基于RFID和自適應卡爾曼濾波的室內移動目標定位方法

尹姝 陳元櫞 仇翔

摘要 本文研究了UHF-RFID（超高頻-射頻識別）環境下的移動目標定位問題，提出了一種結合自適應卡爾曼濾波和BVIRE（邊界虛擬參考標簽）的移動機器人定位方法，即B-AKF（Boundary-Adaptive Kalman Filter）定位方法.首先，利用UHF-RFID系統對移動機器人進行初始定位，其次，考慮模型和噪聲統計特性不確定性，采用自適應卡爾曼濾波方法對機器人的運動狀態進行預測和更新，并引入自適應因子補償噪聲方差不確定性問題.最后，搭建了基于UHF-RFID的定位實驗平臺，并通過實驗研究表明，相比于傳統的線性BVIRE和線性卡爾曼濾波方法，所提出的自適應卡爾曼濾波方法具有更高的定位精度和更強的魯棒性能. 關鍵詞

定位;超高頻-射頻識別;邊界虛擬參考標簽;自適應卡爾曼濾波器

中圖分類號? TP249

文獻標志碼? A

0 引言

移動機器人的定位是其實現自主導航的關鍵技術之一[1] ，廣泛應用于未知環境探測、遠程醫療、智能物流等領域，是移動機器人領域的主要研究方向之一，目前也有許多實用的方法，如基于測距的超聲波、視覺和激光定位.由于UHF-RFID（Ultra High Frequency-Radio Frequency Identification，超高頻-射頻識別）技術具有超視距信息傳輸、成本低廉、數據交互快等優點[2] ，已經引起了人們的廣泛關注并應用于移動機器人定位[3-5] .此外，RFID標簽也可以作為環境中的錨節點地標安裝于移動機器人以進行唯一標定.

近年來，RFID在移動機器人定位研究中產生了許多成果，如Lionel等[6] 提出了LANDMARC定位模型，采用了無源RFID系統在建筑物內對移動目標進行了定位.Han等[7] 采用了將RFID標簽在地板上排列成三角形的方案，在LANDMARC技術上縮小了傳統方格的估計誤差.該方法還利用編碼器在左右輪子的數據信息精確地計算移動機器人的位置，同時融合了RFID信號強度值信息.Chon等[8] 使用RFID系統將GPS和陀螺儀兩者產生的高度精確位置信息進行融合，利用安裝有源標簽信息的移動機器人在道路上獲得了較為準確的定位精度.Yamano等[9] 則提出了一種支持向量機實現了RFID系統的定位.Masumoto等[10] 結合了RFID系統和GPS進行了機器人的位姿估計.而在基于載波信號差（Phase Difference of Arrival）的定位方法中引入了超高頻RFID定位系統[11-13] 之后，文獻[14]利用RFID參考標簽的相位信息，使用了一種多假設擴展卡爾曼濾波方法，實驗驗證了移動機器人在初始位姿未知情況下的全局定位.在這些研究中，由于系統的局限性，使用的單個傳感器系統定位不能保證準確性.此外，由于非線性轉換造成的線性化誤差往往是時變的，使得噪聲估計器往往不能發揮其應有的作用[15] .另外，現有的UHF-RFID定位方法[16-18] 中，有基于信號強度值三角質心定位方法，有使用引入參考標簽為核心的LANDMARC和VIRE定位方法[19-20] .然而，依靠RSSI測距的方式存在抗干擾能力差、定位精度低等問題.

為此，本文提出了一種基于自適應卡爾曼濾波的移動機器人定位方法. 為了避免量測非線性引起的不利影響，引入了BVIRE（Boundary Virtual Reference，邊界虛擬參考標簽）方法將非線性的量測信息轉化為線性的量測信息，進而通過引入自適應因子補償噪聲方差不確定性問題.與文獻[16]相比，增加了邊界處理過程.最后，搭建了基于UHF-RFID的移動目標定位實驗平臺，并在該平臺上驗證了所提出算法的有效性和優越性.

1 B-AKF自適應卡爾曼濾波定位方法

1.1 系統建模

其中N為蒙特卡羅仿真次數.

如圖3所示的仿真環境中，在8 m×8 m區域內均勻分布16個參考標簽，理論軌跡為4 m×4 m的正方形.仿真結果顯示，改進的方法在未知系統噪聲的情況下，其定位估計的結果更加接近移動機器人的真實軌跡.由圖2不難發現，無論是BVIRE方法還是卡爾曼與BVIRE方法都在后半段的位置估計中明顯偏離真實位置，特別是在拐角處其均方根誤差較大.理論分析可知主要是由于在標準的卡爾曼濾波中，其給定的噪聲統計特性根據先驗信息而定，不夠準確.進一步引入本文提出的自適應因子進行自動補償，仿真結果如圖3中的紅色曲線所示，定位精度得到了一定的提高.

3 實驗研究

將改進方法運用于如圖4所示的真實定位環境.場景為4 m×4 m的定位區域，具體布局如圖4所示，最終實時的位置估計結果顯示于圖5中，獲得了滿意的定位結果.值得一提的是，由于沒有引入自適應過程，BVIRE方法和BVIRE與線性卡爾曼濾波方法在此定位平臺應用中均不同程度發散.經發散數據分析發現，在模糊地圖建立階段，BVIRE因在某一時刻無法建立正確的相交地圖點集導致定位結果發散.而線性卡爾曼濾波由于沒有自適應過程，也間接導致線性卡爾曼濾波在時刻更新的過程中魯棒性較低.

4 結論

本文提出的BVIRE與自適應卡爾曼濾波聯合位置估計的方法，通過采用BVIRE方法對移動機器人位置的預處理，將非線性的量測信息轉化為線性的量測信息，同時，對系統噪聲未知的統計特性進行實時估計，利用新息對算法發散的趨勢進行判斷，通過引入自適應因子提高了定位方法的魯棒性.實驗結果表明，改進方法在濾波精度和穩定性方面有明顯提升.

參考文獻

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Indoor moving-target localization using RFID and adaptive Kalman filter

YIN Shu 1 CHEN Yuanyuan 2 QIU Xiang 2

1 Center of Electrician and Electronics，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023

2 College of Information Engineering，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023

Abstract? The UHF-RFID-based moving-target localization problem is investigated in this paper.In addition，a novel localization method，named B-AFK method，which integratesthe adaptive Kalman filter and the conventional BVIRE method，is presented.First，the UHF-RFID system is used to initialize the location of a mobile robot.Then，considering the uncertainties in the model and the statistical properties of the UHF-RFID localization system，an adaptive ?Kalman filter method is used to predict and update the robots position.Further，an adaptive factor is introduced to compensate for the uncertainties in the noise covariance.Finally，a UHF-RFID-based localization platform is established and experiments are carried out to show that the proposed method outperforms the conventional BVIRE and linear Kalman filter in terms of precision and robustness.

Key words? localization;ultra high frequency-radio frequency identification（UHF-RFID）;boundary virtual reference;adaptive Kalman filter