使用电子测距设备进行地理定位的方法

摘要

本发明主要涉及利用电子测距设备进行地理定位的方法。这些方法选择最可信的可用数据的小子集，然后对数据的所述子集进行简单的数学处理（优选为双边测量或三边测量），以计算一个或多个新测量位置候选者，其中，可以基于置信度度量、相对位置几何形状、以及与基于历史的预测位置及其相应的置信度度量的比较来选择新测量位置候选者。如果没有置信度足够的测量位置候选者可用，则将预测位置作为新位置。

说明书

技术领域

本发明涉及利用电子测距设备进行地理定位的方法。

背景技术

随着诸如UWB（超宽带）、RFID（射频标识）等低成本、低功率无线电测距技术的出现，对部署地理定位系统以追踪人员和资产的需求日益增长。在常见的实现方式中，该技术通过测量可移动节点（通常称为“标签”）与位置已知的多个固定节点（通常称为“锚点”）之间的距离来工作。一旦测量到多个锚点的距离的集合，就执行几何计算以确定移动标签节点的位置。许多这样的系统是已知的，例如那些使用来自Decawave的DW1000集成电路的系统。

挑战之一是使用典型设备进行距离测量的范围是可变的，并且通常非常有限。典型的可达到的测距范围为200米到小于10米。这需要大量紧密定位的锚点来实现可靠的地理定位，其并不总是可行的。

在常见的室内和室外定位中，无线电信号环境不断变化，包括固定和移动的障碍物、反射、信号损失以及来自其他无线电传输的干扰。随着标签节点在该环境中移动，来自若干个锚点的信号可能是可用的，但是由于上述因素，通常任何一次获得的至少一些距离测量值可能会具有非常显著的误差。

通常使用许多数学滤波技术来减轻有误差的测量值对计算位置的影响。在大多数情况下，这些技术是卡尔曼滤波器的变体，它们使用多参数矢量计算来从先前状态预测下一状态，位置是状态中的参数之一，然后在预测位置和计算位置之间进行加权平均。通常将来自诸如加速度计、磁力计、陀螺仪等传感器的数据以及物理行为模型包括在内作为计算中的参数。

为了计算位置，因为没有已知的方式来确定哪些距离测量值有误差、哪些没有，所以通常的做法是使用所有可用的距离测量值，并使用迭代技术来求解多个联立方程，直到达到可接受的收敛。另一种已知的方法是使用双边测量来计算每个可用锚点对的圆与圆的相交部（CCI），然后标识聚类在一起的解，以尝试选择最有可能正确的解的子集。然后仅对所选的解的集进行过滤。随着可用测量值的数量增加，这种类型的方法可能会执行得更好，但是当只有两个测量值可用时，这种方法就无法解决固有的歧义。

取决于可用锚点和移动标签的位置之间的特定几何关系，或者来自一个或多个锚点的信号暂时丢失，可能存在若干可能的数学解或解的聚类，这一事实使地理定位任务变得复杂。多个可能的解可以相隔数十米或甚至数百米，并且在几何上同样有效，而无需用数学上的方式来引起一个解相对于另一个解的优选。在这样的情况下，地理定位算法必须在依据很少或没有依据的情况下选择一个解来做出选择，因此错误的选择会引致非常显著的位置误差。

当无法获得足够数量的锚点（在2D移动中为3个或更多个，在3D移动中为4个或更多个）的测量值时，某些系统会尝试使用其他“标签”（移动节点）作为距离参考。但是，因为移动标签的计算位置本身可能包含误差，所以基于使用此类位置作为参考，任何此类误差都会传播到所有计算中。与其他情况一样，常用的滤波技术可以减少有误差的测量值的比例影响，但不能完全消除。

需要这样一种方法，该方法确定节点的多个距离测量值的相对可信度，标识有误差的距离，并且仅使用最不可能包含误差的测量值来计算位置。在存在多个有效数学解的情况下，需要一种选择正确解的方法。还期望确定所得计算位置的相对可信度，并且在该位置可以用作计算其他标签节点的位置的参考的情况下利用该度量。

发明内容

本专利中所使用的术语“发明”、“该发明”、“本发明（this invention）”和“本发明（the present invention）”旨在广义地指代本专利和以下专利权利要求的所有主题。包含这些术语的陈述应理解为并非限制本文所述主题或限制以下专利权利要求的含义或范围。本专利所涵盖的该发明的实施方式由以下权利要求而非本发明内容限定。本发明内容是该发明各个方面的高级概述，并介绍了一些概念，这些概念将在下面的具体实施方式部分中进一步描述。本发明内容并不旨在标识要求保护的主题的关键或必要特征，也不旨在单独用于确定要求保护的主题的范围。应当通过参考本专利的整个说明书、任何或所有附图以及每项权利要求的适当部分来理解本主题。

本发明的主要目的是提供这样一种方式，该方式确定可用距离测量值的集合中的哪些可用距离测量值比其他可用距离测量值较不可能包含误差。

第二个目的是提供一种用于为新位置最佳地选择多个可能候选者之一的方式。

第三个目的是提供一种用于确定新计算的位置的可信度的方式。

为了实现其目的，本发明引入了置信度的关键度量和精度的次要度量作为节点的位置的属性，以及常规的X、Y和Z坐标。

置信度是根据本发明的方法实时计算的度量，其在本文中详细公开。在各种实施方式中，置信度度量的使用可以采取多种形式。广义地，在本发明的上下文中，置信度是这样的数字参数，其指示用于确定任何给定节点的位置的信息的相对可信度。在不脱离本发明的范围的情况下，在一些实施方式中可以使用其他术语来表示相同的概念。

在本发明的上下文中，精度是所使用的电子测距技术的固有准确度，并且通常由装置制造商通过实验测试来确定。利用精度来判断相对于该技术最佳情况能力的任何明显误差的大小。例如，如果精度为2米，则1米的位置误差可以忽略不计，而10米的误差则被认为是显著的。对于当前可用的测距技术，精度的范围可以为几厘米到几十米。在本发明的上下文中，精度被用作置信度度量的数字参考和上下文。应当注意，使用精度度量是本发明的增强，而不是基本特征。没有明确引用精度的许多实施方式是可能的。

本发明的方法包括两个确定新位置的基本任务。第一个任务是基于一个或多个先前位置和可能包括惯性、磁性和其他类型的多个传感器输入来计算作为标签的节点的预测位置，然后确定所述预测位置的置信度度量。

第二个任务是测量到多个其他节点的多个距离，所述多个其他节点可以是锚或其他标签。所述方法包括：针对每个测量的距离计算置信度度量，然后基于这样的置信度度量在所述距离之间进行选择，以确定应使用其中的哪个距离来计算一个或多个新测量位置候选者。然后，针对每个新测量位置候选者计算置信度度量，该计算是基于计算该置信度度量所使用的距离的置信度度量、关联的精度和几何条件。

然后，将预测位置和每个测量位置候选者的相应置信度度量与其他置信度度量进行比较，以选择应当将可能的新位置候选者中的哪个选择为新位置。

本文公开的方法与已建立的行业惯例根本不同，行业惯例是收集所有可用数据，然后基于所述数据的复杂数学运算来计算新的经过滤的位置。在现有技术中经常使用诸如协方差计算之类的统计方法来潜在地排除一些可用数据，以试图提高准确性。相反，本发明教导了这样的方法，所述方法用于选择最可信的可用数据的小子集，然后对数据的所述子集进行简单的数学处理（优选为双边测量或三边测量），以计算一个或多个新测量位置候选者，其中，可以基于置信度度量、相对位置几何形状、以及与基于历史的预测位置及其相应的置信度度量的比较来选择新测量位置候选者。如果没有置信度足够的测量位置候选者可用，则将预测位置作为新位置。

附图说明

本文参考以下附图来描述本发明：

图1示出了本发明实施方式的整体数据流程图。

图2是本发明方法的实施方式的示意图。

图3例示了在仅一个可用参考节点的情况下距离测量的歧义，引致沿圆的周缘无限数量的候选位置。

图4示出了在具有有利的几何形状的两个可用参考节点的情况下歧义降低，引致在圆与圆的相交部处的两个候选位置。

图5示出了当具有有利的几何形状的三个参考节点可用时，歧义进一步降低至单个候选位置。

图6例示了在两个参考节点的情况下精度的效果。

图7示出了在三个参考节点的情况下精度的效果。

图8示出了有误差的测量值和不利的几何形状引致圆不相交的效果。

图9示出了当一个圆被完全包含在另一个圆中时，有误差的测量值和在圆不相交的情况下的不利的几何形状的效果。

图10示出了在圆相切的情况下的不利的几何形状。

图11示出了在三个参考节点的情况下的有利的几何形状。

图12是在三个参考节点的情况下的不利的几何形状的实施例。

图13例示了选择具有有利的几何形状的参考节点而不是具有不利的几何形状的那些参考节点。

图14示出了选择附近的参考节点而不是远处的参考节点。

具体实施方式

图1是用于本发明的例示性实施方式的整个数据流的示意图。

为了确定节点的位置，从各种传感器收集信息。在例示的实施方式的上下文中，相邻节点的位置数据和到此类节点的测量距离被认为是传感器输入。其他典型的传感器包括惯性测量单元（IMU）、磁力计、高度计等。

在例示的实施方式中，IMU和高度计被包含在节点的硬件部分内。

与相邻节点的位置有关的信息经由数据无线电被传输到该节点。在一些实施方式中，单个节点将被指定为负责周期性地在节点之间收集和分发该信息的邻域（Neighborhood，邻近）管理器。在其他实施方式中，该信息可以被协作地以点对点的方式转移。在多个节点之间转移信息的许多方法是已知的。此类方法的细节不在本发明的范围内。

节点之间的距离测量是通过测距无线电进行的。许多这样的方法是已知的。例示的实施方式利用了Decawave DW1000测距无线电，但是许多其他方法也是现成的。

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-X、Y、Z坐标，其中：

-X是西（负）和东（正）轴线，

-Y是北（正）和南（负）轴线，

-Z是海拔。

-角色：

-锚点：具有精确测量的位置的固定节点。

-标签：移动或固定的节点，其位置经由定位来计算。

-固定标签被称为面包屑（Breadcrumb，痕迹导航）。

-状态：移动或固定，

-置信度。

只有锚点具有预先分派的且恒定的置信度才设置为1.0。标签的置信度是基于从计算标签的位置所使用的传感器、距离测量和邻近节点接收到的数据的置信度计算得出的。

由于数据误差、缺乏精度以及数据更新之间的时滞，标签的位置置信度会随着时间的推移而降低；置信度会随着数据龄期而降低。如上所述，置信度永远不会单独增加，只有在传入的新数据的置信度高于当前可用数据时，置信度才会增加。

定位由以下模块组成：

-惯性导航系统（INS）：给定起始位置，INS模块从IMU获取惯性输入，并将其转换为X和Y偏移量以计算预测位置。

-几何形状：给定邻近节点的位置和距离，几何形状模块计算本地节点的一个或多个候选位置。

-运动：给定惯性输入，运动模块计算本地节点是否处于运动状态，并计算行进方向。

GEO以与距离测量能够提供距离更新相同的速率重新计算估计位置。每个节点实现方式可能具有不同的测距技术，因此更新速率因节点而异。

GEO的位置计算示出在图2所示的流程图中，并总结如下：

1.从ND列表中去除不合适的邻近者。理想的邻近者是那些具有高置信度、最近的位置和距离数据且位置有利的邻近者。有利和不利的几何形状的一些实施例例示在图8至图14中。

2.计算标签邻近者的插值位置。

3.按置信度排序ND列表。

4.基于角色（锚点优于非移动标签优于移动标签）和置信度，选择多达三个最佳邻近者。

5.如果只有两个邻近者，则尝试使用双边测量来计算两个候选位置。

6.如果有三个邻近者，则尝试使用三边测量来计算单个候选位置。如果三边测量失败，则尝试对每个邻近对组合使用双边测量来计算若干对候选位置。

7.向INS模块报告候选位置的列表。由于可用邻近者数量不足，因此每个上述步骤都可能使计算结束。在这样的情况下，GEO将以降低的置信度报告先前计算的位置。因此，随着时间的推移，在没有足够的邻近者的情况下，GEO报告的位置置信度降低。

给定一个锚点和标签以及它们之间的距离d1，那么所有可能的事情就是说，标签位于圆上的某个位置，其中心位于锚点1，半径为d1。该信息不足以计算候选位置的有限列表。但是，在从INS模块获得预测位置pP的情况下，可以调整关联的置信度。如果pP位于圆上或其附近，则其置信度可以提高。如果pP远离圆，则可以降低其置信度。

给定两个锚点和标签以及到锚点的距离d1和d2，我们可以计算在围绕锚点的两个圆的相交部处两个可能的候选位置cP1和cP2，如图4所示。在从INS模块获得预测位置pP的情况下，可以选择较接近的候选位置（在例示的情况下为cP2）。如在前面的实施例中那样，cP2和pP之间的距离的大小可以用作调整置信度的基础。

使用三个锚点，可以将标签的单个候选位置cP计算为处于所有三个圆的相交部的中心。图5例示了这种场景。像在前面的实施例中那样，可以评估cP和pP之间的距离的大小——尤其是在将其与所使用的测距技术的固有精度进行比较时——以调整置信度。

测距无线电不是完美的，因此考虑到测距误差可能是有利的。在两个锚点的情况下，候选位置将位于锚点周围四个圆的相交部A1和A2的区域中的某个位置，半径为d1-误差、d1+误差、d2-误差和d2+误差，如图6所示。误差的大小通常与测距技术的固有精度成正比，但是由于诸如障碍、反射、干扰等环境因素，任何单次距离测量都可能具有显著较大的误差。

在三个锚点的情况下，位置是在六个所得圆的相交部的区域中，如图7所示。

测距误差还会引起所得的圆不相交的情况，从而无法计算位置。在例示的实施方式的上下文中，这将被称为不利的几何形状。图8例示了这种情况的一些实施例。

如果圆相距不太远，则可以通过计算圆之间的中心位置来产生较低的置信度估计值。另一种替代方案是将半径以可接受的误差增量扩大，以尝试创建相交圆。不同的实施方式可以使用这些方法或其他类似方法之一。

图9和图10例示了由于测量距离的误差而导致的不利的几何形状的其他实施例。在例示的实施方式中，通常将丢弃这些测量值——如果产生理想的圆相交部的其他测量值是可用的。如果没有更好的测量值可用并且使用了不利的几何形状，则置信度将与检测到的误差量成正比地降低，并且在一些实施方式中，与精度有关。

INS从IMU中获取惯性输入，并且将其转换为X和Y偏移量并将其添加到先前的位置，以计算新预测位置和关联的置信度。在一些实施方式中，大量的惯性活动会降低置信度，而在惯性活动很少或没有的情况下则会增加置信度。

INS的第二个功能是从GEO模块接收几何候选位置的列表，并基于与预测位置的距离和相对置信度在其中进行选择。在某些场景中，可以在所有候选位置上选择预测位置。在其他场景中，可以计算新位置，该新位置是最接近的候选位置和预测位置的加权平均值，其中，权重与相应的置信度至少部分地成正比。

MOT从INS获取惯性输入，并计算本地节点是否处于运动状态，并计算行进方向（方位）。运动计算的结果可用于调整节点位置的置信度，也可用于在锚点、面包屑和标签之间切换节点角色。GEO模块将节点角色用作选择最有利的距离测量值的集合的标准，其中，最高优先级赋予锚点，然后是面包屑，然后是标签。在例示的实施方式的上下文中，面包屑是已经固定了延长的时间段的标签。在例示的实施方式中，锚点与面包屑之间的主要区别在于，在放置锚点时明确地知道并分派了锚点的位置。面包屑的位置是在其作为标签移动时来计算的，但因为其已经是固定的，并且考虑了随着时间的推移多次重复测量以减少误差的益处，所以其具有比移动标签高的置信度。

图11示出了有利的几何形状的实施例，其中，三个距离测量值产生了明确限定的相交部。这种场景将引致置信度提高。

当标签从锚点的集合移开时，由于所得的不利的几何形状，准确性降低。图12例示了这种场景。在该实施例中，置信度会降低。

通过在沿行进路径的某些距离和位置处引入中间参考节点，可以缓解图12中例示的场景。这样的节点可以是锚点、面包屑或其他标签。如前所述，节点角色将对使用这些参考计算出的位置的置信度产生影响。这例示在图13中，其中，选择具有有利的几何形状的参考节点作为参考而不是具有不利的几何形状的那些参考节点。

在实践中，这样的附加节点可以由用户携带并沿着行进路径放置在选定的位置。

图14例示了这样的场景，其中，标签已移出原始锚点集合的范围，并且仅使用附近的面包屑来确定位置。

根据特定实施方式，一种确定节点n的新位置的方法，所述节点具有测距无线电，所述方法包括以下步骤：

a）从先前确定的先前位置P开始，所述先前位置具有先前确定的置信度C，计算预测位置pP和关联的预测置信度pC，所述计算利用至少来自3轴惯性传感器的数据，

b）电子测量到至少第一其他节点n1的至少第一距离Dn1，和到至少第二其他节点n2的至少第二距离Dn2，

c）获得至少所述第一其他节点的当前位置Pn1和至少所述第二其他节点的位置Pn2，所述位置包括至少X、Y、Z坐标以及置信度度量Cn1和Cn2，

d）将距离Dn1和Dn2几何投影到公共水平面上，以确定投影距离pDn1和pDn2，

e）计算所述投影距离的圆与圆的相交部，以确定两个候选位置cPa和cPb，

f）确定候选置信度cC为Cn1和Cn2中的较小者，然后基于步骤e）中计算的几何条件来调整所述置信度cC，

g）确定pP和cPa之间的误差距离eDa，以及pP和cPb之间的误差距离eDb，

h）选择误差距离较小的候选位置作为候选位置cP，

i）如果置信度cC大于pC，则选择候选位置cP作为新位置P，并将cC作为新置信度C，否则选择预测位置pP作为新位置P，并将预测置信度pC作为新置信度C。

根据特定实施方式，一种确定节点n的新位置的方法，所述节点具有测距无线电，所述方法包括以下步骤：

a）从先前确定的先前位置P开始，所述先前位置具有先前确定的置信度C，计算预测位置pP和关联的预测置信度pC，所述计算利用至少来自3轴惯性传感器的数据，

b）电子测量到至少第一其他节点n1的至少第一距离Dn1，到至少第二其他节点n2的至少第二距离Dn2，以及到至少第二其他节点n3的至少第三距离Dn3，

c）获得所述第一其他节点的当前位置Pn1、所述第二其他节点的位置Pn2和所述第三其他节点的位置Pn3，所述位置包括至少X、Y、Z坐标以及置信度度量Cn1、Cn2和Cn3，

d）利用位置Pn1、Pn2和Pn3以及对应的测量距离Dn1、Dn2和Dn3使用三边测量法，以确定至少候选位置cP，

e）确定候选置信度cC为Cn1、Cn2和Cn3中的较小者，然后基于步骤d）中计算的几何条件来调整所述置信度cC，

f）如果置信度cC大于pC，则将候选位置cP选择为新位置P，并将cC作为新置信度C，否则选择预测位置pP作为新位置P，并将预测置信度pC作为新置信度C。

根据特定实施方式，一种确定节点n的新位置的方法，所述节点具有测距无线电，所述方法包括以下步骤：

a）从先前确定的先前位置P开始，所述先前位置具有先前确定的置信度C，计算预测位置pP和关联的预测置信度pC，所述计算利用至少来自3轴惯性传感器的数据，

b）电子测量到至少第一其他节点n1的至少第一距离Dn1，和到至少第二其他节点n2的至少第二距离Dn2，

c）获得至少所述第一其他节点的当前位置Pn1和至少所述第二其他节点的位置Pn2，所述位置包括至少X、Y、Z坐标以及置信度度量Cn1和Cn2，

d）将距离Dn1和Dn2几何投影到公共水平面上，以确定投影距离pDn1和pDn2，

e）计算所述投影距离的圆与圆的相交部，以确定两个候选位置cPa和cPb，

f）确定候选置信度cC为Cn1和Cn2中的较小者，然后基于步骤e）中计算的几何条件来调整所述置信度cC，

g）确定pP和cPa之间的误差距离eDa，以及pP和cPb之间的误差距离eDb，

h）选择误差距离较小的候选位置作为候选位置cP，并选择对应的误差距离作为误差距离eD，

i）计算新位置P作为在至少所述预测位置pP和候选位置cP之间的加权插值，

j）计算新置信度C作为预测置信度pC和候选置信度cC的加权插值。

根据特定实施方式，一种确定节点n的新位置的方法，所述节点具有测距无线电，所述测距无线电具有关联的精度，所述方法包括以下步骤：

a）从先前确定的先前位置P开始，所述先前位置具有先前确定的置信度C，计算预测位置pP和关联的预测置信度pC，所述计算利用至少来自3轴惯性传感器的数据，

b）电子测量到至少第一其他节点n1的至少第一距离Dn1，到至少第二其他节点n2的至少第二距离Dn2，以及到至少第二其他节点n3的至少第三距离Dn3，

c）获得所述第一其他节点的当前位置Pn1、所述第二其他节点的位置Pn2和所述第三其他节点的位置Pn3，所述位置包括至少X、Y、Z坐标以及置信度度量Cn1、Cn2和Cn3，

d）利用位置Pn1、Pn2和Pn3以及对应的测量距离Dn1、Dn2和Dn3使用三边测量法，以确定至少候选位置cP，

e）确定候选置信度cC为Cn1、Cn2和Cn3中的较小者，然后基于步骤d）中计算的几何条件来调整所述置信度cC，

f）计算新位置P作为在至少所述预测位置pP和候选位置cP之间的加权插值，

g）计算新置信度C作为预测置信度pC和候选置信度cC的加权插值。

基于至少对应的置信度，从多个可用节点中选择所述节点n1和n2和n3（在第三和第四实施方式中）。

基于至少其相对于所述节点n的先前位置P的对应位置的几何形状，从多个可用节点中选择所述节点n1和n2和n3（在第三和第四实施方式中）。

本文公开的实施方式是例示性的而非限制性的；在不脱离本发明的范围的情况下，基于本文的公开内容，其他实施方式对于本领域技术人员将是显而易见的。