邓廷祥,任鹏,程甲,等.面向集群协同的两点相对定位技术[J].兵工学报,2023,44(S2):22-34.
摘要
无人机精确定位的三个难题:
GNSS难以提供稳定准确的位置信息、难以部署辅助锚点、传统的相对定位方法大多存在节点数量限制。
本文针对上述问题,提出了一种GNSS 拒止条件下的集群节点相对定位的新方法:搭载IMU和UWB的两个节点,EKF融合IMU和机间的距离信息。
仿真:在相距200m的范围内,相对精度达到1.3m,比现有多节点相对定位算法提高了4倍【↓75?】
关键词
相对定位; 测距; 惯性测量单元; 扩展卡尔曼滤波; 卫星拒止
CH1 无人系统相对定位模型
构造两个无人机:A搭载三个UWB,作为锚点;B搭载一个,作为未知点。如下Fig1:
CH2 基于距离和惯导信息的相对定位算法
6维状态量 :
状态量X=相对位置(3)+相对速度(3):
观测量Z=相对距离(3):
增广的12维状态量 :
状态量X=相对位置(3)+相对速度(3)+A机加速度计常值偏差(3)+B机的加速度计常值偏差(3):
如下图(图2),观测信息为UWB的距离,状态更新是IMU数据,一个普通的滤波求解两个无人机的位置:
CH3 无人系统相对位置估计与结果分析
仿真设置略。运动轨迹如下:
将滤波前(标注为IMU)和滤波后(标注为EKF)的误差进行对比,如下:
3.4节对距离和传感器数量的影响进行了分析。
3.5节将本文所述的方法与文献[45]比较,位置误差的箱型图如下:
对比结果:本文所提的集群中的相对定位方法能够在仅有2架无人机参与的情况下实现比多无人机协同定位更优的性能, 降低了无人机集群中参与协同定位的无人机数量, 缓解了通信的压力。
实验:无人机A搭载三个UWB,无人机B搭载一个。
运动轨迹为:
【注】无人机A没有动
无人机B的位置误差曲线如下:
思路+图表+句式
思路
在两个无人机做CP的时候,一般情况下是没法观测到相对位置的(只能获得相对距离),但是这里作者对其中一个无人机安装三个UWB标签,构成三点定位,虽然标签过近会导致定位误差很大,但在理论上是可以定位的,解决了双机CP无法获得相对位置的问题。
图表
无。
句式
无。