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詳解：三邊測距定位算法

時間：2021-09-29 15:31:25
關鍵字： 測距   
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[導讀]“定位”這個概念想必大家并不陌生，可以說定位技術的迅猛發(fā)展，給我們的日常生活帶來了極大的便利。比如，手機的定位導航系統(tǒng)讓“路癡”再也不怕出遠門了；航天飛行器可以自由地穿梭于浩瀚的宇宙卻逃不出人類的掌控；無人駕駛技術更是離不開定位系統(tǒng)的支撐……通過GPS定位系統(tǒng)實現(xiàn)無人機的空中懸停...

詳解：三邊測距定位算法



“定位”這個概念想必大家并不陌生，可以說定位技術的迅猛發(fā)展，給我們的日常生活帶來了極大的便利。
比如，手機的定位導航系統(tǒng)讓“路癡”再也不怕出遠門了；航天飛行器可以自由地穿梭于浩瀚的宇宙卻逃不出人類的掌控；無人駕駛技術更是離不開定位系統(tǒng)的支撐……

詳解：三邊測距定位算法
通過GPS定位系統(tǒng)實現(xiàn)無人機的空中懸停定點飛行


接下來，將向大家介紹一種簡單的定位算法：三邊測距定位算法。

【簡介】

簡單地說，實現(xiàn)定位你只需要做好以下兩點：

測量值? 從某種意義上說，幾乎所有你能測量的數(shù)據都取決于“位置”，并且可以利用測得的數(shù)據進行定位。最理想的情況是測量那些對“位置”非常敏感的數(shù)據。例如，測量溫度可能會知道你身在哪個大陸，當然這樣的結果并不準確，但是如果測量的是你相對于某些點的距離或者角度，那么對你的位置的定位可能會更精確一些。


參考點 ?描述一個確定的位置，正確的方法就是描述它相對于某些參考點的位置。參考點可以是“你的家”、“北極星”或“天空中的一些衛(wèi)星”。對我們來說，我們將使用錨。利用3個錨點就可以描述一個二維的坐標系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中我們可以找到我們的位置。對于三維定位系統(tǒng)，我們則需要4個錨點。


下面是一些例子:



定位系統(tǒng)

測量值

參考點

GPS

距離*

衛(wèi)星

Pozyx

距離

錨

攝像機

視頻圖像

相機指定方向

WiFi、指紋識別

接收信號強度

數(shù)據庫中的指紋

數(shù)字羅盤

磁場矢量

磁場北極

航位推算

加速度和角速度（來自陀螺儀）

最初的位置和方向

注意：一些GPS接收器也使用多普勒頻移定位

【三邊測距法】

最常用的定位方法是使用基本的幾何圖形來估計位置。通過測量與錨點的距離，就可以確定你的位置。如果我們只知道自己與錨點的距離，那么我們的位置肯定會在以錨點P為圓心以測得距離d為半徑的圓上。如果我們用3個錨進行距離測量，我們會發(fā)現(xiàn)我們的位置在三個圓的交點上，如圖1所示。這種方法被稱為三邊測距法（如果使用的錨點數(shù)量超過3個，則稱為多邊測距法）。


這種方法的困難在于測量中總會有一些噪音，測量并不完美。因此，圓不會在一個點相交。為了解決這個問題，我們試著找出最接近所有圓的點。


詳解：三邊測距定位算法

圖1：三邊測量

?


詳解：三邊測距定位算法

注：你可以選擇跳過該算法的描述，直接參閱下一篇文章：超寬帶是如何工作的。

【一個基本的算法】

在本節(jié)中，我們將介紹一種簡單的算法，它可以從一系列的范圍測量中計算出位置。這個基本算法不是最優(yōu)的，但是當范圍測量足夠精確時，它就會很好地工作。


我們將解釋2D定位的算法。位置P由坐標x和y給出。第i個錨點pi的位置坐標為(xi,yi)，如果我們有N個錨，那么i的取值為從1到N，這些錨點的坐標是已知的。


現(xiàn)在，位置P與第i個錨點之間的距離由di表示，di由下面的公式給出：

詳解：三邊測距定位算法

?

對等式兩邊取平方：

詳解：三邊測距定位算法


? ? 上面方程的問題在于含有非線性項x^2和y^2。我們可以通過從di^2中減去dN^2來消除這些非線性項，得到N-1個方程，其中第i個方程式為：


詳解：三邊測距定位算法


現(xiàn)在我們有了一些關于坐標x和y的線性方程，這很好，因為線性方程很容易求解。我們把它寫成矩陣的形式：


詳解：三邊測距定位算法

其中：詳解：三邊測距定位算法

詳解：三邊測距定位算法


我們現(xiàn)在可以解這個方程組了。


如果我們恰好有3個錨點：N=3，我們就會得到兩個方程來求解兩個未知數(shù)，通過求解下面的方程，我們可以找到P的位置：

詳解：三邊測距定位算法


如果我們有超過3個錨點：N>3，我們得到的方程的數(shù)量要多于未知數(shù)的數(shù)量，此時A的逆矩陣是不存在的。為了解決這個問題，我們可以利用偽逆算子來計算這個位置。這就產生了下面的方程式：

詳解：三邊測距定位算法


請注意，上面的公式將盡可能地將坐標x和y與所有不同的方程相匹配。因此，當使用更多的錨時，定位的準確性也會隨之提高。


上面描述的算法被稱為線性最小二乘算法。“線性”是因為我們把方程進行了線性化（通過平方）和“最小二乘”是因為矩陣的（偽）逆矩陣會使所有方程的平方誤差最小化。


【拓展】

上面描述的算法是一種非常簡單和低復雜度的算法。如果你想了解更多關于先進定位技術的知識，建議你尋找以下主題：非線性最小二乘、卡爾曼濾波、粒子濾波、置信傳播……



作者：趙得江來源：平行機器人版權歸原作者所有，如有侵權，請聯(lián)系刪除。

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