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    来源:网络素材

    整理:李肖遥

    随着UWB技术不断完善,市场需求增加,室内定位公司迎来春天。UWB定位系统是目前业界精度最高的商用无线定位系统,可实现较高的实时定位精度与定位容量,通常能够在现实环境中获取高达10cm~20cm的二维定位精度,世界大范围内开始了UWB的应用。

    UWB室内定位系统如何能够做到如此高的精度?

    下面来为大家全面解析,定位精度可达厘米级的UWB定位,不会像GPS一样把你带到沟里!相比本文要讲的UWB定位,GPS定位应该已被大家广泛熟知,因为我们生活的方方面面都离不开定位、导航!

    但是,你们有没有遇到这种情况:

    自驾游时,找停车位给带去了沼泽地?树林里又哪来的加油站?最捉急的莫过于找酒店,你让人睡沟里吗?……

    景色虽美,但不是车主要去的地方,这难道不是GPS的硬伤?

    STOP GPS ERROR.”告别错误定位。

    不同于GPS,UWB定位主要应用于室内高精度定位,用于在一定空间范围内获取人或物的位置信息。

    可以说,近几年,室内定位在零售、餐饮、物流、制造、化工、电力、医疗等行业均展现出了广阔的市场前景。

    在此背景下,蓝牙定位、Wi-Fi定位、UWB定位、RFID定位等技术纷纷进入市场,为不同行业的室内定位需求贡献了诸多行之有效的位置服务方案。

    其中UWB定位(超宽带)的市场关注度和接受度在最近几年明显提高。

    UWB定位的应用场景也越来越广,监狱看守所、综合性医院、工厂、机场、停车场等场所对于定位和导航的需求也逐渐增多。

    监狱看守所希望能够借助UWB定位技术来实现监狱犯人智能化监控,例如实时获取犯人位置信息,越界自动报警,人数只能清点等。

    医院养老院希望对医疗设备进行实时定位,便于需要时快速调用;希望能对老人、特殊病患进行定位监护,防止其发生意外。

    高危化工厂需要对人员、设备的位置信息进行定位管理,防止发生安全事故等。

    什么是超宽带?

    超宽带(Ultra Wide-Band,UWB)是一种新型的无线通信技术,根据美国联邦通信委员会的规范,UWB的工作频带为3.1~10.6GHz,系统-10dB带宽与系统中心频率之比大于20%或系统带宽至少为500MHz。

    UWB信号的发生可通过发射时间极短(如2ns)的窄脉冲(如二次高斯脉冲)通过微分或混频等上变频方式调制到UWB工作频段实现。

    UWB定位的主要优势有,低功耗、对信道衰落(如多径、非视距等信道)不敏感、抗干扰能力强、不会对同一环境下的其他设备产生干扰、穿透性较强(能在穿透一堵砖墙的环境进行定位),具有很高的定位准确度和定位精度。

    为啥说UWB定位的定位精度能够达到厘米级呢?

    UWB-TDOA定位原理:

    UWB定位系统采用TDOA(到达时间差原理),利用UWB技术测得定位标签相对于两个不同定位基站之间无线电信号传播的时间差,从而得出定位标签相对于四组定位基站的距离差。

    使用TDOA技术不需要定位标签与定位基站之间进行往复通信,只需要定位标签只发射或只接收UWB信号,故能做到更高的定位动态和定位容量。

    UWB定位指标

    另外,高精度的定位不仅需要高精度的时间测量技术,还需要稳定可靠的基准时间,由于晶振、锁相环等模拟电路的不确定性,需要高精度的同步技术解决UWB-TDOA定位中的频率同步和时间同步问题。

    通俗地讲,时间同步类似于将两块手表的时刻调整到相同时刻,但是由于两块手表机械的差异性导致的运行快慢会使两块表运行一段时间后出现偏差,此即需要频率同步来解决。

    目前同步技术分为有线同步和无线同步两种,有线同步指使用光纤、网线等线缆将定位基站直接相互连接或接入同步控制器实现定位基站之间的同步;无线同步指通过无线电实现定位基站之间的同步。

    通常有线同步精度较无线同步高,而由于有线同步需要额外铺设线缆导致有线同步成本较无线同步高。

    无线同步技术深入无线电发射接收链路导致不同步的因素本质,使无线同步达到有线同步相同的定位精度。

    厘米级高精度定位为什么更倾向于UWB?

    首先其他定位技术可以达到的定位精度有限,即使能达到UWB定位技术同样的定位精度,其系统的复杂程度和成本也太高。

    其次,像RFID、ibeacon虽然在定位上有很多场景可做,但现在已经有很多企业都在做了。而UWB是一种比较新的技术,有很多优势,也有很多潜在的应用市场尚待开发。

    来源整理于网络素材,版权归原作者所有,如有侵权,请联系删除,谢谢。

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  • 基于DW1000,基站和标签,通过C#语言编写的室内定位上位机源码
  • UWB室内定位技术的五大缺点

    千次阅读 2021-08-24 01:07:36
    关注、星标公众号,直达精彩内容来源:网络素材整理:李肖遥UWB技术作为一种流行的室内定位技术,UWB技术凭借着极高的精度和极具优势的性价比占据了头把交椅,一时间国内国外的公司蜂拥而至,随着...

    关注、星标公众号,直达精彩内容

    来源:网络素材

    整理:李肖遥

    UWB技术作为一种流行的室内定位技术,UWB技术凭借着极高的精度和极具优势的性价比占据了头把交椅,一时间国内国外的公司蜂拥而至,随着芯片厂商的低成本芯片的量产,UWB定位可谓风光不二。

    我不否认因为精度的问题,UWB定位技术有着广泛的使用前景,但是问题总是有的,UWB也存在很多问题。

    1、首先是市场需求因素

    UWB是一种主流的室内定位技术,虽然也可以在室外做覆盖,但是需要建设定位网络。室内定位的需求相比室外定位就小很多,室外定位GPS的市场早就达到了千亿规模,室内定位才是十分之一。

    原来的WIFI定位、RFDI定位、蓝牙定位,定位精度很低,都是米级的,解决不了行业的痛点,行业有痛点的地方精度就不够,一直处于半死不活,所谓的商场导航、停车场停车就根本是痒点的需求。

    虽然UWB的加入,非常好的解决了精度问题,UWB 技术有着场景的要求,需要部署UWB定位的网络。UWB定位可以用在人员定位系统上,也可以用在物体的定位上。

    从市场的角度来讲,UWB所代表的定位需求还是有一定的前瞻性,在现阶段还是个寻找行业痛点的过程,某些行业应用比如叉车定位虽然很好,但是体量还是太小,无法支撑起整个行业的规模来。

    如果采用在人身上,就需要回答一个问题,到底什么样的场景需要对人有这么高的精度要求,如果是普适的考情、打卡、在岗等,这样的需求有,但是不值得企业大规模的投入,因此,从人员定位系统的角度出发,UWB目前主要解决是生产安全问题,越高危的人身安全领域,需求越强烈。

    而除此之外,基本是没啥需求的。另外是可移动的物体的定位需求,还是区域内的定位,这样的需求目前还非常少,可能随着机器人的大规模采用会有更多的需求还不一定。

    随着苹果雷声大雨点小的加入,室内的指向性定位,比如防丢,汽车开门什么的。但是这个行业的形成还是需要时间,而且这个是手机和汽车行业做的事情,不适合普通创业公司。

    2、成本问题也是不可忽略的因素

    UWB定位系统需要包括UWB定位基站、定位标签、定位引擎和应用系统这四部分。和WIFI、蓝牙、RFID等定位技术相比,在定位基站和定位标签的价格上UWB有着明显的压倒性价格差。

    基本是在10倍以上的价格差距,导致整个方案的成本居高不下,因为UWB定位的需求体量小,所以价格就没法降下来,降了,需求没有明显的上升,恐怕很多国内的UWB公司就要关门了。

    因为目前制约这个行业的是需求太少,而不是价格太贵。另外,UWB定位是要求最少3点定位,需要3个基站的支持,所以作为室内定位的首选方案,如果房间太多,那么基站的成本就是房间数量*3,所以成本高也不是没原因的。

    3、研发难度高,投入大

    UWB定位技术目前基本都是采用DW1000的芯片,实际上这个芯片集成的算法很少,就是发个脉冲信号,主要的定位算法都是需要做定位的集成厂商来自己研究和优化,导致开发的难度高,投入的人力大,而且定位的偶然性误差会较大。

    这些问题都可以通过算法的优化去解决,但是要花费大量的人力。相比WIFI和蓝牙等定位技术的开发难度,就不是在一个级别上,这也是成本居高不下的另外一个原因。

    新入行的企业一般都会碰到DW1000芯片例程调试等各方面的问题,调通之后精度收到各种因素的影响会有较大的误差,产品的资料又比较少,技术支持力度又不足等等,每个问题的解决都是充满艰辛的里程。

    4、UWB原理上的问题,影响精度

    在芯片的datasheet上,UWB定位可以到10cm,当然有些国内厂商为了博眼球说是能到5cm的精度,比原厂商还高一倍,这集中体现了国内的能力不是一般的高。

    UWB所需要的频段我国分配是从6G-9G,这么高的频段,脉冲的穿透性就不好,因此UWB定位的要求是无遮挡是最优的,如果有背对着定位基站等情况发生,精度就会下降。如果中间有厚的水泥墙之类的,那最好就是多放置基站,否则定位肯定是会出现问题的。

    所以很容易看到国内某厂商的宣传视频,里面的人总是把UWB标签举在手上来走路,也不是没原因的。

    5、功率问题,影响距离

    UWB定位的频段国内是有划分,但是频率过高,而且发射功率的要求过于严格,是-40db。在很低的发射功率的情况下,对室外的定位肯定有影响,所以距离就不能太远,一般是小于100米,这样对机场等大面积的地方的覆盖就是个很大的问题。当然在室内定位的时候,这个问题基本是不存在的。

    6、总结

    虽然UWB定位技术有上面的问题,但是UWB定位有着最大的优势,精度。和WIFI定位、蓝牙定位这种用起来可有可无的技术相比,UWB定位的精度直追激光定位。

    随着新的行业应用的不断的发掘,成本价格的不断下降,UWB定位技术的真正爆发的时间也不会太迟。

    UWB技术和物联网的结合、UWB技术在机器人上的使用、UWB技术在工业4.0上的应用最终会让这种技术在位置需求这个根本性问题上找到它应有的坐标的。

    来源整理于网络素材,版权归原作者所有,如有侵权,请联系删除,谢谢。

    ‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧  END  ‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧‧
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  • 为了提高 UWB 导航系统的鲁棒性,利用 EKF 滤波器实现 UWB /IMU 的紧组合,对载体的速度进行估计,并基于残差卡方检测原理判别是否出现 NLOS,通过减小异常测量值的权重来减弱 NLOS 对载体速度估计的影响。...

    1 简介

    基于 UWB 无线电技术的小区域导航技术已被愈发广泛的应用于实际场景中,然而 NLOS 误差严重会影响到系统的速度与位置的估计精度。为了提高 UWB 导航系统的鲁棒性,利用 EKF 滤波器实现 UWB /IMU 的紧组合,对载体的速度进行估计,并基于残差卡方检测原理判别是否出现 NLOS,通过减小异常测量值的权重来减弱 NLOS 对载体速度估计的影响。而后设计 α - β 滤波器,融合载体的速度信息,对由牛顿迭代法求解的位置估计结果进行平滑处理。仿真结果表明,设计的算法能够有效抑制 NLOS 干扰对载体速度估计的影响,有助于进一步实现无人设备在小区域内的内外环控制任务。

    2 部分代码

    clc
    clear all
    close all
    global UKF;
    
    addpath('ekfukf');
    load('ground_truth.mat')
    % Measurement model and it's derivative
    f_func = @ekf_ins_f;
    df_dx_func = @ekf_err_ins_f;
    h_func = @ekf_uwb_h;
    dh_dx_func = @ekf_err_uwb_h;
    
    % anchor position 
    UKF.BSOneCoordinate = [9.21;1.08;-0.17];%4.08
    UKF.BSTwoCoordinate = [0;0;-1.885];
    UKF.BSThreeCoordinate = [0;6.281;-1.37];
    UKF.BSFourCoordinate = [1.705;12.88;-2.27];
    UKF.BSFiveCoordinate = [9.31;11.59;-0.52];
    UKF.BaseS_Position = [UKF.BSOneCoordinate,UKF.BSTwoCoordinate,...
      UKF.BSThreeCoordinate,UKF.BSFourCoordinate,...
      UKF.BSFiveCoordinate]*30;
    UKF.bSPcs = 5;
    
    % download the sensor data
    matfile = dir('*_HandledFileToMatData.mat');
    if isempty(matfile)
       disp('           None Found *_HandledFileToMatData.mat')
    end
    
    for ki=1:size(matfile)
       load(matfile(ki).name)
    end
    
    % initialization
    ProcessNoiseVariance = [3.9e-04    4.5e-4       7.9e-4;   %%%Accelerate_Variance
                           1.9239e-7, 3.5379e-7, 2.4626e-7;%%%Accelerate_Bias_Variance
                           8.7e-04,1.2e-03,1.1e-03;      %%%Gyroscope_Variance
                           1.3111e-9,2.5134e-9,    2.4871e-9    %%%Gyroscope_Bias_Variance
                        ];  
    Q = [  diag(ProcessNoiseVariance(1,:)),zeros(3,12); 
    zeros(3,3), diag(ProcessNoiseVariance(1,:)),zeros(3,9); 
    zeros(3,6), diag(ProcessNoiseVariance(3,:)),zeros(3,6); 
    zeros(3,9),  diag(ProcessNoiseVariance(2,:)),zeros(3,3);
    zeros(3,12), diag(ProcessNoiseVariance(4,:))];  
    MeasureNoiseVariance =[2.98e-03,2.9e-03,...
       1.8e-03,1.2e-03,...
       2.4e-03];%%%%uwb ranging noise
    R = diag(MeasureNoiseVariance);
    
    Position_init =[20;100;-1.9];    deta_Position_init = [0;0;0];
    Speed_init = [0;0;0];              deta_Speed_init = [0;0;0];   
    Accelerate_Bias_init = [0;0;0];    deta_Accelerate_Bias_init = [0;0;0];   
    Gyroscope_Bias_init = [0;0;0];     deta_Gyroscope_Bias_init = [0;0;0];   
    Quaternion_init = [1,0,0,0]';    deta_Quaternion_init = [0;0;0;0];        
    
    % state init x0 and P0   
    X0 = [Position_init;Speed_init;Accelerate_Bias_init;Gyroscope_Bias_init;Quaternion_init];
    
    StaticBiasAccelVariance =[6.7203e-5,      8.7258e-5,       4.2737e-5];
    StaticBiasGyroVariance =   [2.2178e-5,     5.9452e-5,        1.3473e-5];
    
    init_c = 0.1;
    P0 = [init_c*eye(3,3),zeros(3,12);
         zeros(3,3) ,  1e-2*init_c*eye(3,3),zeros(3,9);
      zeros(3,6),  1e-2*init_c* eye(3,3),zeros(3,6);
         zeros(3,9),   diag(StaticBiasGyroVariance),zeros(3,3);
         zeros(3,12),   diag( StaticBiasAccelVariance);
        ];  
    
    % Initial guesses for the state mean and covariance.
    X = [2;2;-3;zeros(3,1);10/180*pi;-10/180*pi;20/180*pi;...
        sqrt(StaticBiasAccelVariance').*randn(3,1);
    sqrt(StaticBiasGyroVariance').*randn(3,1)
    ];
    dX = [zeros(9,1);   
        sqrt(StaticBiasAccelVariance').*randn(3,1);
    sqrt(StaticBiasGyroVariance').*randn(3,1)];
    
       MM(:,k)   = X;
       PP(:,:,k) = P;
      imu_iter = imu_iter + 1;
    end  
    
    MM(7:9,:)= MM(7:9,:)/pi*180;
    noise = noise';
    for uwb_iter=1:4:length(UWBBroadTime_vector)-10
        Z_meas = diag(Uwbranging_vector(uwb_iter:uwb_iter+4,:) +  noise(uwb_iter:uwb_iter+4,:)) ;
           uwbxyz = triangulate(Z_meas);
    UWBXYZ = [UWBXYZ,[UWBBroadTime_vector(uwb_iter+2);uwbxyz;TraceData(4*(uwb_iter+2)+1,2:4)']];
    end
    %-------------- figure 1: display trajectory ----------------------%
    base = 1;
    figure(1)
    subplot(311)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+1),'g.')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:),'m')
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(2,:),'k')
    title('Position x Axis');xlabel('T:s');ylabel('X axis:m');grid on;
    legend('Real Trajectory','UWB-IMU Trajectory','UWB Trajectory')
    
    subplot(312)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+2),'g.')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:),'m')
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(3,:),'k')
    title('Position y Axis');xlabel('T:s');ylabel('Y axis:m');grid on;
    legend('Real Trajectory','UWB-IMU Trajectory','UWB Trajectory')
    
    subplot(313)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+3),'g.')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:),'m')
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(4,:),'k')
    title('Position z Axis');xlabel('T:s');ylabel('Z axis:m');grid on;
    legend('Real Trajectory','UWB-IMU Trajectory','UWB Trajectory')
    
    %-------------- figure 2: display trajectory error -----------------%
    base = 1;
    figure(2)
    subplot(331)
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:)'- TraceData(:,base+1),'m');
    hold on
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(2,:) - UWBXYZ(5,:),'k')
    title('Position x Axis');xlabel('T:s');ylabel('X axis:m');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error','UWB Trajectory Error')
    
    subplot(332)
    xvalues1 = -3:0.2:3;
    error = MM(base,:)'- TraceData(:,base+1);
    hist(error(find(error < 3 & error > -3)),100);
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error')
    
    h=subplot(333);
    error =UWBXYZ(2,:) - UWBXYZ(5,:);
    hist(error(find(error < 3 & error > -3)),100);
    hp = findobj(h,'Type','patch');
    set(hp,'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor','w')
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB Trajectory Error')
    
    subplot(334)
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:)' - TraceData(:,base+2),'m')
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(3,:) - UWBXYZ(6,:),'k')
    title('Position y Axis');xlabel('T:s');ylabel('Y axis:m');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error','UWB Trajectory Error')
    
    subplot(335)
    xvalues1 = -3:0.2:3;
    error = MM(base+1,:)'- TraceData(:,base+2);
    hist(error(find(error < 3 & error > -3)),100);
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error')
    
    h=subplot(336);
    error =UWBXYZ(3,:) - UWBXYZ(6,:);
    hist(error(find(error < 3 & error > -3)),100);
    hp = findobj(h,'Type','patch');
    set(hp,'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor','w')
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB Trajectory Error')
    
    subplot(337)
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:)' - TraceData(:,base+3),'m')
    plot(UWBXYZ(1,:),UWBXYZ(4,:) - UWBXYZ(7,:),'k')
    title('Position z Axis');xlabel('T:s');ylabel('Z axis:m');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error','UWB Trajectory Error')
    
    subplot(338)
    xvalues1 = -10:0.2:10;
    error = MM(base+2,:)'- TraceData(:,base+3);
    hist(error(find(error < 10 & error > -10)),100);
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB-IMU Trajectory Error')
    
    h=subplot(339);
    error =UWBXYZ(4,:) - UWBXYZ(7,:);
    hist(error(find(error < 10 & error > -10)),100);
    hp = findobj(h,'Type','patch');
    set(hp,'FaceColor',[0 .5 .5],'EdgeColor','w')
    title('Position x Axis Error Hist');grid on;
    legend('UWB Trajectory Error')
    
    %-------------- figure 3: display Speed state -----------------%
    base = 4;
    figure(3)
    subplot(311)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+1),'r*');grid on
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:),'k')
    title('Speed x Axis');xlabel('T:s');ylabel('x axis:m');grid on;
    
    subplot(312)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+2),'g*');grid on
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:),'k')
    title('Speed y Axis');xlabel('T:s');ylabel('y axis:m');grid on;
    
    subplot(313)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+3),'c*');grid on
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:),'k')
    title('Speed z Axis');xlabel('T:s');ylabel('z axis:m');grid on;
    
    
    %-------------- figure 4: display Pose state -----------------%
    base = 7;
    figure(4)
    subplot(311)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+1),'r*')
    hold on;grid on;
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:),'k')
    title('Euler');grid on;
    legend('Real Atti','UWB-IMU Atti')
    
    subplot(312)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+2),'g*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:),'k')
    title('Euler');grid on;
    legend('Real Atti','UWB-IMU Atti')
    
    subplot(313)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+3),'c*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:),'k')
    title('Euler');grid on;
    legend('Real Atti','UWB-IMU Atti')
    
    %-------------- figure 5: display estimated accel bias ----------%
    base = 10;
    figure(5)
    subplot(311)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+1),'r*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:),'k')
    title('Accel Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')
    
    subplot(312)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+2),'g*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:),'k')
    title('Accel Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')
    
    subplot(313)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+3),'c*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:),'k')
    title('Accel Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')
    
    %-------------- figure 6: display estimated gyro bias ----------%
    base = 13;
    figure(6)
    subplot(311)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+1),'r*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base,:),'k')
    title('Gyro Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')
    
    subplot(312)
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    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+1,:),'k')
    title('Gyro Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')
    
    subplot(313)
    plot(TraceData(:,1),TraceData(:,base+3),'c*')
    hold on
    plot(SampleTimePoint(1:Pcs),MM(base+2,:),'k')
    title('Gyro Bias');grid on;
    legend('Real Error','UWB-IMU Error')

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  • 什么UWB

    2021-08-27 13:47:57
    关注、星标公众号,直达精彩内容来源:矽磊电子公众号整理:李肖遥人类为了征服自然,从古至今运用了众多的定位方法。从最早的观察天空,到罗盘、指南针、纸质地图,再到今天的卫星定位,我们已经基本解...

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    来源:矽磊电子公众号

    整理:李肖遥

    人类为了征服自然,从古至今运用了众多的定位方法。从最早的观察天空,到罗盘、指南针、纸质地图,再到今天的卫星定位,我们已经基本解决“我在哪”的问题。时至今日,人类对定位技术的要求已经从户外导航逐步拓展到室内定位。然而,随着城市化建设的进程,室内空间越来越密集,室内结构越来越复杂。为了不在钢筋水泥中迷路,室内定位技术应运而生。


    最早的室内定位技术主要有RFID、蓝牙、Wi-Fi、超声波、红外线等。但这些技术都拥有各自的局限性,蓝牙和Wi-Fi技术定位精度不够,红外线技术穿透力差,超声波技术易受干扰。相比之下,近期备受瞩目的UWB技术,凭借更强的抗干扰性,更高的定位精度,成为了当下最具市场潜力的室内定位技术。

    01

    UWB概述

    超宽带 (Ultra Wide Band,简称UWB)技术是一种无线载波通信技术,通过发送纳秒级的非正弦波窄脉冲来传输数据,基于ToF技术计算无线电波返回设备的时间,进而测算设备间的距离,测距精度极高,可以达到厘米级。超宽带系统与传统的窄带系统相比,具有收发时间短、抗多径效果好、系统安全性高、整体功耗低等优点。因此,UWB技术能够应用于室内静止或移动的人和物的快速高精度定位跟踪与导航。

    UWB出现于1960年,通过Harmuth、Ross和Robbins等先行公司的研究, 70年代在雷达系统应用中获得了重要的发展。为了研究UWB在民用领域使用的可行性,自1998年起,美国联邦通信委员会(FCC) 就“超宽带无线设备对原有窄带无线通信系统的干扰及其相互共容”的问题开始广泛征求业界意见。2002年,美国FCC正式将3.1GHz-10.6GHz频带作为室内通信用途的UWB开放,标志着UWB开始用于民用无线通信。随后几年,日本、新加坡和欧盟等的无线电管理部门都颁布了类似的法令。中国从2006年开始进行UWB频谱规划的准备工作。2008年,中国的UWB频谱规划正式发布,包括UWB信号的射频指标、应用场所限制、设备核准等方面的内容。

    02

    技术特点

    UWB技术目前基于最新的IEEE 802.15.4a/z标准,该标准已针对微定位和安全通信进行了优化。作为一项高精度定位技术,UWB可以将人和物精确定位在几厘米之内,使其准确度比当前的低功耗蓝牙(BLE)和Wi-Fi实现高近百倍,其卓越的高精度性能完美的符合室内定位应用的需求。

    1、 定位精度高。视距情况下,UWB定位精度可以达到10cm以内,远高于其他无线定位技术。适合众多的应用场景,比如AGV小车的管理、司法监狱对人员的轨迹监测、智能制造对原材料的实时监控等。

    2、 稳定性好。首先,UWB技术对各种类型的干扰(包括多径)具有很高的抗扰性,其发射的脉冲波抗干扰能力强于连续的电磁波。其次,UWB工作频段在3GHz-10GHz,相对于2.4G频段的无线定位技术,外界的干扰信号更少。

    3、 安全性高。UWB利用IEEE定义的限界技术来提供一定程度的安全性,使其成为极其安全的格式。

    4、 低延迟。UWB的通信收发速度可高达每秒1000次,读数比卫星导航快50倍,可以应用于对任何物体的实时定位/跟踪。

    5、 经济实用。UWB芯片运用主流工艺技术,能够针对低功耗的应用场景进行优化。

    基于以上特性,UWB定位技术在消费类的应用也不断发展,目前已有些厂商研发了诸如定位标签、智能跟随行李箱等消费级产品,而未来,如果说UWB定位技术能够集成到手机里面,则将会刺激消费级应用的迅速爆发。

    03

    发展前景

    在物联网行业,室内位置信息将是人或物最重要的信息属性之一。UWB将以其特性助力智能家居应用场景的升级,随着智能家居的生态成熟,UWB消费级应用市场规模巨大。据相关资料显示,2022年中国UWB室内定位市场规模有望达到22.1亿美元,占全球市场规模的18.0%,而中国企业级UWB室内定位市场将达到121.5亿元,从2017年开始,年增长率达到85.6%。

    在商业层面,国内外的巨头和创业企业为促进室内定位技术落地,做出大量尝试,室内位置服务产业链初现雏形。

    在政府层面,中国国务院、科技部、工信部下发的多项指导政策中均提出要大力推动室内定位系统发展。比如国家的十三五规划就制定了导航与位置服务,包括室内外无缝导航、室内外多模式协同定位、室内多维位置信息、位置智能感知、无人驾驶地图服务等标准。

    行业巨头和政府组织强力介入室内定位位置服务,会推动用户对室内定位的快速认可,加速室内位置服务生态成熟和应用落地。由此可见,在未来几年,中国乃至全球的室内定位服务应用会迎来快速增长。

    来源整理于网络素材,版权归原作者所有,如有侵权,请联系删除,谢谢。
    
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