协同定位

摘要： 针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带(UWB)基站密度要求高的问题,提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距(NLOS)误差,并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差;然后提出双层协同定位算法,建立协同定位数学模型,并结合迭代初始值获取策略进行初步定位,降低了基站数量要求,在筛选出NLOS误差较小的测距数据并修正后,进行二次定位;最后考虑行人高机动性,设计一种交互多模型卡尔曼滤波算法,缓解了定位结果跳变问题。实验结果表明,所提算法在弱NLOS环境和强NLOS环境下定位精度分别达到0.11 m、0.17 m,相比其他算法,具有较高定位精度,进一步降低了对UWB基站密度要求。

摘要： 无人水下航行器集群协同作业能够扩展单体UUV的感知范围,实现单体UUV无法或难以完成的复杂任务。由于水下环境的复杂性及UUV各传感器存在观测限制、时延等问题,传统分散式Kalman滤波方法所需要的庞大实时通信在实际中难以实现,使得当前UUVs集群协同定位为不严密的解算。本文提出一种以增广信息滤波为核心的UUVs集群协同定位分散式滤波方法,在顾及算法严密性的基础上实现了UUVs分散式协同定位。每个UUV平台根据本地的传感器数据建立自己的状态链,同时广播自己的观测信息,各个平台协同完成信息矩阵的Cholesky修正。基于严密的数理理论证明了所提出的UUVs协同定位的分散式滤波与集中式滤波的一致性,并与传统方法进行对比分析。理论仿真分析表明,较之传统方法单体UUV的观测更新或两个UUV之间的相互观测都会导致UUVs集群全体状态更新,本文方法使得观测更新仅与观测直接涉及的UUV相关,有效地降低了通信载荷,实现观测信息的即插即用,扩展性良好。

摘要： GPS拒止环境下的无人机定位问题是目前亟需研究和解决的一个难点问题。针对无人机集群系统在GPS拒止环境下的协同定位问题展开研究,首先,提出了定位置信度的概念,用于量化GPS拒止环境下无人机的定位准确程度;其次,提出了一种基于定位置信度的多无人机协同定位方法,该方法在基于持久性激励的相对定位法的基础上,利用定位置信度,自适应地调节协同定位过程中各无人机自主定位所占比重,以提高无人机集群定位的精度;第三,设计了一个用于融合异构传感器数据的扩展卡尔曼滤波器EKF,可部署于单架无人机上,将协同定位结果融入无人机位姿解算过程中,以提高无人机个体定位的精度;最后,在ROS平台上设计实现了一个多无人机协同定位原型系统,并在Gazebo仿真环境搭建的多无人机飞行场景中进行验证。结果表明,所提出的协同定位方法不仅能够有效缓解传统惯性导航方法的误差累积问题,而且能够有效提高无人机集群定位的精度。

摘要： 文章从“空间”视角出发,以2014-2018年珠江—西江经济带11个城市为研究对象,运用区位熵、自然断裂法、标准差椭圆、空间自相关考察珠江—西江经济带制造业和生产性服务业的空间集聚态势和关联规律,并在此基础上构建制造业与生产性服务业集聚的垂直关联模型,运用3SLS探究两个产业间的协同定位关系,结果发现:(1)珠江—西江经济带制造业主导区域主要位于东部珠江流域;生产性服务业主导区域呈现“广州—南宁”两极化分布。(2)珠江—西江经济带制造业集聚与生产性服务业集聚的正向空间关联效应逐步增强。肇庆和佛山表现为“高—高”集聚模式。(3)珠江—西江经济带制造业和生产性服务业存在一定的协同定位关系并受城市规模和交易成本的影响。

摘要： 为了在复杂火场环境下获取消防员的精确位置,提出基于超宽带(ultra-wideband,UWB)的消防员室内协同定位算法,充分利用目标到UWB基站以及到其他目标的测距信息进行定位。采用线性拟合方式对测量距离中存在的标准偏差进行预处理;针对目标位置解算及非视距(non-line-of-sight,NLOS)误差缓解问题,提出基于偏移扩展卡尔曼滤波的协同定位算法,根据待定位目标之间的内在联系,建立新的状态方程和量测方程,并通过构造的系数矩阵调整卡尔曼增益,修正偏离的位置估计值;针对定位坐标跳变问题,提出基于阈值筛选的均值滤波算法对定位结果进行二次优化。实验结果表明,所提算法的定位精度在弱NLOS环境下高达0.17 m,在强NLOS环境下高达0.28 m,与文中其他算法相比具有更好的定位性能,降低了定位对UWB基站分布密度高的要求,最大程度地使用了整个协同网络的资源,为深入火场内部的消防员群体因障碍物遮挡导致的定位困难或定位不准问题提供了一种解决方案。

摘要： 机器人部队具有伤亡小、战时长、代价低等特点,是未来进行战略突袭的主力军。机器人执行战斗任务的条件是已知敌我双方的精准位置。以机器人协同定位为主线,概述近年来机器人系统实现可定位的条件,从信息融合和优化理论两个方面对机器人定位系统进行建模,并分析相应的定位方法。在此基础上,对机器人系统协同定位方法进行探讨,从基于距离和方位两个角度分类说明,指出协同定位存在的主要缺陷,并对未来多机器人可用于协同定位的技术和理论进行展望。对我国智能化机器人部队的建立、车辆分派、路径规划等工作的开展具有理论和工程意义。

摘要： 针对基于到达时间量测的多传感器协同目标定位问题,研究不同准则下的解析算法和数值迭代算法,并分析比较了它们各自的优缺点。首先,通过对原始的高斯-牛顿算法进行修正,改善了数值迭代算法在量测噪声强度较大情况下算法的估计效果。随后,利用热图分析了两类算法在不同目标位置时的估计效果差异。最后,在不同噪声强度下对比了多种算法的估计效果,分析了不同算法效果差异存在的原因以及适用条件。研究结果能够对不同场景下如何选择定位算法提供建议。

摘要： 以动平台飞行器集群为对象,剖析集群协同定位与导航对抗技术内涵,分析技术现状,提炼技术难点,展望技术发展趋势,为未来中国飞行器集群自主时空基准体系构建及导航对抗提供新思路。

摘要： 精确的位置信息在无线传感网络(WSNs)中扮演着重要地位,基于用户节点之间信息交互的协同定位可以提供高精度定位,是目前非常有前景的研究方向。传统的协同定位模型,例如最小二乘(LS)模型,依赖于从先验测量信息中得到粗略的位置估计作为迭代初值。由于代价函数一般为非凸,该模型对迭代初值的选取十分敏感,计算结果容易陷入局部极值。为了深入解释这一现象,文中通过求取最小二乘代价函数的二阶导数,同时对相应的Hessian矩阵进行相似变换,分析了最小二乘代价函数的凸性,得出最小二乘代价函数为凸的一个充分不必要条件。同时利用数值仿真验证了当用户节点测距偏差全部为负数时,最小二乘代价函数在全局范围内为凸函数,这一结论为后续研究奠定了理论基础。

摘要： 机器人位置信息是多机器人系统执行任务的前提,单个机器人因传感器载荷和作用范围的限制,难以完成复杂环境中的定位任务,多个机器人通过协作可实现大范围下的位置确定。将配置多个传感器的同构机器人群替换为配置单个或少量传感器的异构机器人可降低硬件成本,并且通过设计协同算法,不会降低定位精度。提出了一种将容积Kalman滤波器与最大一致思想融合后的新型滤波算法,并将该算法应用于麦克纳姆轮机器人系统。通过仿真和实物验证了最大一致容积Kalman滤波器的协同定位效果。

摘要： 针对GNSS拒止条件下如何提高群体无人机的定位精度,同时降低TOF测距误差对定位精度的影响,本文提出一种基于区间分析的协同定位算法.该方法在测距阶段通过改进的采样法构建测距的置信区间来减小可行性解集的范围,可有效降低运算量并提高鲁棒性.然后通过B-box方法确定节点存在的位置区域,并将位置区域网格化,基于网格全搜索的最小二乘法得到目标节点最优位置估计.仿真结果表明该方法的有效性.

摘要： 随着北斗导航系统的逐步完善以及导航定位服务对定位精度需求的不断提高,而北斗卫星导航由于卫星轨道误差等固有误差的影响,定位精度已经达到瓶颈.本文根据北斗导航系统的特点,提出基于因子图辅助的协同定位方法.利用多个协同节点之间的测量距离值,结合因子图理论,建立置信度信息,并构建全局因子图模型及各个节点的内部因子图框架.通过和积算法实现全局函数的局部因子分解,通过迭代求解可以有效提高节点的定位目标.将本文方法与现有的定位方法进行比较,仿真结果表明本文所提出的方法在测距误差和协同节点定位误差下可以有效提高定位目标精度.

摘要： 随着全球卫星导航系统的发展,其已经成为室外环境下应用最为广泛的定位技术.然而,恶劣环境下可靠定位依然得不到保障.协同定位是解决恶劣环境下定位的一种有效方法.在协同定位系统中,待定位节点通过与其附近的节点之间进行相互关系测量和信息交互,可以提高定位的可用性、准确性,并能大大缩短首次定位的时间,关于协同定位的研究也得到越来越多的关注.目前,关于地面节点协同定位基础理论的研究已经取得部分成果.但考虑到地面环境的复杂多样性以及通信技术的快速发展,关于协同的形式以及协同的内容仍然是一个开放的领域.本文通过构建两个用户之间的协同模型,设计了一种新的协同定位算法,通过交互用户之间的通信和测距信息,分析并证明了协同定位情形下节点具有更高的可定位性.

摘要： 在多机器人协作系统中,新加入的成员需要赋予新环境下的位姿信息,老成员有时也要重新标定自身的位姿信息.在缺少全局传感器的条件下,通过群体中多个机器人相互协作可以产生这种信息.KD-MARCS是一个没有全局传感器的无线通讯网络的多机器人协同作业系统,本文基于该系统提出了多机器人协同定位的两种方法,即利用声纳环的多机器人协周定位方法,及摄像机和激光雷达相结合的多机器人协同定位方法,详细介绍了定位的方法和过程,全局位姿信息的生成,以及两种定位方法的优缺点.在应用中这两种定位方法可以同时使用、互为补充.

摘要： 作为定位与导航领域最具研究前途的方向之一,协同定位正在引起越来越多的关注,而用户间相互测距是协同定位得以实现的关键因素之一.本文研究了单边往返测距(SS-TWR)和双边往返测距(DS-TWR)的测量偏差,理论分析表明,在两用户相对静止或者处于低速相对运动状态时,由上述两种方法得出的测距偏差可以忽略不计,当两者存在高速相对运动时,由运动引入的偏差不能忽略,并且速度不同,两种方法得出的偏差亦不相同.基于对相对运动所引入的偏差的分析,本文介提出了一种基于先验条件的偏差补偿方法.分析表明,在不增加传感器的条件下对相对运动产生的偏差进行补偿是可行的,这也为系统的简化设计提供了思路.

摘要： 公开了用于无线通信的技术。在一方面中，辅助用户设备(UE)在该辅助UE与目标UE之间的侧链路上从目标UE接收执行定位程序的请求，其中，辅助UE和目标UE两者都在网络覆盖之外；至少基于请求来确定在其上发送用于定位程序的一个或多个定位参考信号的时间和/或频率资源的集合，以及经由时间和/或频率资源的集合向目标UE发送一个或多个定位参考信号。

摘要： 本发明公开了一种车辆协同式物体定位优化方法及车辆协同定位装置，该方法包含有：自本车接收一资讯封包，该资讯封包中包含一邻车提供的车辆原始坐标及至少一物体原始坐标，以及其各自定位的精准度；对该车辆原始坐标及物体原始坐标进行时间延迟补偿，以分别得到邻车补偿后的一车辆坐标及一物体坐标；执行一优化程序，分别对车辆及物体的坐标进行优化，以分别得到车辆优化坐标与物体优化坐标；藉此，该车辆优化坐标与物体优化座相较于利用GPS接收器所测知的坐标资讯具有较高的精准度，可使得车辆能更精确地判断周围物体分布，提高行驶安全。

摘要： 本发明涉及一种面向三站协同定位的定位精度评估方法。针对公知的基于双站协同定位试验的实测数据评估三站协同定位的定位精度评估方法由于模拟生成的第三站的观测数据的统计特性与实际场景下观测数据的统计特性存在较大差异,使得所述的定位精度评估方法的可信度不高。本方法通过根据三站协同定位场景设计双站协同定位试验场景从而减少所述差异。具体步骤包括：设计三站协同定位场景；设计双站协同定位试验；根据所述的双站协同定位试验采集的数据仿真生成第三站的观测数据及与第三站相关的数据；执行三站协同定位；开展定位结果评估。本发明可有效提升基于双站协同定位试验的实测数据评估三站协同定位的定位精度评估方法的可信度。

摘要： 本公开公开了一种多基协同定位方法、存储介质、雷达及雷达定位系统，涉及雷达定位技术领域，该方法通过根据目标源的定位信息，判断目标源是否位于第一基站布站阵形的定位模糊区域；当目标源位于第一基站布站阵形的定位模糊区域，根据目标源的定位信息以及基站的基站定位信息，获得第二基站布站阵形，并将该第二基站布站阵形作为新的第一基站布站阵形，返回步骤S140，以基于该新的第一基站布站阵形获得目标源的精确定位信息。不仅能够提高多个基站间的数据互通，以根据多个基站接收到的雷达检测信号实现多基协同定位，并且通过基站布站阵形变换，进行多次定位计算，提高目标源的定位精确度，提高目标态势感知能力。

摘要： 本发明提供的基于激光雷达与定位向量匹配的多无人机协同定位方法，通过定位向量匹配算法，使用激光雷达测量无人机之间高精度的相对位置，以及使用GPS获取各无人机带有编号信息的低精度定位信息，将激光雷达定位信息和GPS定位信息融合，通过激光雷达定位向量和GPS定位向量匹配，解算出激光雷达所测无人机的编号，得到高精度的无人机协同定位信息，解决了激光雷达无法测得编队机群内部无人机编号的问题，计算出机群内部各无人机之间高精度的协同定位数据，满足无人机编队飞行对协同定位精度的要求。

摘要： 本发明涉及一种极限工况下多车协同定位平台及定位方法，定位平台包括在极限工况情况下互相协作实现车辆精准定位的通信装置、车载装置、路侧装置以及卫星组；通信装置为位于网络中的车辆提供实时信号；车载装置安装在位于网络中的车辆上，其实时接收通信装置的信息以及相邻其他车辆的位置信息；路侧装置布设在道路两侧，其为车载装置实时提供道路两侧固定物的信息；卫星组为位于网络中的车辆在优质路况上提供道路级车辆定位，为位于网络中的车辆在极限工况下提供绝对定位，同时为车载装置、路侧装置提供辅助定位；本发明在极限工况下能够实时的完成道路与环境感知准确定位，为智能网联汽车的发展与交通道路系统的改善提供了强有力的基础。

摘要： 本发明公开了一种车辆协同式物体定位优化方法及车辆协同定位装置，该方法包含有：自本车接收一资讯封包，该资讯封包中包含一邻车提供的车辆原始坐标及至少一物体原始坐标，以及其各自定位的精准度；对该车辆原始坐标及物体原始坐标进行时间延迟补偿，以分别得到邻车补偿后的一车辆坐标及一物体坐标；执行一优化程序，分别对车辆及物体的坐标进行优化，以分别得到车辆优化坐标与物体优化坐标；藉此，该车辆优化坐标与物体优化座相较于利用GPS接收器所测知的坐标资讯具有较高的精准度，可使得车辆能更精确地判断周围物体分布，提高行驶安全。

摘要： 本发明公开了一种同时定位和跟踪的协同定位方法，应用于用户终端，包括：确定通信范围内邻居节点的数量；当邻居节点数量大于等于预设值时，获取自身的运动方向角以及与邻居节点之间的距离，并接收锚节点的位置信息；若当前迭代次数未达到预设次数，确定预测信息和测量信息，测量信息包括根据从邻居节点接收到的第一输出概率信息确定的输入概率信息，和根据输入概率信息、预测信息确定的第二输出概率信息；根据预测信息和输入概率信息确定自身在n时刻的定位信息；将最后一次迭代得到的定位信息确定为n时刻的定位结果，并输入至预设的双向长短期记忆网络模型，得到自身在n时刻之后的预测轨迹。该方法不仅提高了协同定位的精度，也能够拓宽其应用场景。

摘要： 本发明提供一种多源协同定位方法及定位系统，获取定位传感器的定位数据；将获取的定位数据输入至多源定位模块中，进行预处理；基于配置的定位推理决策计算算法对定位数据进行处理；根据定位场景的属性，配置人类推理决策交互工具；使用人类推理决策交互工具对定位数据进行处理。将处理后的定位数据进行输出。系统使用方便，不同场景下可使用统一的配置开发工具，降低了多种场景下的人员定位系统的重复部署问题，在一定程度上减轻了系统部署调试的复杂程度，降低了成本。

摘要： 本发明涉及一种基于超宽带装置和视觉智能装置的协同定位系统及定位方法，基于全球导航卫星系统、超宽带和计算机视觉的智能装置协同定位，并考虑M2I方法只在超宽带静态锚的密集网络覆盖的区域有效，在大面积安装这种基础设施非常昂贵。为了研究减少这种密集的M2I超宽带基础设施需求的可能性，采用了M2M测量方法。测试结果表明，基于超宽带的M2M测距方法能够在亚米级的精度水平上可靠地评估可移动锚点的相对距离，特别是在锚点距离非常近的情况下。该协同定位系统能够在单一平台上集成传感器来弥补全球导航定位系统在可用性、可靠性以及受威胁性等方面的不足，同时，协同定位在多平台之间进行数据共享，为定位提供了进一步的性能改进。