示優(yōu)化的多基站測距機制。

請求幀包含4個基站的應(yīng)答時間，標簽以廣播方式向所有基站發(fā)送請求幀觸發(fā)多基站測距時序，各基站解析請求幀信息，并按設(shè)置的應(yīng)答時間依序向標簽發(fā)送應(yīng)答幀，標簽在接收到基站應(yīng)答幀后，將用于計算TOF的參數(shù)寫入終止幀，以廣播方式發(fā)送給所有基站，基站接收終止幀，表示一輪多基站測距時序結(jié)束。根據(jù)式(1)～(2)，各基站計算與標簽的距離值。

應(yīng)用多基站測距機制，標簽與4個基站間僅需發(fā)送6組幀包即可完成測距工作。通過調(diào)整DW1000工作參數(shù)，優(yōu)化UWB幀包結(jié)構(gòu)，實際應(yīng)用中可控制單個幀包傳輸時間小于250μs，最終實現(xiàn)單次多基站測距時序時間小于2ms，從而滿足定位系統(tǒng)對實時性的要求。

圖4 多基站測距時序示意圖

2.3 多標簽調(diào)度機制

定位系統(tǒng)實際應(yīng)用需要解決標簽組網(wǎng)和多標簽防沖突算法設(shè)計問題[12]，通過引入計算機領(lǐng)域“注冊注銷”和“按時間片輪轉(zhuǎn)”思想，設(shè)計一種多標簽調(diào)度機制，有效保證定位系統(tǒng)高效運行。

系統(tǒng)調(diào)度機制如圖5所示，當標簽通電后，首先向通信基站(基站1)發(fā)送注冊幀，請求一個合法身份，在接收并解析通信基站注冊應(yīng)答幀后，標簽獲得基站坐標等信息，并得到一個時間片序號，該時間片序號決定標簽何時可以觸發(fā)測距時序。為了優(yōu)化性能，通信基站會定期掃描所有標簽，注銷一段時間內(nèi)沒有消息的標簽，更新標簽時間片序號。

3 定位算法

基于ADS-TWR測距技術(shù)的定位方法總結(jié)為：在系統(tǒng)調(diào)度機制下，標簽依序與基站完成ADS-TWR測距過程，對距離值進行濾波去噪[13-15]后，運用定位算法計算標簽的位置坐標。如何改進定位算法，對提高系統(tǒng)定位精度和穩(wěn)定性有著重要的作用。

3.1 三角形質(zhì)心算法模型

三角形質(zhì)心算法模型如圖6所示，標簽T與基站Ai(i=1,2,3)的距離為di，以基站位置為圓心，相應(yīng)的測距值為半徑畫圓，得到標簽的3個近似位置特征點B、C、D，則△BCD質(zhì)心即為標簽坐標，如式(4)所示:

(4)

三角形質(zhì)心算法通過將標簽坐標確定在△BCD內(nèi)，并利用三角形質(zhì)心估算標簽坐標，實現(xiàn)對標簽的定位。當標簽與各基站測距誤差均勻分布時，該算法可以獲得較高的定位精度。但實際應(yīng)用中UWB信號傳播易受多徑和非視距(NonLineofSight,NLoS)現(xiàn)象影響，同時，又由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變，難以通過建立一個具有普遍適用性的UWB信道模型來估計測距誤差范圍，這使得算法穩(wěn)定性得不到保證[16]。針對三角形質(zhì)心算法存在的不足，下面提出一種基于“可信度算子”的內(nèi)三角形質(zhì)心算法，即通過引入可信度算子，削弱測距極大誤差的影響，從而提高算法的定位精度和穩(wěn)定性。

圖5 多標簽系統(tǒng)調(diào)度流程

圖6 三角形質(zhì)心算法模型

3.2 內(nèi)三角形質(zhì)心算法

3.2.1 可信度算子

由圖6可知，當標簽與某一個基站測距誤差較大時，相應(yīng)的特征點明顯遠離其他點，使得三角形質(zhì)心嚴重偏離標簽實際位置，定位精度下降。本文提出可信度概念用于體現(xiàn)特征點與標簽實際位置的接近程度，即特征點越接近標簽實際位置，可信度越高，對標簽坐標計算的影響力越大；反之，可信度越低，影響力越小?？尚哦韧ㄟ^可信度算子K表示，如式(5)所示：

K=1/LN

(5)

其中：L表示特征點與標簽實際位置間的距離；N為可信度修正系數(shù)，用于分配特征點間權(quán)重主次關(guān)系，可根據(jù)實際環(huán)境選取合適的值。

3.2.2 算法模型

算法思想如下：對于具有3個基站的定位算法模型，假設(shè)某一特征點為標簽實際位置，計算其余特征點的可信度算子K，運用加權(quán)平均公式求取這些特征點的等效位置；依次對3個特征點作上述處理，可以求得3個等效特征點，以等效特征點為頂點的內(nèi)三角形質(zhì)心即為標簽坐標。如圖6所示，以特征點B為例，LBC和LBD分別代表特征點C、D與參考點B間距離，設(shè)N=1，則KC=1/LBC、KD=1/LBD，根據(jù)式(6)可以得到加權(quán)特征點B′，同理以C、D為參考點可得C′、D′，則△B′C′D′質(zhì)心為標簽坐標。

(6)

4 實驗及結(jié)果分析

4.1 實驗環(huán)境

實驗地點為室內(nèi)18m×16m×6m的工業(yè)車間，該環(huán)境下多徑和NLoS干擾現(xiàn)象較為嚴重。在車間四角布置4個基站，高度4m，基站硬件結(jié)構(gòu)如圖7所示，其中最左邊為通信基站，安裝有WiFi功能模塊。同時，為了對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行有效監(jiān)控，使用如圖8所示的監(jiān)控軟件界面。

圖7 基站(標簽)實物圖

圖8 應(yīng)用層監(jiān)控軟件

4.2 定位算法性能比較

為了驗證三角形質(zhì)心算法在多徑和NLoS環(huán)境下的定位精度和穩(wěn)定性，在車間中選取10個具有代表性的位置(標簽與1～2個基站之間有遮擋物，遮擋物為厚度1cm的鋼板)，將同一個標簽依次靜止放置在上述位置，分別使用三角形質(zhì)心算法和內(nèi)三角形質(zhì)心算法進行對比實驗。實驗1使用三角形質(zhì)心算法，實驗2、3、4使用內(nèi)三角形質(zhì)心算法，分別設(shè)置可信度修正系數(shù)N=1、N=2和N=3。通過19次測量取中位值的方法減小誤差，并利用監(jiān)控軟件記錄實驗數(shù)據(jù)，如表1所示。

可以看出，在室內(nèi)多徑和NLoS環(huán)境下，三角形質(zhì)心算法定位精度較低，且對于標簽位于定位區(qū)域邊緣時，定位誤差明顯增大，算法穩(wěn)定性較差。而內(nèi)三角形質(zhì)心算法通過引入可信度算子，明顯提高了定位精度和穩(wěn)定性，相比實驗1，實驗2、實驗3、實驗4使用內(nèi)三角質(zhì)心算法定位誤差平均減小9.2cm、16.4cm和12.9cm，標準差減小2.4cm、5.1cm和3.8cm。同時發(fā)現(xiàn)，根據(jù)實際環(huán)境調(diào)整可信度修正系數(shù)N，可有效減小標簽位于定位區(qū)域邊緣時的定位誤差，進一步提高定位算法的性能。由表1數(shù)據(jù)可知，針對當前實驗環(huán)境，選取N=2，定位誤差穩(wěn)定在20cm以內(nèi)。

表1 定位誤差

4.3 系統(tǒng)性能驗證

進一步，根據(jù)車間中AGV實際使用情況，將標簽數(shù)量擴大到20個，檢驗系統(tǒng)的實時性和定位精度。實驗過程如下：從系統(tǒng)中隨機選取一個標簽，保持高度不變，以0.5m/s的速度沿著設(shè)定的路線移動，監(jiān)控軟件記錄該標簽移動過程中所有的定位數(shù)據(jù)；同時選擇30個時間點(各時間點間隔大約為3min)，記錄該時間點起1s中標簽坐標更新的次數(shù)。實驗結(jié)果如圖9～10所示。

圖9反映了標簽在30個采樣時間點上的坐標更新頻率。當系統(tǒng)容納20個標簽時，單個標簽的坐標平均更新頻率f=24Hz，標準差σ=3Hz，滿足了實際車間環(huán)境下對AGV快速定位的要求。

圖10描述了標簽沿目標軌跡移動時，系統(tǒng)所記錄的標簽位置信息。可以看出，標簽偏離目標軌跡的最大距離為28cm，相比標簽靜止時所計算的定位誤差，由于標簽移動過程中存在的各種干擾因素，實際動態(tài)誤差偏大，但仍能保證一定的定位精度和穩(wěn)定性。

5 結(jié)語

本文針對工業(yè)現(xiàn)場AGV定位方式靈活性差的問題，使用UWB技術(shù)，設(shè)計實現(xiàn)一種室內(nèi)定位系統(tǒng)。一方面，優(yōu)化系統(tǒng)定位機制，提高定位頻率；另一方面，針對傳統(tǒng)三角形質(zhì)心算法定位精度低和穩(wěn)定性差的問題，提出了基于可信度算子內(nèi)三角形質(zhì)心算法。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)具有高實時性、高精度和高穩(wěn)定性的特點。

圖9 標簽坐標更新頻率

圖10 標簽動態(tài)軌跡

本文系統(tǒng)未來可應(yīng)用在社會生產(chǎn)的各個方面，但作為商用定位系統(tǒng)還存在以下問題：1)系統(tǒng)定位功能實現(xiàn)需要標簽與基站之間使用UWB脈沖信號進行多輪通信，功耗較大，而實際應(yīng)用中，標簽一般使用電池供電，標簽低功耗設(shè)計問題有待解決；2)標簽使用系統(tǒng)分配的時間片序號進行定位，隨著標簽數(shù)量的增多，標簽的定位頻率會明顯下降，系統(tǒng)標簽容量受到制約；3)實際工業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，需要進一步優(yōu)化定位算法，使系統(tǒng)達到更高的定位精度和穩(wěn)定性。

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This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (61371111).

WEI Pei, born in 1992, M.S.candidate.His research interests include wireless sensor network localization, embedded system.

JIANG Ping, born in 1962, M.S., professor.His research interests include detection technology, intelligent control.

HE Jingjing, born in 1992, M.S.candidate.Her research interests include mobile communication system.

ZHANG Huimeng, born in 1992, M.S.candidate.His research interests include remote control of Internet of things.

Ultra wideband indoor localization based on inner triangle centroid algorithm

WEI Pei1, JIANG Ping1*, HE Jingjing1, ZHANG Huimeng2

(1.SchoolofElectricalEngineering,NantongUniversity,NantongJiangsu226019,China;2.SchoolofElectronicInformation,NantongUniversity,NantongJiangsu226019,China)

Aiming at the poor flexibility of Automated Guided Vehicle (AGV) localization method in industrial working field, an Ultra WideBand (UWB) indoor localization system by using DW1000 Radio Frequency (RF) chip was designed and implemented.Firstly, to solve the problem of conflicts and networking of tags, the efficient mechanisms for multi-station ranging and multi-tag scheduling were proposed.Secondly, concerning the low accuracy and poor stability of the triangle centroid localization algorithm caused by maximal ranging errors, a concept of credibility was introduced and the inner triangle centroid algorithm was proposed, which could weaken the influence of maximal ranging errors through credibility coefficient to improve the algorithm performance.Finally, the proposed system was applied to the industrial workshop with 20 tags.For a single tag, the average frequency of coordinate updating reached 24 Hz and its standard deviation was 3 Hz; the static average localization error was 11.7 cm and its standard deviation was 2.5 cm; the dynamic maximum error was within 30 cm.The experimental results show that the proposed localization system has the characteristics of high real-time performance, high precision and high stability.

Automated Guided Vehicle (AGV); Ultra WideBand (UWB); indoor localization system; triangle centroid algorithm; localization performance

2016-06-24;

2016-08-30。 基金項目:國家自然科學基金資助項目(61371111)。

魏培(1992—)，男，安徽池州人，碩士研究生，主要研究方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位、嵌入式系統(tǒng)； 姜平(1962—)，男，江蘇南通人，教授，碩士，主要研究方向：檢測技術(shù)、智能控制； 賀晶晶(1992—)，女，河南鄭州人，碩士研究生，主要研究方向：移動通信系統(tǒng)； 張會猛(1992—)，男，山東濟寧人，碩士研究生，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)遠程控制。

1001-9081(2017)01-0289-05

10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0289

TP212.6

A