一种基于UWB定位的Z轴精度优化方法及系统与流程

本技术涉及高精度定位的，尤其涉及一种基于uwb定位的z轴精度优化方法及系统。

背景技术：

1、在室内三维定位场景中，uwb技术（超宽带技术）因其高精度、强抗干扰能力被广泛应用于平面（x、y轴）定位。然而，在高度方向（z轴）上，由于uwb信号在复杂环境中的多径效应、非视距传播及基站通常部署于同一水平面等因素，导致z轴定位误差显著累积，超过1.5米，无法满足楼层判定、跃层识别等精度要求。

2、现有技术中，有采用单一气压传感器进行高度测量的方案，但受环境温压波动、传感器漂移等因素影响，其精度和稳定性较差，尤其在工业环境中难以实用。此外，也有尝试通过增加uwb基站数量或优化布站方式改善z轴精度的方案，但成本高、部署复杂，且仍无法根本解决信号传播误差问题。

3、因此，如何在不显著增加成本与部署难度的前提下，实现复杂室内环境中稳定、可靠的z轴高精度定位，成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中z轴误差大、环境适应性差、楼层判定不准等问题，实现低成本、高精度、强鲁棒性的三维定位，本技术提供一种基于uwb定位的z轴精度优化方法及系统。

2、本技术提供的一种基于uwb定位的z轴精度优化方法及系统采用如下的技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种基于uwb定位的z轴精度优化方法，包括以下步骤：

4、实时获取uwb定位标签与至少三个基站之间的测距数据，以及标签内置气压传感器采集的气压、温度数据；

5、通过部署于已知海拔位置的基准气压传感器获取环境基准气压与温度数据；

6、基于基准气压传感器的实时数据及其已知海拔高度，计算当前区域的海平面标准气压值，并周期性地更新该值，以消除区域气压波动带来的系统性误差；

7、利用校准后的海平面标准气压值，结合标签采集的气压、温度数据，通过气压-海拔转换公式计算标签的实时海拔高度；

8、对uwb解算出的原始z坐标与气压解算出的海拔高度进行数据融合，并输出平滑后的最优z轴高度估计值；

9、将融合后的海拔高度与预先测绘建立的“楼层-海拔映射表”进行匹配，采用最小海拔差准则确定所属楼层，并输出三维坐标及楼层信息。

10、进一步，所述计算当前区域的海平面标准气压值的步骤之中，还包括：

11、获取传感器信息，所述传感器信息包括基准传感器实时温度、气压、真实海拔；

12、计算气压变化率：δp/δt=|(t)-(t-1)|/δt，其中，δt为前一次采样间隔；

13、自适应更新频率，当δp/δt>50pa/s时，更新周期设为2s；当20pa/s≤δp/δt≤50pa/s时，更新周期设为5s；当δp/δt<20pa/s时，更新周期设为10s；

14、沿用国际标准大气模型，计算当前区域的海平面标准气压值：

15、。

16、进一步，所述对uwb解算出的原始z坐标与气压解算出的海拔高度进行数据融合的步骤之中，还包括：

17、根据所述uwb定位标签，获取uwb对应信息，所述uwb对应信息包括uwb测距数据（d1,d2,d3...）、uwb信号强度rssi、标签温压数据（ttag,ptag）、海平面标准气压p0；

18、进行数据可信度评估，计算uwb可信度权重wuwb：

19、，其中，σrssi为rssi标准差，rssimax为最大稳定rssi；

20、计算气压可信度权重wpress：

21、，其中，为标签气压标准差，为气压均值；

22、进行权重归一化，，。

23、进一步，所述进行权重归一化的步骤之后，还包括：

24、根据所述uwb定位标签与至少三个基站之间的测距数据，确定初始z轴高度zuwb；

25、根据所述气压传感器采集的气压、温度数据，确定气压高度zpress：

26、

27、进行加权融合，。

28、进一步，所述将融合后的海拔高度与预先测绘建立的“楼层-海拔映射表”进行匹配，采用最小海拔差准则确定所属楼层的步骤之中，还包括：

29、根据所述融合后海拔zfusion，获取预先测绘的楼层-海拔映射表hk、标签历史位置序列z1,z2,...,z{n-1}；

30、计算历史海拔变化率：；

31、根据所述历史海拔变化率，判断移动趋势为上升、下降或静止；

32、计算zfusion与各楼层hk的绝对差δhk=|zfusion-hk|；

33、对趋势进行加权修正，上升趋势时，对δhk按楼层顺序乘以上升修正系数，优先匹配高楼层；下降趋势时，对δhk按楼层顺序乘以下降修正系数，优先匹配低楼层；静止时无修正；

34、进行带趋势的最小海拔差匹配，计算公式为：，其中，αk为第k层的趋势修正系数；

35、若当前匹配结果与前3次结果不一致，且δhk与次小δhk差值<0.1m，则保持前一次结果；若连续2次满足新结果，则更新并输出三维坐标及楼层信息。

36、第二方面，本技术提供一种基于uwb定位的z轴精度优化系统，包括：

37、信息获取模块，用于实时获取uwb定位标签与至少三个基站之间的测距数据，以及标签内置气压传感器采集的气压、温度数据；

38、数据处理模块，用于通过部署于已知海拔位置的基准气压传感器获取环境基准气压与温度数据；

39、基于基准气压传感器的实时数据及其已知海拔高度，计算当前区域的海平面标准气压值，并周期性地更新该值，以消除区域气压波动带来的系统性误差；

40、利用校准后的海平面标准气压值，结合标签采集的气压、温度数据，通过气压-海拔转换公式计算标签的实时海拔高度；

41、对uwb解算出的原始z坐标与气压解算出的海拔高度进行数据融合，并输出平滑后的最优z轴高度估计值；

42、将融合后的海拔高度与预先测绘建立的“楼层-海拔映射表”进行匹配，采用最小海拔差准则确定所属楼层，并输出三维坐标及楼层信息。

43、第三方面，本技术提供一种智能终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述一种基于uwb定位的z轴精度优化方法的计算机程序。

44、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述一种基于uwb定位的z轴精度优化方法的计算机程序。

45、综上所述，与现有技术相比，上述技术方案的有益效果是：

46、本技术所述的一种基于uwb定位的z轴精度优化方法，能够融合uwb测距数据与标签气压、温度数据，借助基准气压传感器动态校准区域海平面标准气压以消除环境波动干扰，再经融合滤波算法抑制突变噪声、平滑z轴高度估计值，结合最小海拔差准则实现精准楼层匹配，有效解决了传统uwb定位z轴误差大、气压传感易受环境影响、数据噪声导致判定波动及楼层匹配歧义等问题，显著提升了复杂室内场景下z轴定位的精度与稳定性，确保三维坐标及楼层信息输出的准确性与可靠性，适配煤炭化工、工业厂区、多层仓库等对高度精度要求较高的各类应用场景。