13、室内环境超宽带位置方差映射

室内环境超宽带位置方差映射

1. 引言

机器人系统的定位通常是其应用的基础，涵盖避障、数据收集或无监督导航等领域。该主题研究众多，主要聚焦于所采用的传感系统以及处理和过滤导航数据的方法。此前研究探讨了将该技术集成到现有状态估计系统的方法。虽然像扩展卡尔曼滤波器（EKF）这样的现有状态估计技术能够处理传感器测量中的固有噪声，但对传感器测量方差表示方式的进一步改进可提升估计效果。此系列工作已证明使用模型替代静态值的有效性，但目前该函数仅代表超宽带（UWB）系统的一维方差模型。后续研究将涉及替代建模方法和新的数据收集方案。

2. 相关工作

当前UWB误差表征方法是在目标环境中逐步移动，在每个位置收集足够大小的样本后再移动到下一个位置。对于能够长时间运行进行表征的系统，或者访问不受时间限制的空间，这种方法可行。然而，对于无法长时间运行或操作范围不允许这种操作的设备，这种方法不实用。例如，与无人地面车辆（UGV）相比，无人机（UAV）飞行时间有限；在核退役场地等访问受限的空间中，对传感器系统进行原位表征也不可行。

UWB定位系统通过信标或“节点”之间发送和接收射频（RF）信号来运行，每个节点都能发送和接收RF信号。利用测量的时间差和已知的信号传输速度可以计算距离。其中，如“Pozyx”等UWB系统的导航信标技术颇受欢迎。

UWB测量的方差高度依赖于多个因素。研究表明，UWB系统通常噪声大且常有显著异常值。这些因素包括信标之间的距离、天线之间的相对姿态，以及操作环境周围的材料甚至与节点接触的材料也可能导致测量不准确。在Pozyx系统中，距离通过到达时间（TOA）方法计算，而其他系统则使用到达时间差（TDOA），即多个固定节点接收来自未知位置节点发送