基于UWB的自主跟随机器人定位方法

摘要：自主跟随机器人中的定位是移动机器人研究领域中最基本、最重要的问题之一。移动机器人通过携带的传感器获取自身状态和周围环境信息，从而实现自主定位。对现有定位技术进行综述，提出基于UWB的自主跟随机器人定位方法及系统开发，利用DW1000建立自主跟随机器人定位系统模型，并通过LabVIEW进行定位算法程序编写，实现跟随机器人的定位。

关键词：自主跟随机器人；定位；UWB；DW1000；LabVIEW

DOIDOI：10.11907/rjdk.161900

中图分类号：TP319

文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）009012702

基金项目基金项目：

作者简介作者简介：方晨晨（1994-），女，安徽桐城人，上海理工大学光电信息与计算机工程学院学生，研究方向为控制科学与工程。

0引言

随着科技和社会发展，自主跟随机器人越来越受到关注。目前，自主跟随机器人的技术难点之一就是定位，定位是机器人完成诸如路径规划、自主导航等复杂任务的前提，是移动机器人领域的研究热点。现有定位技术有GPS、蓝牙技术、红外线技术、RFID技术、无线局域网络、超声波定位等。其中，GPS是目前应用最广泛的室外定位技术，其优势是卫星有效覆盖范围大，且定位导航信号免费。但GPS接收机在室内工作时，信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度较低，所以不适用于室内定位；蓝牙、RFID定位技术虽然受环境干扰较小，但作用距离短，通信能力不强，不便于整合到其它系统中；红外线技术功耗较大，且常常受到室内墙体或物体的阻隔，实用性较差；无线局域网络成本较低，但无论是用于室内还是室外定位，WiFi收发器都只能覆盖较小范围，而且易受环境中其它信号的干扰，从而降低了精度，定位器能耗也较高；超声波定位精度可达厘米级，精度比较高，但超声波在传输过程中衰减明显，从而影响其定位有效范围，且成本较高。

和其它定位相比较，UWB技术优点在于低功耗、低成本、抗多径能力和穿透能力强，另外，UWB的无线通信空间容量达1Mbit/（s・m2），远优于其它系统[1]，适用于室外和室内定位。本文提出一种基于UWB的定位方法和系统，可实现自主跟随机器人相对于人的定位，从而实现机器人跟随人的目的。

1UWB定位技术

超宽带（UWB）技术是一种传输速率高（最高可达1 000Mbps以上）、发射功率较低、穿透能力较强，并且基于极窄脉冲的无线定位技术，无载波。无线定位技术是一种用来判断移动用户位置的测量和计算方法，即定位算法[2]。无线定位算法可分为基于距离的定位算法和与距离无关的定位算法两类。与距离无关的定位算法[3]节点硬件要求较低，但精度低。UWB定位一般采用基于距离的定位算法[4]。目前，最常用的定位算法主要有：信号到达角度定位（AOA）、信号强度分析法（RSS）、到达时间定位（TOA）、到达时间差定位（TDOA）等。

（1）到达角度定位（AOA）和信号强度分析法（RSS）。

基于信号到达角度的定位算法是一种典型的基于测距的定位算法，通过硬件设备感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和锚节点之间的相对方位或角度，再利用三角测量法或其它方式计算出未知节点的位置。RSS根据信号的传播模型，利用信号接收强度与信号传播距离的关系，对目标进行定位，此方法对信道环境十分敏感。

（2）到达时间定位（TOA）。

到达时间定位（TOA）计算测量信号从发射端传至接收端所需的时间，再根据信号传播的速度计算出发射端与接收端之间的距离。以每一个发射端作为圆心，以发射端与接收端的距离为半径作圆或球（二维平面作圆，三维平面作球），圆或者球的交点即为被测点的位置。TOA要求接收端与发射端的时间同步。

（3）到达时间差定位（TDOA）。

到达时间差定位（TDOA）是根据发射端发出信号到达不同基站的时间差，计算出移动台到基站间的距离。由移动台到两个基站的距离差得到一条双曲线，要求解目标点的坐标至少需要3个基站双曲线方程组。TDOA方法不需要基站与移动台时钟同步，只需要基站之间的时钟同步即可。

2DW1000

DecaWave的DW1000是世界上第一个单片机UWB无线收发器，是ScenSor无线室内定位系列芯片的第一款产品，精度高，能耗小，集成了射频无线电设计所需的全部元器件，包括DW1000定位芯片、天线、平衡-不平衡变换器、石英晶体及无源元件。

DW1000会向信号读取器发送无线信号，通过计算信号的传输时间来确定芯片位置，时间越长则说明距离越远，其误差不超过100mm。DW1000的最远传输距离为450m（直视距离，非直视距离为45m）。芯片功耗很低，电池可使用数年。考虑到其精度，这种芯片目前可作为室内定位技术RFID及WiFi的补充。

3系统模型及算法

机器人定位方式取决于所采用的传感器。移动机器人常用的定位传感器有里程计、摄像机、激光雷达、超声波、红外线、微波雷达、陀螺仪、指南针、速度或加速度计、触觉或接近觉传感器等[5]。本文采用DW1000传感器，通过UWB定位技术中的到达时间（TOA）定位算法，计算出人对于机器人的相对位置，实现机器人对人的跟随。

3.1系统模型

如图1所示，移动机器人在室内或室外环境中移动时，机器人上安装有3个DW1000传感器作为基站，人和机器人处在同样环境中，身上穿戴有一个DW1000传感器作为标签，假设人初始时刻已被机器人锁定。3个基站按等边三角形三个顶点位置固定在移动机器人上，用来发射UWB信号，标签接收到信号后，通过TOA算法可算出标

签分别距3个基站的距离，并通过几何运算得到人相对于

机器人的位置。

3.2坐标模型及定位算法

机器人和人所处的环境是三维空间，以机器人本身为参考系建立一个局部坐标系统。如图2所示，定义3个基站位置距离AB、BC、AC均为a；定义BC边上的高所在延长线为y轴，y轴正向与机器人自身的方向一致；3个基站构成的等边三角形AB边的中点为O（0，0，0）；标签坐标为M（x，y，z），其中z为标签到基站所在水平面的高度；等边三角形的中心为H。

根据3个基站到标签的距离，通过解析几何可以算出标签M在等边三角形所在平面的投影M’点到等边三角形中心的距离：

L=M'H=（d14+d24+d34-d12d22-d12d32-d22d32）÷（3a2）（1）

标签M在等边三角形所在平面的投影M′点与等边三角形中心H点的连线，即M’H与y轴的夹角即方位角：

θ=∠M'HA=arctan（3（d32-d22）÷（-2d12+d22+d32））（2）

由此，人的位置坐标可以表示为（L，θ），即确定出人相对于机器人的位置信息，所得位置误差范围在±100mm以内，位置信息基于机器人和人直接计算，不存在累积误差。

3.3跟随方案

利用3.2节得到的人相对于机器人的坐标，机器人实现跟随的步骤为：①机器人根据人的位置坐标，解算出人在以机器人本身为参考坐标系中x，y方向的偏移量；②机器人在x方向上移动，最终使人在坐标系中x方向的偏移量为零；③机器人在y方向上移动，最终使人在坐标系中y方向的偏移量为零；④当人在坐标系中x，y方向的偏移量都为零时，即机器人此时到达人的位置，从而实现跟随。

4软件设计

通过理论计算得到人相对于机器人的位置后，要实现跟随机器人的定位，需将定位算法写成程序从而控制机器人的运动。本文软件系统基于Labview编写的程序，经过调试后可以下载到机器人控制器中运行。

4.1LabVIEW软件平台

LabVIEW是NI公司开发的图形化编程开发平台，具备强大的实时数据处理与显示功能。LabVIEW不同于基于文本的编程语言（如C，C++等），是一种图形编程语言――通常称为G编程语言，其编程过程为通过图形符号描述程序的行为[6]，编程简单，使用灵活，易于理解，采用LabVIEW图形化的编程方式来实现定位算法非常简便。

4.2程序设计

在编写定位算法核心程序外，考虑到采用DW1000测距时3个基站到标签的距离都会产生cm级的误差，所以编程时采用随机数生成厘米级随机误差，使得实验效果更接近于真实情况。算法实现如图3所示。

图3基于Labview的定位算法程序

5结语

本文提出了一种基于UWB的自主跟随机器人定位方法及系统，该系统适用于室外和室内定位，结构简单，易于实现，且所得位置信息是基于机器人和人直接计算，不存在累计误差。解算出人相对于机器人的位置信息后，后续可以根据人的坐标进行机器人路径规划，实现机器人对人的跟随。本文定位方法基站安放于机器人本体上，因此局限于机器人本体的大小，测量精度不够，有一定局限性，还需改进。本文重点在于跟随机器人的定位系统及方法，因此跟随方法未加以详述，可根据本文的思想加以改进创新，以便实现最佳跟随效果。

参考文献参考文献：

[1]樊祥宁.超宽带无线通信关键技术研究[D].南京：东南大学，2005.

[2]庞艳，乔静.UWB无线定位技术探讨[J].电信快报，2005（11）：4951.

[3]孙利民，李建中，陈渝，等.无线传感网络[M].北京：清华大学出版社，2005.

[4]李正荣，黄晓涛.超宽带定位技术的分析与思考[J].电信快报，2008（4）：2932.

[5]胡劲草.室内自主式移动机器人定位方法[J].传感器世界，2006（11）：610.

[6]赵国伟，陈诚，徐跃民.基于LabVIEW的自动化控制和编程设计[J].微计算机信息，2007（28）：1112，209.