论文阅读笔记《面向集群协同的两点相对定位技术》

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。